인프런 - 최대 AI, AX 강의 학습 플랫폼

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

이 강의는 Claude를 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 실제 업무를 함께 수행하는 협업형 파트너로 활용하는 법을 다루는 실무 과정입니다. 총 2부 18강으로 구성되어 있습니다. 먼저 생성형 AI가 어떻게 언어를 이해하고 생성하는지, 의미 분석과 중의성, 통계적 언어 모델 같은 기본 원리를 짚어 Claude를 제대로 다루기 위한 토대를 마련합니다. 이 이해를 바탕으로 프롬프트를 더 정교하게 설계할 수 있게 됩니다. 이후에는 실무에서 매일 마주치는 작업들을 하나씩 자동화합니다. 이메일 자동 정리, 회의록에서 액션 아이템 추출, 엑셀 데이터 정리, 보고서·제안서 작성, 청구서·영수증 정보 추출, 일일 브리핑 자동화까지 문서·데이터 업무 전반을 다룹니다. 후반부에서는 한 단계 더 나아갑니다. PPT 슬라이드 자동 생성, 외부 서비스 연동, 스케줄 기반 자동 루틴, Skills 플러그인 활용, 경쟁사 병렬 분석, SOP·내부 규정 작성, 크롬 브라우저 자동화, 그리고 바이브 코딩으로 실제 앱을 만드는 것까지 실습합니다. 단순한 질문-답변을 넘어, 요구사항 분석부터 문서화·자동화·개발까지 Claude와 함께 일하는 실전 감각을 갖추게 됩니다.

이 강의는 OpenAI의 AI 코딩 에이전트 Codex를 처음부터 끝까지 다루는 37차시, 약 14시간의 과정입니다. AI 코딩 도구는 이제 흔합니다. 그런데 대부분의 사용자는 자동완성을 수락하거나 채팅창에 질문하는 수준에 머물러 있습니다. Codex 같은 에이전트형 도구는 그보다 훨씬 많은 일을 할 수 있습니다. 프로젝트 전체를 읽고, 여러 파일을 동시에 수정하고, 테스트를 돌려 스스로 오류를 잡습니다. 문제는 그만큼 통제가 필요하다는 점입니다. 무엇을 허용하고 무엇을 막을지, 프로젝트 규칙을 어떻게 가르칠지 모르면 도구가 만든 코드를 뒤에서 수습하게 됩니다. 이 강의는 그 통제 방법에 집중합니다. 초급 구간에서는 설치와 첫 대화, 파일 편집과 세션 관리, 슬래시 명령을 익히고 프롬프트 작성의 기본기를 다집니다. 명확한 요청, 작업 분해, 검증이라는 세 가지 원칙을 실습으로 몸에 익힙니다. 중급 구간부터가 본론입니다. config .toml로 동작을 설정하고, AGENTS .md로 프로젝트 규칙을 가르치고, Memories로 기억을 관리합니다. 샌드박스와 승인 정책 4종을 조합해 안전의 경계를 직접 설계합니다. 이어서 스레드 분리와 병렬 작업, 계획 모드, MCP 서버 연결, SKILL .md 기반 커스텀 스킬 제작까지 다룹니다. 마지막에는 웹 검색과 Git 자동화, VS Code·Cursor 연동, FastAPI 실습을 거쳐 SQ/EQ 큐 모델이라는 Codex의 내부 프로토콜까지 살펴봅니다. 도구가 어떻게 동작하는지 알면 문제가 생겼을 때 대처가 달라집니다. 강의 전체는 TaskFlow라는 하나의 서비스를 만들어 가는 흐름으로 이어집니다. 기능을 따로따로 배우는 것이 아니라, 실제 프로젝트에서 언제 무엇이 필요한지를 순서대로 경험하게 됩니다.

AI가 내린 판단, 그대로 실행해도 될까요? Laya를 직접 실행해 판단 결과를 확인하고, 코드 규칙과 연결해 자동 처리와 사람 검토로 나누는 방법을 배웁니다.

코드 한 줄 몰라도, 오늘 떠올린 아이디어를 오늘 작동하는 웹 서비스로 배포합니다 구글 안티그래비티로 기획·디자인·기능·데이터·배포까지 한 번에 끝내는 실전 과정

OpenClaw를 활용해 AI 에이전트를 처음부터 실무 수준까지 구축하는 방법을 배우는 강의입니다. 단순한 기능 소개가 아닌 OpenAI, 로컬 LLM, 메모리, 세션, Tools와 Skills를 하나의 흐름으로 익힐 수 있습니다. 실리콘밸리에서 AI와 대규모 시스템을 개발하며 얻은 실무 경험과 노하우를 바탕으로, 실제 프로젝트에서 활용 가능한 아키텍처와 운영 방법을 함께 설명합니다. 강의를 마치면 자신만의 AI 에이전트를 설계하고 다양한 서비스와 연동하여 자동화까지 구현할 수 있습니다. AI를 사용하는 것을 넘어, 직접 구축하고 운영하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심의 강의입니다.

"왜 내 자동매매는 하락장에서 무너질까?" 저 또한 같은 고민을 깊게 거쳤습니다. 시중의 자동매매 로직 대부분은 강세장에서 수익을 내는 듯 보이지만, 시장의 색깔이 바뀌는 순간 대응력을 잃고 맙니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 지난 2년간 직접 연구한 노하우와 최신 AI 기술을 결합했습니다. 본 강의에서는 거시경제와 개별 종목의 흐름을 동시에 읽어내는 'Transformer 기반 딥러닝 모델'을 직접 설계하고, 이를 무료 GPU 환경에서 자동으로 학습·배포하는 법을 배웁니다. 특히 헤지펀드 수준의 정교한 데이터 정규화 기법을 도입해, 단순 지표를 넘어 뉴스 감성까지 결합한 '지능형 종합 점수 시스템'을 구축합니다. 여기에 월스트리트 20년 경력 트레이더의 안목을 이식한 ‘AI 안전 게이트’를 더해, 매수 직전 인간 트레이더의 시각으로 마지막 확신을 더합니다. 단순히 사고파는 기능을 넘어 동적 익절·손절 로직, 8가지 자가 복구 메커니즘, 그리고 Slack 실시간 리포트까지더하여 기관급 알고리즘 시스템의 전 과정을 여러분의 손으로 직접 구현하게 됩니다.

이 과정은 LangChain, OpenAI, Hugging Face 및 Python을 활용해 실제 AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자, AI 애호가 및 전문가들을 위해 마련되었습니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 실용적이고 프로젝트 중심의 접근 방식을 취합니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 챗봇, CSV 분석 도구, 이력서 심사 시스템, 청구서 추출 봇, 지원 어시스턴트, 마케팅 도구, 텍스트-투-SQL 애플리케이션 등 총 15개의 완성도 높은 AI 애플리케이션을 직접 구축하게 됩니다. 저는 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해하고 누구나 현대적인 LLM 개발을 접할 수 있도록 이 과정을 만들었습니다. 많은 학습자들이 LangChain, 임베딩, 메모리 시스템, 벡터 데이터베이스, AI 에이전트 같은 도구들이 실제 애플리케이션에서 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 강좌에서는 명확한 설명, 실전 코딩 세션, 실제 구현 워크플로를 통해 단계별로 안내해 드립니다. 강좌를 마치면, 수강생들은 최신 생성형 AI 기술을 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 설계, 구축, 배포하는 방법을 자신 있게 이해하게 될 것입니다.

이제 당신의 AI는 클라우드에 있지 않습니다. 당신의 노트북 안에서 직접 돌아갑니다. LM Studio와 Ollama를 활용해 데이터 처리, 문서 분석, 코드 생성까지 완전히 로컬에서 실행하는 Private AI 환경 구축 방법을 알려드립니다. 보안 걱정 없이, 비용 없이, 그리고 더 빠르게 — AI를 “사용하는 수준”에서 “직접 활용하는 수준”으로 올라가세요.

시키는 법 말고, 끝내는 법. AI에게 시켜 본 적은 있지만 내 프로젝트에서는 무엇부터 해야 할지 막막한 분을 위한 강의입니다. 의도를 먼저 정하고, 구현과 검증은 AI에 맡기며, 사람은 결과물을 써 보고 판단하는 순서를 배웁니다. feedme 클론으로 함께 한 번, 내 아이디어로 혼자 한 번 배포까지 완성하며 자기 작업 방식을 익힙니다.

진짜 코딩의 ㅋ 자도 경험해 본 적 없는 분들도 딸깍으로 자동화 소프트웨어 만들 수 있어요 진짜에요

10년차 뉴욕/LA 스타트업 테크리드 출신이 1만 명 넘는 수강생을 가르치며 다듬은 순서 그대로, 바이브코딩을 처음부터 체계적으로 알려드립니다. 제가 직접 운영하는 서비스 '카공맵'을 밑바닥부터 함께 만들며, 리서치부터 개발, 배포, 운영, 에이전트에게 개발을 맡기는 자동화까지 실제 흐름 그대로 배웁니다. 그리고 두 가지를 약속드립니다. 서비스가 어떻게 굴러가는지 큰 그림을 잡아 AI의 결과를 내가 판단하게 되는 것, 일의 순서와 기준을 환경에 남겨 AI가 매번 같은 결과를 내게 만드는 것. 내가 판단하고 AI가 말을 잘 들으면, 아이디어는 진짜 서비스가 됩니다.

현시점 가장 중요한 AI 관련 기술을 총 망라한 RAG, VectorDB, LangChain, OpenAI, sLLM, 파인튜닝 에 대해 배웁니다.

초보자, 개발 입문자들도 충분히 따라할 수 있는 튜토리얼식 클로드 코드 개발 강의입니다. 기획자, 디자이너, 비 개발자를 대상으로 오프라인에서 강의한 경험을 토대로 책에 다루지 않는 초급 예제부터 중급 개발 예제까지 한 흐름으로 배울 수 있습니다. 클로드 코드를 활용해 Hello World부터 럭키드로우, 클로드 디자인 + 엑셀 데이터 연동을 통한 디바이스별 최적화 카페 메뉴 관리 웹 페이지, DB와 클라우드 서비스에 올릴 수 있는 SaaS 웹 애플리케이션까지 단계별로 개발하는 과정을 경험합니다. 이론/실습/프로젝트의 단계별로 튜토리얼이 제공되며, 6단계 레벨별 실습을 통해 AI 협업 개발 방법론을 익히고, 클라우드 배포와 운영까지 전체 개발 사이클을 경험합니다.

손 인식 예제는 돌려 봤는데 내 손동작을 AI에게 가르쳐 쓸 만한 결과물로 만드는 길이 막막한 분께, 개발 총괄과 직업훈련 교강사 교육 경험을 살려 설치부터 데이터 수집, 학습, 웹 화면 완성까지 웹캠 하나로 끝까지 안내합니다.

ChatGPT에게 원하는 결과를 요청하고, 자료의 근거와 결과를 확인하는 방법을 배웁니다. 문서·데이터·글쓰기 실습에서 시작해 OpenAI API, RAG, 에이전트와 평가·운영까지 단계적으로 확장하는 70차시 과정입니다.

사라지던 대화가 다시 쓸 수 있는 자산이 되는 과정을 직접 경험합니다. Hermes와 Wiki로, 판단과 근거가 남는 업무 시스템을 만들어보세요!

「AI 팀원이 다 해줌」 온라인 강의는 AI를 단순한 자동화 도구가 아니라, 실무를 함께 수행하는 ‘AI 팀원’으로 활용하는 방법을 배우는 실습형 과정입니다. 이 과정은 시장조사, 제안서 작성, 전략보고서 제작, 브랜드 콘텐츠 시각화, 프로젝트 홍보와 운영, 사후관리까지 실무에서 자주 발생하는 업무 흐름을 중심으로 구성되어 있습니다. 수강생은 챗GPT, 퍼플렉시티, 코파일럿, 캔바, 감마, 미리캔버스, 브루 등 다양한 AI 도구를 각각 기획 파트너, 전략 리서치 파트너, 디자인 파트너, 운영 지원 파트너로 배치하여 실제 업무 결과물을 완성해봅니다. 총 30차시 동안 AI와 함께 일하는 기본 관점부터 실무형 프롬프트 작성, 시장조사, 제안서·보고서 작성, 브랜드 콘텐츠 제작, 프로젝트 운영까지 단계별로 학습합니다. 강의를 따라가면 혼자서도 하나의 팀처럼 일할 수 있는 AI 협업 역량을 기를 수 있습니다.

Claude Code는 현재 가장 강력한 AI 코딩 에이전트 중 하나로 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 단순히 Claude Code를 설치하는 것만으로는 생산성을 극대화할 수 없습니다. 실제로 Claude Code를 효과적으로 활용하려면 컨텍스트 관리, 메모리 시스템, 스킬(Skills), 서브에이전트(Subagents), 에이전트 팀(Agent Teams)과 같은 고급 기능을 이해해야 합니다. 본 강의에서는 Claude Code의 설치 및 초기 설정부터 시작하여 실무에서 활용되는 고급 워크플로우까지 단계별로 학습합니다. 수강생들은 Claude Code를 VS Code와 연동하고, 다양한 모델을 선택 및 활용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 Context Engineering, Memory 관리, Skills, Subagents, Agent Teams를 활용하여 복잡한 개발 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 익히게 됩니다. 강의 후에는 Claude Code를 단순한 AI 챗봇이 아닌 실제 개발 생산성을 높여주는 AI 개발 파트너로 활용할 수 있게 됩니다. 강사는 실제 AI 개발 및 소프트웨어 프로젝트 경험을 바탕으로 Claude Code를 실무에 적용하는 방법을 설명하며, 수강생들이 흔히 겪는 컨텍스트 관리 문제, 토큰 낭비, 비효율적인 프롬프트 작성 문제 등을 해결할 수 있도록 돕습니다.

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.