Next.js와 yolov11로 화재감지 시스템 구축하기

이 강의는 단순한 클론코딩이나 기초 강의가 아닙니다. 인프런(Inflearn) 같은 LMS(Learning Management System) 플랫폼을 MVP(엠 브이 피) 수준으로 처음부터 끝까지 구현하면서, 프리랜서·1인 개발자·스타트업 초기 멤버가 실무에서 바로 활용할 수 있는 올인원 솔루션을 제공합니다. Next.js, Flutter, Supabase, Firebase(FCM), AWS, Vercel, Xcode, Android Studio, ElevenLabs, 토스페이먼츠까지 실제 실무에서 사용하는 스택을 한 번에 다룹니다. 웹과 앱을 동시에 개발하고, 소셜 로그인, 다국어 자동 더빙, HLS 스트리밍 기반 강의 재생, 결제 연동, 앱스토어·플레이스토어 배포까지 전 과정을 직접 경험할 수 있습니다. 이 강의는 세세한 코드 한 줄보다는, 실무에서 중요한 흐름, 설정, 배포 과정에 중점을 두었습니다. 따라서 프리랜서로 독립하려는 개발자, 스타트업에서 빠르게 MVP를 검증해야 하는 팀, 그리고 실무 전반을 경험하고 싶은 주니어 개발자에게 적합합니다.

실전 바이브 코딩으로 회사 소개 랜딩페이지를 완성합니다. Cursor AI + Next.js + TypeScript + TailwindCSS + shadcn/ui + MCP 스택으로, 설계부터 배포까지 한 번에 진행합니다. 핵심은 “빠른 구현 + 검색 엔진에 잘 노출되는 SEO 기반”입니다. 🏁 강의 목표 랜딩 제작 → 성능 최적화 → SEO 반영 → 배포/인덱싱 실시간 코딩(바이브 코딩)으로 섹션별 완성본을 바로 확인 검색 반영까지 직접 체험 🛠️ 실습 스택 Cursor AI, Next.js(App Router), TypeScript TailwindCSS, shadcn/ui, MCP 워크플로우 🔍 SEO 실습 강사가 제공하는 SEO 최적화용 MD 파일 적용 메타데이터, OG/Twitter 카드, robots/sitemap, 구조화 데이터(JSON-LD) 다국어 라우팅 선택 적용 🎯 완성물 반응형 회사 소개 랜딩 + 문의 폼 Lighthouse 95+ 목표 Vercel 배포 후 Search Console 등록 및 인덱싱 요청 📚 이 강의로 배우는 것 히어로/신뢰/기능/FAQ 섹션을 빠르게 구성하는 법 shadcn/ui로 깔끔한 UI 구성 폼 검증과 기본 전환 추적 포인트 설계 구조화 데이터 + 다국어 라우팅으로 SEO 스코어 올리기 배포 후 Search Console을 통한 인덱싱 과정 이해 💡 현업 인사이트 (강의 특전) 단순히 코드 구현만이 아니라, 실제 시장에서 활용되는 마케팅·노출 방식도 간단히 짚어드립니다. 광고, 블로그 포스팅, 댓글 작업의 현실적인 단가 범위 외주·용역 업체들이 실제로 SEO, 노출 작업을 어떻게 진행하는지 개발자가 직접 참여했을 때와 외주를 맡겼을 때의 비용/효율 차이 이 부분을 통해 단순히 기술을 넘어서 실제 현업에서 어떻게 활용되는지, 어떤 비용 구조로 움직이는지까지 감각을 익힐 수 있습니다. 한 줄 정리 “구현 → 최적화 → 배포 → 인덱싱”의 흐름을 따라가며, 실제 검색 노출과 현업 시장 구조까지 연결되는 웹 제작 프로세스를 배웁니다.

이 강의는 “최신 기술로 대단한 걸 만들자”가 아니라, “조금만 알아도 직접 만들 수 있다”는 걸 느끼게 해주는 가장 현실적인 웹 개발 입문 강의입니다. HTML과 JavaScript로 기본 구조를 만들고, Node.js와 SQLite를 이용해 데이터를 주고받으며, Next.js로 간단한 웹 페이지까지 완성해봅니다. 복잡한 설정이나 어려운 이론은 최소화하고, 실제로 작동하는 코드를 작성하면서 웹 개발의 감과 흐름을 손으로 익히는 것에 집중합니다. 이 강의는 ‘배우는 것’보다 ‘직접 해보는 경험’이 중심입니다. 조금이라도 코드를 만져본 적이 있다면, 누구나 따라 하며 완성의 성취감을 느낄 수 있습니다.

Whisper를 로컬에서 실행하고, FastAPI와 Next.js를 활용해 AI 음성 인식 앱을 빠르게 개발하는 실전 프로젝트 강의입니다. 실시간 음성 인식까지 구현하며, 짧은 시간 안에 간단한 포트폴리오로 활용할 수 있는 결과물을 완성할 수 있습니다.

v0, cursor AI 및 각종 LLM과 함께 PRD부터 AI 상품 추천까지! 실전 프로젝트로 Next.js 쇼핑몰을 완성하세요

찍어먹는 Next.js 풀코스! GraphQL, Redis, RabbitMQ, Prisma, TailwindCSS, Docker Compose, Cypress, Prometheus, grafana 등 최신 기술로 실전 프로젝트를 완성하며, App Router와 Page Router까지 모두 경험합니다.

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Next.js와 Tailwind CSS를 활용한 프론트엔드 입문 강의입니다. 백엔드 없이 정적 배포까지 완료하며, 초보자도 완성의 성취감을 느낄 수 있도록 설계되었습니다

핫 한 이미지 생성모델! 기초부터 구현하면서 이해하자! AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION 까지 함께 구현해 봅시다!

해커톤과 프로젝트 입문, 이제는 아두이노와 파이썬, Flask로 시작하세요. 쿨한 프로젝트를 같이 만들어보며 해커톤과 프로젝트에 필요한 뼈대를 세워봅시다.

Pre-Trained 모델(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion 을 직접 구현해 보기

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진짜 코딩에 대해 아무것도 모르는 분들 + 제대로 된 프로그래밍의 기본기를 다지기를 원하는 분들을 위한 강의! 프로그래밍 기본기, 개발자의 마인드 등 다양한 부분을 골고루 알아봐요!

테스트코드! 어디서부터 시작해야할지 막막한 분들을 위해 준비했어요. 테스트 작성부터, 자동화를 통한 배포까지 한번에!

본 강의에서는 포토 모자익을 생성하는 전체 과정을 알고리즘 관점에서 살펴봅니다. 입력 이미지를 K-means 클러스터링을 통해 타일 개수에 맞는 대표 색상 집합으로 축소한 뒤, 헝가리안 알고리즘을 적용하여 각 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이를 통해 이미지 처리와 조합 최적화 알고리즘이 결합되어 하나의 시각적 결과물을 만들어내는 과정을 이해합니다

실무에서 가장 많이 사용되고 있는 리액트 프레임워크, 쉽고 빠르고 재밌게 배워보세요! 할 일 관리 앱을 만들면서 리액트의 동작 원리, 컴포넌트 설계, 리팩토링 방법을 배워봅니다.

dJango 으로 웹앱 환경을 구축하고, 웹크롤링 프레임워크인 scrapy 를 이용하여 웹 크롤링 앱을 만들어 봅니다.

토이 프로젝트는 이제 그만! 현업 개발자들이 실제로 사용하는 JWT와 Redis로 안전한 인증 시스템을 구축하는 모든 비밀을 공개합니다.

ChatGPT API로 30분 만에 다국어 번역기 웹 풀스택 개발하고, 인공지능을 전혀 모르더라도 프로덕트에 최신 인공지능(ChatGPT API)을 도입해봐요!

MERN stack (feat. TypeScript) 을 활용한 지도 서비스를 처음부터 끝까지 만들어보는 강의입니다. API 공식 문서를 보며 차근차근 하나씩 만들어 봅시다.

파이썬을 활용하여 텔레그램 봇, 슬랙 봇, 카카오톡 챗봇, 디스코드 봇을 다양한 예제를 통해 각 서비스의 특징과 봇을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다.

CNN을 공부 했는데도 잘 모르시겠다구요? CNN의 기본 동작 원리를 핵심 부분만 간결하게 알려 드리겠습니다.

장고 개발을 위한 필수 파이썬 문법과 장고 설계철학에 대한 깊은 이해를 통해, 장고 웹개발을 제대로 시작해보세요.

5개의 실전 프로젝트를 통해서 데이터/머신러닝 웹 애플리케이션 개발 방법을 배웁니다. Python과 Streamlit으로 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 제작하고 배포할 수 있습니다. (2025년/6월 업데이트)

이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

최신 Transformer 기반 PixArt와 경량 적응화 SANA를 이론부터 코드까지 단계별로 구현합니다. I·II편에서 다룬 DDPM·DDIM·LDM·DiT를 바탕으로, 텍스트 인코더 연결, 샘플러(DDIM/ODE), v-예측/CFG 튜닝, 소규모 데이터 스타일 미세튜닝까지 실습 위주로 완주합니다.