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기초를 떼도 실무 적용은 막막하시죠? 제 현업 노하우로 복잡한 RAG와 에이전트 설계를 완성해 드립니다.

본 강의는 데이터 아키텍처 준전문가(DAsP) 자격증 취득을 목표로, 데이터 아키텍처의 기본 개념부터 데이터 모델링, 데이터 품질 및 거버넌스까지 시험에 필요한 핵심 내용을 쉽고 체계적으로 정리한 과정입니다. 복잡한 이론을 최소화하고, 시험에 자주 출제되는 개념 위주로 설명하여 비전공자와 입문자도 부담 없이 학습할 수 있도록 구성하였습니다. DAsP 자격증 준비와 함께 데이터를 구조적으로 이해하는 기본 역량을 키워보세요.

코딩을 전혀 모르는 사람도 AI에게 우리말로 명령을 내려서, 나만의 주식 자동매매 프로그램을 만들 수 있게 됩니다!

AI를 사용하는 시대를 넘어, 이제는 AI를 설계하는 사람이 필요한 시대입니다. 이 과정은 "입문 → 구조 → 설계 → 운영"까지, AI 에이전트의 전체 설계 지도를 체계적으로 정리한 마스터 로드맵입니다. RAG, Tool Calling, Memory, Multi-Agent 구조를 기반으로 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 확장할 것인지 아키텍트 관점에서 학습합니다. AI를 “사용하는 사람”이 아니라 AI 시스템을 설계하는 사람으로 성장하고 싶다면 이 과정이 방향을 제시합니다.

React + SpringAI로 만드는 안전신문고 AI 신고 서비스 개발 Neo + Essential 5번째 프로젝트 강의는 정부 시스템 개선 아이디어 안전신문고 신고 시스템 구축 입니다!

비전공자도 OK: AI와 대화하며 만드는 바이브 코딩 실전 프로젝트

바이브코딩 입문자에게 가장 완벽한 선택지 '안티그래비티' 코딩 지식 없어도, 3가지 실습으로 AI 웹서비스를 만들고 직접 배포하고 수익화까지 완성해볼 수 있습니다. ✔️코딩 없이 웹앱 3개 제작 ✔️ Vercel 배포 실습 ✔️ Google 애드센스 수익화 구조 이해

🔥 바이브코딩 with Streamlit 🔥 코드 한 줄로 나만의 웹서비스를 바로 만들어보는 실시간 코딩 경험! MZ 감성에 맞춘 비주얼 중심의 실습형 강의, 복잡한 백엔드 지식은 필요 없어요. Streamlit에 대한 기초를 배우고 실질적인 앱까지 직접 구현하면서 개발 감각을 깨웁니다. 지금 바로 “나만의 서비스”를 코드로 vibe 있게 완성해보세요 😎💻

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

기업에서 현업 개발자들이 사용하는 코파일럿! 코파일럿 사용 꿀팁부터 유닛 테스트, API 통합 테스트까지 바이브 코딩으로! 현업 노하우로 10배 빠른 디렉터로 도약하세요.

생성형 AI를 활용해 기획부터 디자인, 구현, 배포까지 한 번에 완성하는 실전 웹개발 프로젝트 강의입니다. Stitch와 Figma Make를 활용해 디자인을 만들고, AI Studio로 코드를 생성하여 실제 서비스로 배포합니다. 코드를 많이 몰라도 AI와 함께 개발하는 방법을 배우며, 나만의 AI 웹앱을 완성합니다. 이제 여러분도 AI와 협업하는 개발자가 됩니다.

인재개발원에서 HRD로 12년간 근무하며 느꼈던 가장 큰 어려움 중 하나는, 아이디어는 분명 많은데 그 아이디어를 구현하는 코딩 장벽이 너무 높다는 점이었습니다. 이 강의는 바로 그 지점에서 출발합니다. HRD가 개발자가 되지 않아도, 자신의 아이디어를 직접 구현해볼 수 있도록 돕는 것이 이 강의의 목표입니다. 인사(HR), 교육(HRD), 총무(GA), 조직문화 담당자를 위한 바이브 코딩 기반 실전 강의로, 유료 서비스 없이 무료 기능만을 활용해 원하는 서비스를 직접 만들어봅니다.

정리 안 된 코드, 쏟아지는 요구사항... AI로 돌파구를 찾고 싶다면 전 토스페이먼츠 기술이사가 알려주는, 레거시 환경에서 AI를 활용해 "일 잘하는 개발자"가 되는 방법 AI 시대에도 레거시는 사라지지 않습니다. 오늘 창업한 회사를 제외하면, 모든 회사에 레거시가 있다고 해도 과언이 아니죠. 그렇다면 우리는 이 현실에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 강의는 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 기술이사가 레거시 환경에서 AI를 활용해 효과적으로 일하는 방법을 직접 보여드립니다. 단순히 AI 사용법이나 코딩 스킬을 알려주는 강의가 아닙니다. 개발자로서 "생각하는 힘"을 키우고, 일을 잘하는 법을 느끼는 것이 목표입니다.

HTML, CSS, JavaScript만으로 OpenAI API를 연동한 AI 웹서비스를 직접 구현합니다. Netlify Functions를 활용해 API 키를 안전하게 보호하고, 정적 프론트엔드 + 서버리스 백엔드 구조로 실제 배포까지 진행합니다. 단순 데모가 아닌, 수익화 가능한 구조의 MVP를 처음부터 끝까지 IDE 라이브로 완성합니다.

"왜 AI가 이런 코드를 짰지?", "왜 방금 말한 걸 기억 못 하지?" 클로드 코드(Claude Code)와 같은 AI 도구를 쓰다 보면 마주하는 답답함, 그 원인은 도구가 어떻게 동작하는지 모르니까입니다. 이 강의는 그 블랙박스를 투명하게 열어젖힙니다. 우리는 25강에 걸쳐 LLM에게 파일을 보는 '눈(Read)', 코드를 고치는 '손(Edit)', 명령을 수행하는 '발(Bash)'을 직접 달아주며, 실제 현업 도구와 똑같이 동작하는 나만의 Coding Agent를 밑바닥부터 구현합니다. 단순히 라이브러리 사용법을 배우는 것이 아닙니다. AI가 어떻게 프로젝트 구조를 파악하고, 왜 긴 대화에서 기억을 잃는지, 그것을 기술적으로 어떻게 해결하는지(Sliding Window, Summary) 직접 코드로 구현하며 체득합니다. 이 과정을 통해 여러분은 AI 도구의 단순한 '사용자'에서, 작동 원리를 꿰뚫고 도구를 내 입맛대로 개조하고 평가할 수 있는 'AI 공급자'의 시야를 갖게 될 것입니다.

요즘 LLM이 개발 환경을 바꾸고 있지만, 진짜 중요한 건 “코드를 대신 쓰는 것”이 아니라 서비스에 기능으로 붙이는 것입니다. 이 강의는 Next.js + OpenAI API로 가볍지만 완성도 있는 타로 리딩 서비스를 단계별로 구현합니다. 첫 단계에서는 백엔드 없이도 가능한 MVP를 만들고, 사용자 입력 흐름(질문/스레드/카드 선택)과 결과 생성까지 연결합니다. 이후 단계에서 백엔드 구축, 일반 로그인과 OAuth, 커뮤니티 기능, 리딩 대시보드로 기능을 확장합니다. 마지막으로 AWS 배포와 구글 애드센스 연동까지 진행해 실제로 운영 가능한 형태로 마무리합니다. 또한 LLM API 사용 비용이 부담되지 않도록 요금 구조 이해와 비용 최적화 전략을 함께 다룹니다.

Spring Boot와 React를 사용하는 개발자, 그리고 기업 환경에서 AI 시스템 도입을 고민하는 개발자분들께 Spring AI를 적극 추천드립니다. 본 과정에서는 단순한 라이브러리 소개에 그치지 않고, Spring AI의 핵심 개념과 내부 구조를 이해한 뒤 다양한 실습 예제를 통해 직접 구현해 보며 실무 적용 역량을 강화합니다. Spring AI 1.1.x 버전을 기준으로 설명하며, 향후 버전 업그레이드에도 대응할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 확장 방향을 함께 제시합니다. 또한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 도메인 간 컨텍스트 통합 및 분산 환경에서의 AI 연계와 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 아키텍처 설계를 실현함으로써, Spring AI 기술의 활용 가치를 한 단계 더 확장합니다. 기업 환경에서 실제로 도입 가능한 AI 시스템 구축을 목표로, 이론과 실습을 균형 있게 다루는 실전 중심의 가이드가 될 것입니다.

이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.

AI가 내 Slack, Notion에 대신 글을 써준다고? 기존 AI의 한계를 뛰어넘은 MCP로 똑똑하게 일하세요!

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.