인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

대한민국 양자컴퓨터 최고 권위자 이순칠 교수와 함께 양자기술의 핵심 원리부터 비즈니스 파급력까지 체계적으로 학습합니다. 양자역학의 기본 개념, 양자컴퓨터의 작동 원리, 산업 적용 사례를 통해 미래 기술 변화를 선제적으로 이해하고 전략을 수립할 수 있는 퀀텀 리터러시를 완성합니다.

Physical AI의 기반이 되는 모방학습(Imitation Learning)과 VLA(Vision-Language-Action) 기술의 핵심 개념과 작동 원리를 체계적으로 학습합니다. 실제 사례 분석을 통해 Physical AI가 현실 세계와 상호작용하는 메커니즘을 이해합니다.

AI 감사, 어디서부터 이해해야 할지 막막하셨나요? AI는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 의사결정, 업무 자동화, 고객 응대, 채용, 보안, 리스크 관리 영역까지 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 속도에 비해, “AI가 제대로 통제되고 있는가?”, “AI의 판단을 신뢰할 수 있는가?”, “데이터와 모델, 운영 과정에서 어떤 리스크가 발생할 수 있는가?”를 체계적으로 이해하는 사람은 아직 많지 않습니다. 특히 IT 감사, 보안, 내부통제, 프로젝트 관리 업무를 하시는 분들은 이런 고민을 하게 됩니다. AI 감사는 기존 IT 감사와 무엇이 다를까? AI 모델은 코드만 보면 되는 걸까, 데이터와 학습 과정까지 봐야 할까? AI 거버넌스, 리스크, 편향, 설명 가능성, MLOps, 인시던트 대응은 각각 어떻게 연결될까? AAIA와 같은 AI 감사 관련 자격 과정에서 다루는 개념을 실무 관점으로 이해하려면 어디서부터 시작해야 할까? 이 강의는 바로 이런 막막함을 해결하기 위해 만들었습니다. 저는 약 20년 동안 IT 서비스 기획, 개발, PM, 협업 플랫폼 운영, 그룹웨어 구축, 챗봇 서비스 기획, 보안 및 감사 관련 업무를 경험해 왔습니다. 실제 조직에서 시스템이 어떻게 기획되고 개발되고 운영되는지, 그리고 장애·변경·보안·사용자 요구사항이 어떻게 연결되는지를 실무 현장에서 직접 경험했습니다. 또한 CISA와 AAIA 학습 과정을 통해 IT 감사와 AI 감사의 관점을 함께 정리해 왔습니다. 이 강의에서는 복잡한 AI 기술을 수학이나 개발 중심으로 깊게 파고들기보다, 감사자와 IT 실무자가 반드시 이해해야 하는 핵심 개념을 중심으로 설명합니다. AI 시스템을 데이터, 모델, 운영, 보안, 거버넌스, 리스크, 감사 절차의 흐름으로 나누어 살펴보고, 각 단계에서 어떤 통제와 확인 포인트가 필요한지 정리합니다. 수강생은 이 강의를 통해 AI 감사가 단순히 “AI를 평가하는 일”이 아니라, AI가 조직 안에서 안전하고 책임 있게 사용되도록 거버넌스와 리스크, 통제 체계를 점검하는 일이라는 점을 이해하게 됩니다. 이 강의는 AI 감사가 처음인 분, IT 감사나 보안 업무를 하면서 AI 영역으로 확장하고 싶은 분, AI 거버넌스와 리스크를 실무 관점에서 정리하고 싶은 분, AAIA 등 AI 감사 관련 학습을 시작하기 전 전체 개념을 잡고 싶은 분에게 적합합니다. 강의를 마치면 다음과 같은 질문에 스스로 답할 수 있게 됩니다. AI 시스템은 어떤 구성요소로 이루어져 있는가? AI 감사자는 데이터, 모델, 운영 단계에서 무엇을 확인해야 하는가? AI 거버넌스와 책임 있는 AI는 왜 중요한가? AI 리스크, 편향, 설명 가능성, 프라이버시, 보안은 어떻게 연결되는가? AI 감사 보고서에는 어떤 관점과 근거가 담겨야 하는가? 빠르게 변하는 AI 시대에는 기술을 잘 사용하는 것만큼이나, 기술을 신뢰할 수 있게 관리하고 점검하는 역량이 중요합니다. 이 강의는 AI 감사의 전체 그림을 처음부터 차근차근 이해하고 싶은 분들을 위한 입문 과정입니다. IT와 AI를 감사 관점으로 바라보는 첫 번째 기준을 함께 만들어 보겠습니다.

코딩 몰라도 OK, Google Stitch로 완성하는 나만의 첫 번째 서비스 기획부터 배포까지 하나의 흐름으로 연결하는 올인원 AI 개발 워크플로우

엑셀과 Orange로 끝내는 고객 분석, 교차판매부터 A/B 테스트, 이탈 리스크 관리까지 한 번에

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

안녕하세요 여러분. 제 풀 AI 코스 2026: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly에 오신 것을 환영합니다. 제 강의에서는 모든 AI 도구에 대한 모든 것을 배우게 됩니다. 저는 이러한 AI 도구의 모든 기능에 대한 비디오 강의를 만들었습니다. 이 도구들의 모든 기능을 사용하는 방법에 대한 실제 실용적인 구현을 보실 수 있습니다.

중동 모래바람 맞으며 건설현장을 구르면서 산전수전 다 겪었다고 생각했는데, 에퀴닉스 데이터센터 리드로 일하면서, 제가 가장 식은땀 흘렸던 순간이 바로 '소방' 문제가 터졌을 때입니다. 보통 운영팀은 전기랑 기계, 두 축으로만 돌아갑니다. 그래서 소방은 늘 사각지대입니다. 과기부 점검이나 ISO 인증 시즌만 되면 다들 소방 이슈 앞에서 숨이 턱턱 막히는 게 일반적입니다. 내부에 전문가가 없으니 결국 PM이나 비싼 컨설팅 업체에 의존하게 되는데, 여기서 제가 얻은 18년 차 엔지니어의 뼈저린 통찰이 하나 있습니다. "구축을 하는 사람들은, 운영의 관점을 결코 온전히 이해하지 못한다." 비싼 돈 들여 컨설팅을 받아도 현장에선 겉돌기 일쑤고, 심지어 그 답이 틀릴 때도 많았습니다. 그래서 답답한 마음에 내가 직접 뚫었습니다. 소방설비기사 전기와 기계를 모두 따고 나서 PM, 설계 담당자들과 테이블에 앉아보니 그제야 진짜 판이 보이기 시작했습니다. 이 업계에 데이터센터 소방을 '운영'의 맥락에서 제대로 통찰하고 있는 사람이 정말 손에 꼽는다는 걸 말입니다. 다른 곳으로 이직한 지금도 상황은 다르지 않습니다. 결국 우리 운영팀을 먼저 배려하고 지켜줄 사람은 없습니다. 우리가 아는 만큼 보이고, 집요하게 파고들어 요구하는 만큼만 안전해지는 법입니다. 그래서 이 강의를 만들었습니다. 자격증 유무를 떠나서, 데이터센터 운영팀이 현장에서 당장 무기로 써먹을 수 있는 '실전 소방 지식'만 내 18년 짬바를 담아 꾹꾹 눌러 담았습니다. 공부하다 막히거나 실무에서 이해 안 가는 부분 있으면 혼자 끙끙대지 말고 언제든 편하게 물어보시기 바랍니다. 정전에도 끄떡없이 돌아가는 비상 엔진펌프처럼, 대기하고 있다가 바로바로 답하겠습니다.

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

인공지능, AI, 에이전트… 뭔가 대단해 보이지만, 막상 해보면 생각보다 별 거 아닙니다. 그래서 간단한 기능을 직접 구현해보는 것이 중요합니다. 회사에서 실제로 쓸 수 있는 실용적인 프로젝트를 통해, 다양한 유즈케이스를 직접 경험하고, AI 에이전트를 활용하고 응용하는 방법까지 배워봅니다.

Midjourney&Runway로 하이퀄리티 AI 영상을 제작해보세요. 삼성과 협업한 김동아 감독이 가상 브랜드를 기반으로 AI영상 제작과정을 단계별로 직접 알려드립니다.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

개발 프로젝트를 위한 미션 콘텐츠입니다. DevTime이라는 타이머 앱을 직접 구현해보면서 프로젝트 실습을 해볼 수 있도록 PRD 기획 문서, Figma 시안, API 엔드포인트를 제공합니다. 실제 서비스와 유사한 수준의 프로젝트를 구현해 보면서 그동안 학습한 지식을 완벽하게 자신의 것으로 만들어 보세요 🚀

<머신러닝, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 머신러닝 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

■이 코스의 개요 설명 당신은 이런 고민을 하고 계시지 않나요? 프레젠테이션 자료 작성에 시간이 너무 많이 걸려서 다른 업무를 처리할 여유가 없다 PowerPoint나 Canva를 활용한 디자인 작업에 거부감이 있다 전달력이 좋은 슬라이드를 만들고 싶지만, 구성이나 시각화 방식에 자신감이 없다 AI 툴(예: Gamma나 felo)에 관심은 있지만, 어떤 것을 어떻게 써야 할지 모르겠다 클라이언트나 상사에게 인정받는 고품질 프레젠테이션 자료를 단시간에 만들고 싶다 이 코스는 바로 그런 당신을 위한 코스입니다. 이 강좌에서는 AI 프레젠테이션 툴 '이루시루(irusiru)'를 활용하여, 누구나 단시간에 전달력이 높고 품질 좋은 슬라이드 자료를 작성할 수 있는 방법을 배웁니다. Gamma나 felo 같은 툴과 비교하며 이루시루만의 강점과 어떤 상황에서 효과를 발휘하는지도 소개합니다. 디자인에 고민하는 시간을 줄이고, 업무 효율과 프레젠테이션의 설득력을 동시에 높여보세요. 코스 본편의 내용은 다음과 같습니다. 이루시루란 무엇인가? 기본 기능과 타 툴과의 차이점 목적별로 최적의 슬라이드 구성을 설계하는 방법 AI를 이용한 자료 작성 단계와 실전 포인트 실전편: 이루시루를 활용한 프레젠테이션 자료 제작법 ■코스 수강 후 할 수 있는 일 이 코스를 수강하면, AI의 슬라이드 자동 생성 기능을 활용하여 작성 시간을 대폭 단축할 수 있습니다 이루시루를 사용하여 고품질 슬라이드 자료를 누구나 단시간에 만들 수 있게 됩니다 Gamma나 felo 등 타 툴과의 차이점을 이해하고, 목적에 따라 최적의 툴을 골라 쓸 수 있게 됩니다 프레젠테이션 자료 작성의 부담이 줄어들어 업무 전체의 생산성이 향상됩니다 ■이런 분들께 추천합니다 프레젠테이션 자료 작성에 시간이 너무 많이 걸려 고민인 비즈니스맨 디자인 작업이 서툰 비디자이너 AI 툴을 활용해 일상 업무를 효율화하고 싶은 비즈니스 직군 부업·프리랜서로서 클라이언트용 자료 작성을 효율화하고 싶은 분 ■필요한 툴 및 요구사항 기본적인 컴퓨터 조작 및 인터넷 이용 스킬 웹 브라우저를 통한 Google 계정 사용 및 로그인 조작이 가능할 것 Udemy 강좌 수강 경험이 있다면 이해가 더 빠르겠지만, 초보자라도 문제없습니다 여러분의 참여를 진심으로 기다리고 있겠습니다! 와다 히로시

카카오 AI TOP 100 1등, 베스트셀러 《최고의 프롬프트 엔지니어링 강의》 저자 골빈해커가 직접 운영하는 AI Native 회사의 실제 이야기. 개발자 단 2명이 서비스를 만들고 운영하는 방법, AI 시대 개발자와 조직이 갖춰야 할 새로운 역량을 실전 사례로 풀어냅니다.

AI 기술의 현재와 미래를 이해하고, 머신러닝 등 AI 모델의 테스트 과정을 체험하며 테스터의 역할을 배우게 됩니다. AI 기반 시스템 테스트 전략 수립부터 테스트 케이스 설계 · 실행, 또 테스트 지원을 위한 AI 활용 방법까지 폭넓게 익힙니다. 본 과정을 ISTQB의 AI Testing 실러버스를 기반으로 진행되며, ISTQB AI Testing 자격시험을 완벽하게 준비할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 개발을 시작하는 분들께 무엇을 공부해야하는지 안내해 드립니다.

사용자 질문에 대해 실시간으로 SQL문을 만들어 조회하는 Text-To-SQL시스템에 대해 배울수 있습니다.