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네이버 면접관이 사용하는 초저지연 및 메시징 분산 시스템 NATS
Hong
(11)
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인프런 클론코딩으로 배우는 올인원 LMS 솔루션: Next.js·Flutter·AWS·Supabase·prisma로 구현하는 다국어 HLS 스트리밍 기반 MVP 프로젝트
ludgi
₩77,000
₩57,750
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SEO 최적화 랜딩페이지 솔루션 & 노출전략: 바이브코딩으로 완성 with Nextjs
ludgi
₩39,600
₩29,700
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SEO 최적화 랜딩페이지 솔루션 & 노출전략: 바이브코딩으로 완성 with Nextjs

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.

입문
웹 개발, 프론트엔드, AI 코딩
React, Node.js, cursor
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2026년! 백엔드 개발자를 위한 Redis 실전 가이드: 기초부터 실무 패턴까지
코딩하는기술사
(14)
₩88,000
₩66,000
+200명 독점 할인중

2026년! 백엔드 개발자를 위한 Redis 실전 가이드: 기초부터 실무 패턴까지

많은 백엔드 개발자들이 Redis를 사용하고 있지만 실제로는 단순 캐시 서버 정도로만 사용하는 경우가 많습니다. Redis 자료형은 알지만 실무에서 어떻게 활용해야 하는지 모르거나 분산 락, Rate Limiting 같은 실전 패턴을 직접 구현해본 경험이 부족하거나 Redis를 백엔드 아키텍처 관점에서 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 저 역시 실제 서비스 개발을 하면서 대량 트래픽 환경에서 Redis를 어떻게 활용해야 하는지 고민했던 경험이 있습니다. 단순히 명령어를 아는 것과 서비스 문제를 Redis로 해결하는 것은 전혀 다른 이야기이기 때문입니다. 이 강의는 Redis의 기본 개념과 자료구조부터 시작해, 실제 백엔드 서비스에서 사용되는 핵심 패턴을 단계적으로 구현하며 학습하는 강의입니다. 특히 다음과 같은 실무 문제를 Redis로 해결하는 방법을 배웁니다. 서버 부하를 줄이는 캐싱(Cache-Aside) 전략, 로그인 상태를 공유하는 분산 세션(Session Store), 동시성 문제를 해결하는 분산 락(Distributed Lock), API 과부하를 막는 Rate Limiting 대규모 사용자의 실시간 랭킹 시스템(Leaderboard). 모든 실습은 Python FastAPI 기반의 실제 API 서버 환경에서 진행되며,단순 CLI 명령어 학습이 아니라 백엔드 시스템에서 Redis가 어떻게 사용되는지 직접 구현하면서 이해하게 됩니다. 이 강의를 통해 Redis를 단순 캐시가 아닌 백엔드 아키텍처를 설계하는 핵심 도구로 활용할 수 있게 될 것입니다.

입문
백엔드, 데이터베이스, 개발 · 프로그래밍 기타
아키텍처, Redis, FastAPI
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LangChain 마스터클래스: 파이썬으로 LLM 앱 15가지 만들기
kimw24072
₩41,800
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24% 할인 (D-7)
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엑셀과 파이썬으로 배우는 이미지 데이터
멋진
₩5,500
₩4,130
독점 할인중

엑셀과 파이썬으로 배우는 이미지 데이터

[강의 요약: 픽셀에서 실무까지, 명함 인식 시스템 구축]전처리(Pre-processing): 노이즈를 제거하고 가우시안 블러와 캐니 엣지로 명함의 '뼈대'를 추출하는 법을 배웠습니다.허프 변환(Hough Transform): 수만 개의 점 중에서 $(\rho, \theta)$ 투표 시스템을 통해 진짜 '테두리'를 선발하는 오디션 과정을 거쳤습니다.기하학적 추론: 복잡한 직선 방정식을 대입법과 행렬로 풀어내어, 명함의 네 꼭짓점$(x, y)$을 정밀하게 타격했습니다.데이터 정렬 및 필터링: 겹치는 선을 제거하고, 찾은 점들을 '좌상, 우상, 우하, 좌하' 순서로 이름표를 붙여주는 데이터 정제 기술을 익혔습니다.마법의 변환(Perspective): 삐딱한 이미지를 똑바로 펴거나, 반대로 내가 원하는 액자 속에 이미지를 합성하는 실무 기술로 대미를 장식했습니다. 📢 "수식만 보면 머리가 아프신가요? 저도 그랬습니다."개발 현장에서 이미지 처리 프로젝트를 처음 맡았을 때, 저를 가장 괴롭혔던 건 화면 가득한 $\sin, \cos$ 수식들이었습니다. 책에는 공식만 가득했고, 정작 **"이게 왜 내 코드에서 명함을 못 찾지?"**라는 실무적인 문제에 답해주는 곳은 없었습니다.저는 이 강의를 통해 수강생 여러분이 겪을 세 가지 고질적인 문제를 해결해 드리고자 합니다.1. "수학이 외계어처럼 느껴지는 문제" → [비유의 힘]으로 해결합니다.직선 방정식을 단순히 암기하는 것이 아니라, **'원점에서 쏜 레이저'**와 **'그림자 놀이'**로 이해시켜 드립니다. 원리를 이해하면 코드는 자연스럽게 따라옵니다. 제가 수많은 시행착오 끝에 찾아낸 '가장 쉬운 언어'로 수식을 번역해 드립니다.2. "이론은 아는데 응용이 안 되는 문제" → [데이터 오디션]으로 해결합니다.왜 내 명함 테두리가 10개나 생기는지, 왜 꼭짓점 순서가 뒤섞이는지... 실무에서 반드시 마주치는 '지저분한 데이터'를 어떻게 거르고 정렬하는지, 저의 디버깅 노하우를 모두 공개했습니다. 옥석을 가려내는 오디션 로직은 여러분의 프로젝트를 한 차원 높여줄 것입니다.3. "결과물이 따분한 문제" → [인터랙티브 합성]으로 마무리합니다.단순히 흑백 엣지만 보다 끝나는 강의가 아닙니다. 내가 직접 마우스로 찍은 '명예의 전당 액자' 속에 여러분이 만든 명함을 쏙 집어넣는 순간, 여러분은 단순한 코딩을 넘어 **'공간을 다루는 마법'**을 경험하시게 될 겁니다. "컴퓨터 비전은 수학이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정입니다." 제가 현장에서 깨달은 그 짜릿한 'A-ha!' 모먼트를 여러분께 전달해 드리고 싶습니다. 이제 복잡한 이론서는 덮으셔도 좋습니다. 저와 함께 코드라는 붓으로 이미지를 자유자재로 그려보시죠!

초급
알고리즘 · 자료구조, 프로그래밍 언어, 개발 · 프로그래밍 기타
Python, Excel
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HADOOP ECOSYSTEM : BIGDATA PROCESS 실전 최적화
장영완
₩88,000
₩26,400
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70% 할인 (D-7)
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How Git Works by 줄리아 에반스
Byte Freaks Studio
₩9,900
₩2,970
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How Git Works by 줄리아 에반스

Git, 매일 쓰는데 아직도 무서운 적 있죠? git push가 거절당했을 때, 동료가 "리베이스해서 올려줘요"라고 했을 때, detached HEAD state 메시지가 떴을 때. 머릿속이 하얘져서 일단 폴더 통째로 지우고 새로 clone 받아본 적, 한 번쯤은 있을 거예요. 이 강의는 그런 분들을 위한 강의예요. 전 세계 개발자들이 사랑한 Julia Evans의 〈How Git Works〉, 드디어 한국어판으로 만나보세요. 명령어를 외우는 강의가 아니에요. Git이 안에서 어떻게 동작하는지를 천천히 들여다보는 강의예요. .git 폴더 안에 뭐가 들어있는지, 브랜치는 사실 어떻게 저장되는 건지, "미아가 된" 커밋은 어디로 가서 어떻게 되찾을 수 있는지, "up to date with origin/main"이 사실은 무슨 뜻인지. 총 27페이지, 6개 챕터로 구성되어 있어요. ★ 커밋(commits) ★ 브랜치(branch) ★ .git 폴더 구경하기 ★ 머지(merge) ★ 원격 저장소(remote) ★ 대재앙에서 살아남기 내부 모델 한 번만 제대로 잡고 나면, 그 다음부터는 Git이 던지는 어떤 메시지든 스스로 해석할 수 있게 돼요. 명령어를 외우는 게 아니라, "왜 이렇게 동작하는지"를 이해하면서 쓰게 되거든요. Julia가 진(zine) 첫 페이지에서 한 약속, 그대로 옮겨드릴게요 "내부 원리만 제대로 파악하면, 어떤 Git 난장판에서도 스스로 빠져나올 수 있습니다."

초급
개발 도구, 개발 · 프로그래밍 기타, 개발 · 프로그래밍 자격증
Git, GitHub, 버전관리시스템
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30% 할인 (D-8)
61
실무에 바로 적용하는 JIRA 와 Confluence
Colicelab
(8)
₩99,000
₩69,300
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실무에 바로 적용하는 JIRA 와 Confluence

도구의 기능을 넘어 애자일 프로세스를 설계하는 힘, JIRA와 Confluence로 완성하는 실전 협업의 모든 것 STEP 1. 애자일 기반 다지기 (1~2강): 폭포수 모델과의 차이점을 통해 애자일 정신을 이해하고, 우리 팀에 맞는 스크럼 스페이스와 연동 환경을 구축합니다. STEP 2. 실전 프로젝트 운영 (3~7강): 유저 스토리 기반의 PRD 작성부터 로드맵 시각화, 스프린트 플래닝, 칸반 보드 운영까지 프로젝트의 전 과정을 지라와 컨플루언스로 관리합니다. STEP 3. 데이터 기반 성과 최적화 (8~10강): 회고를 통한 액션 아이템 도출, 화이트보드 협업, JQL 및 대시보드 활용 등 지속 가능한 팀의 성장 시스템을 만듭니다. ✅ 단순 매뉴얼이 아닌 '문제 해결' 중심 단순히 "이 버튼을 누르세요"가 아닙니다. 변경 비용, 의존성 관리, WIP 제한 등 실무에서 발생하는 병목 현상을 도구를 통해 어떻게 해결하는지 그 원리를 배웁니다. ✅ 지라(Jira)와 컨플루언스(Confluence)의 유기적 연동 두 도구를 따로 쓰지 않습니다. 컨플루언스 PRD에서 즉시 지라 티켓을 발행하고, 지라의 보고서를 컨플루언스에 시각화하는 등 협업의 끊김이 없는(Seamless) 워크플로우를 완성합니다. ✅ '기록'을 '자산'으로 만드는 팀 문화 설계 단순한 티켓 발행을 넘어, 회고와 템플릿화를 통해 팀의 지식을 자산화하고 소통 비용을 줄이는 성숙한 엔지니어링 문화를 이식하는 법을 다룹니다.

초급
업무 생산성 기타, 업무 자동화, 생산성 도구
JIRA, Confluence, agile-project-management
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30% 할인 (D-9)
2
AI 북클럽: AI를 이해하는 힘 5가지
Woojoo Lee
₩198,000
₩138,600
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AI 북클럽: AI를 이해하는 힘 5가지

트렌드 기술을 넘어, AI를 더 깊이 예측하고 활용할 수 있는 장기적인 역량을 기릅니다. 언어, 사고, 지능, 온톨로지의 본질을 탐구합니다. 트레바리에서 3년간 사랑받은 ‘언어와 사고, AI의 연결고리’ 클럽에서 엄선한 핵심 도서를 기반으로, AI를 깊이있게 살펴보는 리부팅 북클럽입니다. <관련 뉴스> 노스캐롤라이나 대학교의 로봇공학 전문가 매그너스 에거스테트는 20년간 공학 교수로 재직했지만 인문학의 부흥을 예측합니다. "인공지능 시대에 성공하려면 전통적인 첨단 기술 분야보다는 인문학적 소양이 더 중요하다"고 말했습니다. "그래서 우리는 '무언가에 대한 탄탄한 기초가 필요하다'는 생각에 크게 집중하고 있으며, 그 위에 창의성, 호기심, 문제 해결 능력을 키우는 데 주력하고 있습니다." 스탠퍼드 연구진은 지난해 11월 발표한 논문 에서 인공지능이 주로 업무 자동화를 담당 하는 직종에서는 젊은 근로자들의 일자리가 줄어들고 있지만 , 인공지능이 인간의 생산성을 향상시키는 직종에서는 고용이 여전히 증가하고 있다고 지적했습니다 . <기존 트레바리 독서클럽 후기> "AI 라는 키워드를 다양한 인간 사고 현상과 사고의 산물 들과 연결하여 인류 지성사의 여러 측면을 언어, 기호 중심으로 자세히 다루어 주셔서 좋습니다. 멤버 분들도 다양한 영역에서의 경험 들을 공유하고 활발히 토론과 공유가 이루어져 많은 도움이 됩니다." ... "책 선정과 함께 나누는 대화의 방향도 사람과 AI에 대해 다각도로 고민할 수 있는 시간이라 좋았습니다. 덕분에 제 삶에도 긍정적인 영향을 얻고 있어서 감사한 마음입니다." https://m.trevari.co.kr/product/a6984b8c-1254-43c6-a57d-71cc31563c48

입문
인공지능 기타, 커리어 · 자기계발 기타, AI 크리에이티브
인공지능(AI), AX(에이전트 경험), 북 챌린지
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Google Opal実践講座|音声からブログ・サムネイル・SNS投稿を自動生成するワークフローを作成
UMINO
(3)
₩143,000
₩100,100
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Google Opal実践講座|音声からブログ・サムネイル・SNS投稿を自動生成するワークフローを作成

わたしも以前は、ブログを書くのに何時間もかかっていました。 文章を書くのが得意ではなく、タイトルを考えるだけで30分、サムネイル作りで1時間。SNS投稿文まで考えると、1つの記事を完成させるのに半日かかることもありました。 話すのは得意なのに、それを文章にまとめるのが苦手。音声配信は楽しいのに、ブログ化する作業が億劫で、いつも後回しにしていました。 でも、Google Opalを使い始めてから、すべてが変わりました。 音声ファイルをアップロードするだけで、ブログ本文・タイトル・サムネイル・SNS投稿文がすべて自動生成されるようになったのです。 しかも、自分のライティングルールを参照させることで、「AIっぽくない」自分らしい文章が生成されます。 このコースでは、わたしが実際に使っているワークフローを、あなたも最短ルートで作れるようになります。 プログラミング経験は不要です。日本語で指示を出すだけで、AIアプリが作れます。 音声配信をしていない方でも大丈夫。その場で思いついたブログネタを話すだけで、記事が完成します。 もう、文章を書くのに何時間も悩む必要はありません。 話すだけで、ブログ・サムネイル・SNS投稿が完成する。そんな未来が、今日から始まります。

입문
AI에이전트 개발, AI 실무 활용, 업무 자동화
인공지능(AI), 블로그, No-code
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(v002) The Great Rewiring: AI Transformation and the Cognitive Powertrain
HJ Kim (DaeGam)
₩22,000
₩15,400
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(v002) The Great Rewiring: AI Transformation and the Cognitive Powertrain

[거대한 재배선(The Great Rewiring)을 통한 공학적 조직 전략 및 개별 역량 로드맵] 1. 서론: '거대한 재배선(The Great Rewiring)'과 조직 패러다임의 전이 현대 기업은 인공지능(AI) 도입의 초기 국면인 이른바 '거대한 재배선(The Great Rewiring)'이라 일컬어지는 전례 없는 기술적 전환점에 직면해 있습니다. 이는 단위 기술의 단순 도입이나 부분적인 업무 자동화를 초과하여, 조직이라는 거대 시스템의 구조적 설계도를 근본적으로 재구성해야 하는 복합적 과업으로 정의됩니다. 생성형 인공지능(Generative AI)이라는 고효율 동력원의 공급에도 불구하고, 상당수의 조직은 구조적 관성에 매몰되어 성능 저하 및 시스템 불안정을 경험하고 있는 실정입니다. 이러한 현상은 동력원의 출력은 강화되었으나, 해당 에너지를 제어하고 유의미한 비즈니스 성과로 변환하기 위한 프로세스(Process)와 구조(Structure)의 재설계가 수반되지 않은 데서 기인하는 것으로 분석됩니다. 본 과정은 조직을 고도화된 유기적 시스템으로 진화시키기 위한 심층 아키텍처 설계 전략을 제시하고자 합니다. 2. [진단] 인공지능 도입 단계에서의 3대 구조적 결함 분석 ① 조직 하부 구조의 강성 부족 (Chassis Collapse) 경직된 수직적 계층 구조를 유지한 채 인공지능이라는 초고성능 동력원을 탑재할 경우, 가속화된 정보 처리량과 의사결정 속도를 기존 구조가 수용하지 못하는 현상이 발생합니다. 이는 의사결정 체계가 기술적 전개 속도에 상응하지 못해 발생하는 조직적 기능 부전으로, 궁극적으로는 리더십의 권위와 관리 시스템의 물리적 와해를 초래할 가능성이 농후합니다. ② 성능 경계의 오판과 시스템 신뢰성 저하 (Jagged Frontier) 확률론적 추론 기제인 생성형 인공지능을 엄격한 결정론적 논리가 요구되는 과업에 무분별하게 투입함으로써 발생하는 문제입니다. 수학적 정밀성이나 법적 준거가 필수적인 영역에서 인공지능의 확률적 특성을 간과할 경우, 시스템 전반의 신뢰도가 급격히 하락하는 '시스템 노킹(System Knocking)' 현상이 발생하며, 이는 조직에 막대한 유무형적 자산 손실을 야기합니다. ③ 인지적 마찰과 심리적 불안정의 방치 (NVH: Noise, Vibration, Harshness) 기계적 진동과 소음이 시스템의 피로도를 높이듯, 조직 내에 확산된 고용 불안정성 및 모호한 직무 가이드라인은 구성원의 인지 부하를 임계치까지 가속화하는 요인이 됩니다. 이러한 조직 내 심리적 NVH(Noise, Vibration, Harshness) 현상을 적절히 제어하지 못하는 조직은 지능형 시스템 도입에도 불구하고 구성 요소 간의 불협화음으로 인해 내부적인 자멸 위기에 직면할 수 있습니다. 3. [개별 역량] 수동적 순응에서 주권적 아키텍트로의 진화 인공지능 시대의 개별 구성원은 기술에 종속된 '수동적 양(Passive Sheep)'의 지위에서 벗어나, 시스템을 해체하고 재배선하는 '실존적 아키텍트'로 거듭나야 합니다. ① 지적 주권의 회복과 노예 도덕(Slave Morality)의 탈피 인공지능의 산출물을 무비판적으로 수용하고 분석 과정을 기계에 전적으로 위임하는 행위는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)'을 초래하며, 이는 결과적으로 실행 제어 네트워크(Executive Control Network)의 퇴화를 유발합니다. 기술의 편의성에 안주하는 '착한 양'의 위치를 거부하고, 시스템의 부조리와 기술적 부채에 대해 비판적 분노를 표출할 수 있는 '주권적 주체(Sovereign)'로서의 각성이 요구됩니다. ② 인지적 가소성 확보를 위한 '의도적 마찰' 설계 개별 구성원은 AI가 제공하는 매끄러운 해답에 저항하며 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 업무 프로세스에 설계해야 합니다. 인공지능을 단순한 정답 생성기가 아닌, 인간의 사고를 자극하고 심화시키는 대항적 파트너로 활용함으로써 뇌의 신경가소성을 유지하고 지적 근력을 강화해야 합니다. ③ 인공지능 지휘 역량: S.E.E.D 프롬프트 아키텍처 단순한 질의를 넘어, 인공지능이 처리 가능한 논리적 인터페이스를 설계하는 능력이 필수적입니다. S.E.E.D 프레임워크: 상황(Situation), 기대 결과(Expectation), 공학적 구조(Engineering Structure), 근거 데이터(Data)를 체계적으로 구조화하여 인공지능을 정밀하게 제어하는 '디렉터(Director)'로서의 역량을 함양합니다. 4. [방법론] 인지적 파워트레인 구축을 통한 조직 혁신 전략 ① 이중 엔진 아키텍처 설계 (Cognitive Powertrain) 조직의 인지 프로세스를 예측형 모델과 생성형 모델로 명확히 분리(Decoupling)하여 시스템 최적화를 도모합니다. 예측형 인공지능(Predictive AI): 정밀한 논리 체계 및 정량적 분석 업무를 전담하여 시스템의 안정성을 담보합니다. 생성형 인공지능(Generative AI): 창의적 종합 및 맥락 생성 업무를 담당하여 혁신적 동력을 제공합니다. ② 신뢰성 공학 기반의 지능형 협업 프로토콜 (Golden Pattern) 환각(Hallucination) 리스크를 제어하기 위해 인간과 인공지능의 협업 과정을 시스템화합니다. 직렬 프로세스 최적화: 생성형 AI의 정보 처리, 인간의 논리적 필터링, 재최적화 출력으로 이어지는 표준 작업 절차를 확립합니다. 인간 중심 게이트키퍼(Gatekeeper) 역량: 인간은 시스템의 방향성을 지휘하고 최종 의사결정을 수행하는 주권적 위치를 확보함으로써 기술적 정합성을 유지합니다. ③ 행동 소프트웨어 공학(Behavioral Software Engineering)의 적용 리더와 구성원 모두 정서적 저항과 인지적 부하를 능동적으로 완화할 수 있는 공학적 접근이 필요합니다. 윤리적 지연(Ethical Latency)의 전략적 설계: 기술 도입의 속도전이 윤리적 파산으로 이어지지 않도록 의도적인 검토 단계를 삽입합니다. 투명한 피드백 루프: 상호 신뢰 비용을 최소화하기 위한 피드백 메커니즘을 이식하여 조직 운영의 투명성을 극대화합니다. 5. 결론: 주권적 아키텍처를 통한 미래 경쟁력의 확보 본 마스터클래스는 추상적인 담론을 지양하며, 거대 시스템을 조율해 온 40년의 공학적 통찰을 인공지능 시대의 비즈니스 언어로 치환하여 전달합니다. 구조적 관성과 기술적 편의성에 함몰되어 서서히 퇴화하는 '착한 양'으로 남을 것인가, 아니면 시스템의 허상을 꿰뚫고 주체적으로 재배선하는 '실존적 아키텍트'가 될 것인가? 인공지능이라는 강력한 동력원을 완벽히 통제하여 조직의 지속 가능한 성장을 견인할 수 있도록, 정밀한 인지적 파트너십을 통해 귀하의 조직과 개인의 아키텍처를 재설계해 드릴 것입니다.

중급이상
AI 크리에이티브, 데이터 엔지니어링, 모빌리티
업무 생산성, 데이터 엔지니어링, 자기계발
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[완독챌린지] AI 시대의 검색 최적화 전략? 전문가와 함께 『제로클릭』 완독하기
애런하우스(제로클릭 저자)
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[완독챌린지] AI 시대의 검색 최적화 전략? 전문가와 함께 『제로클릭』 완독하기

안녕하세요, 『제로클릭』(길벗출판사) 저자 손승완(애런하우스)입니다. 클릭이 사라지는 제로클릭의 시대, 이제 “키워드 검색 결과”보다 중요한 것은 “AI 답변에서 우리 브랜드가 먼저 언급되는가” 입니다. 저는 지난 20년간 넥슨코리아, 라인플러스, EST에서 전략과 PO(Product Owner) 를 맡아 1,200만 MAU 서비스와 글로벌 비즈니스를 리딩했고, 동시에 20년째 마케터로 현장에서 일하고 있습니다. 2015년 SEO를 처음 접한 이후, 2026년 지금 GEO(Generative Engine Optimization), 즉 생성형 AI 검색 최적화를 여러분과 나눌 수 있게 되어 개인적으로도 매우 감회가 남다릅니다. GEO(Generative Engine Optimization)를 GEO는 ‘기술 팁’이 아니라 브랜드와 비즈니스를 설계하는 전략입니다. <이런 분께 추천합니다> - 마케팅/브랜드 담당자, 콘텐츠 팀, PO/PM, 스타트업 대표, 에이전시 실무자 - AI 검색/답변 최적화는 처음이고 관심있으신 모든 분 <이번 과정에서 여러분이 얻게 될 것들은 다음과 같습니다.> 1. GEO를 처음부터 이해하는 기초 프레임 2. GEO 관점에서 다시 보는 SEO의 핵심 구조 3. 우리 브랜드에 적용 가능한 GEO 전략 사고법 4. GEO 실전 전략 방법 그리고 GEO 전략을 통해 아래와 같은 파생되는 고민들도 도움이 될 수 있기를 희망합니다. - 앞으로 기업과 브랜드가 어떤 방향으로 디지털 마케팅을 해야 하는가? - AI 이후 시대에 마케터,기획, PM 등 직군은 어떻게 진화해야 하는가? 이 강의는 “지금 당장 트래픽 몇 퍼센트 올리는 팁”이 아니라, 앞으로 5년 브랜드가 AI 시대에 사라지지 않기 위한 전략 지도를 함께 그리는 시간입니다. 많은 관심과 참여 부탁 드립니다. 감사합니다.

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AI 실무 활용, 기획 · PM· PO, 마케팅
디지털 마케팅, SEO, GEO
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[김재성의 즉문즉답 Episode #2] MECE를 사랑하는 3년차 퍼포먼스 마케터! 경영 컨설팅으로 이직하고 싶어요! (커리어 상담)
Jaesung Kim
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[김재성의 즉문즉답 Episode #2] MECE를 사랑하는 3년차 퍼포먼스 마케터! 경영 컨설팅으로 이직하고 싶어요! (커리어 상담)

[맥킨지 출신 김재성의 문제해결 즉문즉답 : 당신의 문제를 함께 해결해 드립니다] 필수! 선 수강 강의 : 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 특강 https://inf.run/LmvrD '이론만 있는 강의는 가라!' 실제 실전 문제를 그 자리에서 즉시 함께 해결하는 마법의 솔루션 비디오! 맥킨지 출신이자, AI 전문가 김재성 님이 직접 한 분 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형태로 당신의 문제를 구조화 하고 해결해 드리는 비디오 영상입니다. 진로나 사소한 고민부터, 세계를 뒤흔드는 AI와 산업 전반에 대한 개선 방향성과 같은 초 거대한 이야기까지! 비디오 1편씩 단 건으로 구매가 가능한 형태로 업로드 됩니다. 유료 결제 수강생 대상 분기 별로 특정 인원을 추첨하여 실제 참여하실 수 있는 기회도 제공합니다! (김재성 님의 강의를 모두 다양하게 수강할 수록 당첨 확률 Up!) [컨셉] 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형식이며, 산업 전문가와 전략 전문가가 만나서 함께 정답에 접근해 간다는 컨셉입니다. 실제 참여하신 분들의 만족도도 굉장히 높았습니다. (소감에서 보고 들으실 수 있어요!) 이 시리즈 영상의 핵심은 전략 전문가이신 김재성님이 미리 주제를 건네 받지 않지만 전략 관점으로 서로 질문과 답을 해가며 정답에 가까워 진다는 것에 있습니다. 감과 경험에 의존하지 않고 전략과 구조화를 기반으로 "이게 되네요?" ㅎㅎㅎ 라는 반응이 절로 나오게 되는 마법의 솔루션을 경험하세요! 무료 버전(~10분)은 모두에게 공개되고, 풀 버전은 인프런 강의 수강생 또는 유튜브 채널 [김재성의 문제 해결] '프리미엄 멤버십' 가입자들에게 공개 될 예정입니다. 참여를 원하시는 분은 jaesung_kim@jcurvepartners.ai 로 [커피챗 신청] 이라는 제목으로 메일을 보내주세요 메일에는 이름, 나이, 연락처(휴대폰번호) 직업 및 연차(학생도 무관합니다), 신청하는 이유를 상세히 적어주시고 김재성 님이 강의하시는 인프런 강의 수강 캡쳐 화면을 첨부하여 전달 주시면 당첨 시, 연락을 드립니다. (당첨되지 않으신 분의 개인정보는 3개월 뒤 즉시 폐기합니다) 영상 출연 시, 가명은 회사명을 밝히지 않는 것은 가능하나 얼굴 모자이크, 음성변조 등의 가공을 원하실 경우 출연이 불가합니다. 영상 촬영 동의 시, 영상이 재가공되어 인프런 및 김재성의 유튜브 채널에 활용되는 것에 동의 한 것으로 간주됩니다.

초급
커리어 · 자기계발 기타, AI 실무 활용, 경영 · 전략
인공지능(AI), 문제해결능력, 강점개발
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3
【時間創出のAI術】ElevenLabs入門から応用まで:面倒な収録を効率化し、本業と副業の生産性を加速する
Voice Coach Mika
₩141,900
₩99,330
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【時間創出のAI術】ElevenLabs入門から応用まで:面倒な収録を効率化し、本業と副業の生産性を加速する

そのナレーション収録、AIで効率化しませんか? ※本コースにはAIの使用が含まれています。 「プレゼン資料のナレーション収録に、貴重な夜の時間を費やしていませんか?」 「副業の動画コンテンツ、クオリティは妥協したくない。しかし、収録する時間も場所もない…」 もし、その時間のかかる「声の吹込み」作業をあなたそっくりなAIボイス、「声の分身」に任せられるとしたら? この講座は、そんな多忙なビジネスパーソンが、AI音声生成ツール『ElevenLabs』(イレブンラボ/イレヴンラボ)を使いこなし、最終的にあなた自身の「声の分身」を作り出すことで、制作プロセスを根本から変えるための、超実践的な入門講座です。 面倒な収録作業を「効率化」し、あなたの最も貴重な資産である「時間」を創出する。そのための具体的なワークフローとテクニックを、専門家の視点から体系的にお伝えします。 このコースで、あなたは以下のスキルを習得します ElevenLabsを使いこなし、高品質な日本語音声を生成する技術 あなた自身の「声の分身」(ボイスクローン)をAIに作成させる具体的なワークフロー ボイストレーナーが教える、AIの性能を最大限に引き出す音声サンプルの収録メソッド 作成したAIボイスを、本業(プレゼン・研修資料)と副業(YouTube・SNS)の両面で活用するための戦略 商用利用で失敗しないための、著作権や法律に関する必須のリスク管理知識 他にはない、このコースだけの特徴 この講座は、単なるツールの使い方解説ではありません。 ボイストレーナーである講師が、AIの性能を引き出すための、提出音声の読み方(声の出し方)や、品質を高める録音メソッドまで、専門家の視点から惜しみなく提供します。 また、AIが初めての方でも安心して使えるプランが、イレブンラボにはあります。無料プランから試せるAI音声の品質に驚いてください。 その後、基礎知識と安全な使い方を学び、有料プランに移行してあなた自身の「声の分身」を作るまで、無理なくステップバイステップで進みますのでご安心ください。 ▼特に、このような課題を持つ方におすすめです 資料作成の生産性を劇的に向上させたいビジネスパーソン 本業の知見を活かして、副業で質の高い情報発信をしたい方 時間や場所の制約で、音声コンテンツの作成を諦めていたクリエイター 最新のAI技術を、具体的な業務改善スキルとして身につけたい方 単純作業はAIに任せ、企画や戦略立案といったコア業務に集中したい方 ▼受講における必要条件: PCの基本的な操作ができること インターネットに接続できる環境 ElevenLabsのアカウント(講座の序盤は無料プランで十分です。ボイスクローン作成の実践から有料プランの利用を推奨します) 今すぐ受講して、あなたの働き方を変えましょう! この講座で得られるスキルは、一度身につければ、あなたの本業と副業の両方で長く活用できる強力な武器になります。 面倒な収録作業から解放され、あなたのビジネスを加速させる新しい一歩を踏み出しましょう!

입문
기획 · 경영 · 마케팅 기타, AI 크리에이티브, 사운드
인공지능(AI), 자기계발, 포트폴리오
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3
iPad×AI活用シリーズ|【副業スタート】ChatGPT×Canvaで作る!絵が描けなくてもOKのLINEスタンプ制作講座
Joh Design
₩27,500
₩19,250
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iPad×AI活用シリーズ|【副業スタート】ChatGPT×Canvaで作る!絵が描けなくてもOKのLINEスタンプ制作講座

この講座では、iPadひとつでLINEスタンプを制作・販売するまでをゼロから学べます。 ChatGPTでアイデアを考え、Canvaでデザインを仕上げ、実際にLINEに登録して販売まで完了。 絵が描けなくても、AIを使えば誰でも“プロのような仕上がり”が実現できます。 「副業として収益化を目指したい方」や、「AIツールを使ってクリエイティブを楽しみたい方」、そして「親子で新しい体験を共有したい方」にぴったりの内容です。 ChatGPTの発想力とCanvaのデザイン機能を組み合わせることで、AIを“操作して遊ぶ”ように創作を学べるのが本講座の特徴です。楽しみながら自然と、AI時代に必要な発想力・表現力・デジタルスキルが身につきます。 「作る」から「売る」までの流れを体験しながら、自分の作品を世界に発信する一歩を踏み出しましょう。AIで広がる新しい副業・趣味・家族の時間を、LINEスタンプ制作から始めてみませんか。※本講座ではChatGPTやCanvaなどのAIツールを使用しています。内容は講師が監修・編集した上で提供しています。デザイン経験ゼロでも大丈夫!30年のプロが教える、ChatGPTでアイデアを生み出し、Canvaでデザインを完成させ、LINEスタンプとして販売するまでの完全ガイド。iPadひとつで「作る→売る」を体験し、AI時代の副業スキルと創造力を手に入れましょう。親子での制作も楽しめる、新しいクリエイティブ体験をあなたに。

입문
그래픽 디자인, AI 실무 활용, AI 크리에이티브
adobe, 인공지능(AI), ChatGPT
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1
【AI作曲×プレゼン】初心者でも簡単! SunoとGammaを使ってプレゼンを成功させよう ラ
WADA
₩14,300
₩10,010
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【AI作曲×プレゼン】初心者でも簡単! SunoとGammaを使ってプレゼンを成功させよう ラ

■このコースの概要 「【AI作曲×プレゼン】初心者でも簡単! SunoとGammaを使ってプレゼンを成功させよう」は、生成AIを駆使し、聴衆に強い印象を与えるプレゼンテーションを実現するための実践的なコースです。 プレゼンに関するこんな悩みはありませんか? 「プレゼンが苦手で、うまく聴衆を引きつけられない…」 「スライド作成に時間がかかりすぎる…」 「プレゼンをもっと印象的にしたいけど、どうすればいいかわからない…」 これはそんなあなたのためのコースです。 コース本編の内容は以下の通りです。 セクション1: はじめに セクション2: 【スキップ可】Udemyの基本操作ガイド セクション3: プレゼン成功の基本 セクション4: Gammaで簡単にスライドを作る セクション5: Sunoで歌詞のついたオリジナル曲を作る(プロンプト付) セクション6: まとめ ■コースを受講するとできること このコースを受講すると、以下のスキルが身につきます。 プレゼンの基本を理解し、聴衆を惹きつける話し方やスライド構成のスキルを習得できる。 Gammaの基本操作を習得し、短時間で視覚的に魅力的なスライドを作成できる。 Sunoの基本操作を習得し、プレゼンの雰囲気に合ったオリジナル音楽を作成できる。 AI技術を活用して、視覚と聴覚を融合させた印象に残るプレゼンを作成できる。 AIツールを駆使し、聴衆を惹きつけるプレゼンの演出ができるようになる。 ■こんな方が受講に向いています プレゼンが苦手で、聴衆の関心を引く方法を知りたいビジネスパーソン スライド作成に時間がかかりすぎると悩んでいる学生や教育者 生成AIを活用してプレゼンのクオリティを向上させたいフリーランスやクリエイター 新しいプレゼン技術を学びたいマーケティング担当者や営業職の方 AI技術に興味があり、実践的な活用方法を学びたい初心者 ■必要なツールや要件 ・chatGPT または Claude3 ・Gamma(ガンマ)  ・Suno AI(スノ)  どのツールも講座の中で導入方法についてレクチャーしていますので、現在お使いでない方も受講可能です ■まとめ このコースでは、AI技術を活用してプレゼンをより魅力的にする方法を学びます。 スライド作成やAI作曲を組み合わせることで、聴衆の印象に残るプレゼンが可能になります。 皆さまのご参加を心よりお待ちしております! 和田 博(ワダヒロシ)

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사운드, 인공지능 기타, AI 크리에이티브
프레젠테이션, 작곡
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7
Microsoft Excel with Copilot Complete Guide 2026: From Fundamentals to AI-Powered Workflows
Tanmoy Das
₩22,000
₩15,400
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Microsoft Excel with Copilot Complete Guide 2026: From Fundamentals to AI-Powered Workflows

Artificial Intelligence is transforming the way professionals work with data. Microsoft Copilot in Excel allows you to analyze, clean, format, automate, and optimize spreadsheets faster than ever before. But using Copilot effectively requires more than just typing prompts — it requires understanding Excel fundamentals, structured thinking, and prompt engineering. This course gives you exactly that. You will learn how to combine Excel expertise with AI-powered automation to dramatically improve productivity, accuracy, and workflow efficiency. What You Will Gain From This Course • Save hours every week using AI-driven Excel automation • Analyze large datasets in seconds using Copilot • Clean and fix messy data effortlessly • Write powerful formulas with AI assistance • Master prompt engineering for Excel Copilot • Build professional reports and dashboards faster • Improve decision-making with AI-powered insights • Optimize workflows for real-world business scenarios By the end of this course, you will not just “use” Copilot — you will control it. What This Course Covers Foundations What is Microsoft Copilot How to activate and use Copilot in Excel Introduction to Excel basics and navigation Data types and conversions Data entry and validation techniques Excel Core Skills Mathematical, logical, and time functions Nested functions for complex calculations Combining logical and LOOKUP functions Conditional statements and formatting Pivot tables and advanced formatting Data Analysis with Copilot Data general analysis and Q&A Sorting, filtering, and profiling data Handling and fixing missing data Identifying and correcting common data errors Transposing data for trend analysis Date-time formatting techniques AI-Powered Excel Automation Generating synthetic data Adding formula columns with Copilot Subtotals and advanced calculations Optimizing workflows using Copilot Enhancing data presentation Editing spreadsheets intelligently Prompt Engineering for Excel Copilot Writing effective prompts Advanced prompt engineering techniques Evaluating prompt performance Optimizing prompts for better results Customizing Copilot for improved outcomes Real-World Application Creating a travel budget using Copilot Practical exercises and activities Performance evaluation and improvement strategies Why This Course Is Different Most Excel courses teach formulas. Most AI courses teach theory. This course bridges both. You will learn Excel fundamentals and advanced skills alongside AI-powered Copilot usage. That combination makes you significantly more productive than someone who only knows Excel or only knows AI prompts. This course is structured for clarity, practical application, and real-world efficiency. Who This Course Is For • Business professionals who work with Excel daily • Data analysts and aspiring analysts • Managers who want faster reporting • Students preparing for corporate roles • Entrepreneurs handling business data • Anyone who wants to leverage AI inside Excel No prior AI experience is required. Excel basics are covered before advancing into automation and Copilot optimization. Why You Should Enroll Today Microsoft Copilot is becoming a core productivity tool across organizations. Professionals who understand how to use AI effectively inside Excel will have a measurable competitive advantage. Instead of spending hours writing formulas, cleaning data, or building reports manually, you will learn how to work smarter. If you want to future-proof your Excel skills and become significantly more efficient with data, this course is for you. Enroll now and master Microsoft Copilot in Excel with confidence.

입문
AI 실무 활용, 데이터 분석, 오피스
Excel, Microsoft Windows, Excel PowerQuery
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30% 할인 (D-9)
4
(v501) The Heart of AI: AI Foundation Models and the Mechanics of Intelligence
HJ Kim (DaeGam)
₩33,000
₩23,100
독점 할인중

(v501) The Heart of AI: AI Foundation Models and the Mechanics of Intelligence

[AI Foundation Model과 작동 원리에 대한 이해 : 공학적 통제와 시스템 아키텍처, 인공지능의 불확실성 해소 및 공학적 자산화를 위한 실전 방법론] 1. 서론: 지능의 공학적 제어 필요성 (Engineering Control vs. Systemic Chaos) 산업 현장에서의 장기적인 실무적 통찰에 기반하여 도출된 핵심적 결론은, 적절히 통제되지 않는 동력은 자산이 아닌 잠재적 부채로 작용한다는 점입니다. 고성능 엔진이라 할지라도 정교한 연소 로직과 마이크로초 단위의 제어 시스템이 결여된다면, 이는 동력원이 아닌 불안정한 물리적 질량에 불과합니다. 현재 생성형 AI 도입 과정에서 나타나는 조직적 혼란은 이러한 제어 원리에 대한 이해 부족과 기술적 블랙박스에 대한 맹신에서 기인하는 것으로 판단됩니다. 본 마스터클래스는 인공지능을 신비로운 확률적 현상이 아닌 모델 기반 엔지니어링(Model-Based Engineering, MBE)의 관점에서 재정의합니다. 지능이라는 불확실한 영역을 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 공학적 체계로 전환함으로써, 조직이 기술적 흐름에 종속되지 않고 시스템 전반에 걸친 강력한 주도권을 확보할 수 있는 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 핵심 난제 해결을 위한 4대 공학적 프레임워크 (The 4 Pillars) ① 인식론적 패러다임의 전이: 블랙박스의 가시화 및 기술 부채의 자산화 많은 기업이 내부 구조를 명확히 파악하지 못한 채 AI 모델을 도입함으로써 보안 취약점 노출과 유지관리 비용의 기하급수적 증가라는 '기술적 부채'에 직면하고 있습니다. 본 과정에서는 다음과 같은 접근을 통해 이를 자산화합니다. 메커니즘의 분해: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 핵심인 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 수치적 가중치 분석 관점에서 공학적으로 해체합니다. 정보의 우선순위가 결정되는 수치적 기제를 이해함으로써 모델의 판단 근거를 가시화합니다. ID 형성 과정의 분석: '사전학습(Pre-training) - 미세조정(SFT) - 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)'으로 이어지는 일련의 파이프라인이 모델의 기술적 정체성과 윤리적 가이드라인을 형성하는 과정을 투명하게 추적합니다. 이를 통해 보이지 않는 위협을 통제 가능한 시스템 파라미터로 전환합니다. ② 확정적 신뢰성 확보: 확률적 한계 극복을 위한 환각 제어 전략 거대 언어 모델(LLM)은 진실을 추론하는 것이 아니라 확률적으로 가장 적절한 다음 토큰을 생성하는 시스템입니다. 이러한 본질적 특성에서 기인하는 환각(Hallucination) 현상은 신뢰성이 생명인 엔지니어링 현장에서 치명적인 결함이 됩니다. 검색 증강 생성(RAG)의 구속 조건: 모델 내부의 고정된 기억(Internal Weight)에만 의존하는 폐쇄형 구조에서 탈피합니다. 신뢰할 수 있는 외부 지식 베이스를 실시간으로 참조하게 함으로써, 생성 결과에 대한 명확한 근거(Grounding)를 부여하는 '오픈북 전략'을 수립합니다. 하이브리드 모델 아키텍처: 전사적 지식이 필요한 영역에는 대형 모델을, 보안과 실시간 응답이 필수적인 특정 도메인에는 최적화된 소형 모델(SLM)을 배치하여 정확도와 운영 효율을 동시에 달성하는 이중화 전략을 설계합니다. ③ 컴퓨팅 아키텍처 최적화: 물리적 병목 현상(Memory Wall)의 극복 지능은 소프트웨어에서 구현되지만, 그 성능과 경제적 지속 가능성은 하드웨어의 물리적 한계에 의해 규정됩니다. 물리적 제약 분석: 연산 장치의 처리 속도를 데이터 전송 속도가 따라가지 못하는 '메모리 장벽' 문제와 고집적 연산에 따른 열 발생 문제를 공학적 관점에서 진단합니다. 인프라 설계 역량: 고대역폭 메모리(HBM)의 적층 구조와 2.5D/3D 첨단 패키징 기술이 추론 효율에 미치는 물리적 영향력을 정밀하게 분석합니다. 하드웨어의 한계를 소프트웨어 아키텍처로 보완하는 풀스택(Full-Stack) 통합 인사이트를 통해 총 소유 비용(TCO)을 최적화하는 설계 능력을 함양합니다. ④ 기능적 확장의 가속화: 수동적 도구에서 자율 에이전트 체계로의 전이 현재의 AI는 단순 질의응답 수준에 머물러 있어 실질적인 업무 자동화의 부가가치를 창출하지 못하고 있습니다. 본 과정은 AI를 스스로 판단하고 실행하는 능동적 주체로 진화시킵니다. 과업 분해(Decomposition): 복합적인 목표를 수신했을 때 이를 달성 가능한 하위 과업으로 스스로 분해하고 실행 순서를 논리적으로 구성하는 기법을 학습합니다. 디지털 노동력(Digital Workforce) 배치: 기업 내부 ERP, 브라우저, 외부 API 등을 자율적으로 호출하여 실질적인 비즈니스 로직을 완수하고 결과에 대해 피드백을 수용하는 '능동적 에이전트' 체계를 현장에 적용하는 프로세스를 정의합니다. 3. 핵심 아키텍처: 폐쇄 루프 제어 시스템 (Closed-loop Control) AI 에이전트가 지능을 발현하고 복잡한 과업을 수행하는 방식은 자동차의 핵심 두뇌인 ECU(Electronic Control Unit)가 수행하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 제어 시스템과 그 논리적 구조가 이론적으로 완전히 일치합니다. 본 과정에서는 이를 ReAct(Reasoning and Acting) 프레임워크 관점에서 상세히 분석합니다. 첫째, 시스템의 시작은 사용자의 모호하고 복합적인 요청을 수신하는 입력 단계(Input)에서 비롯됩니다. 이는 제어 공학에서 센서가 외부 환경의 물리적 데이터를 수집하여 시스템으로 전달하는 과정과 동일한 역할을 수행하며, 에이전트가 당면한 과업의 초기 상태를 정의하는 기준이 됩니다. 둘째, 수신된 데이터를 바탕으로 LLM 아키텍처 내에서 논리적 추론을 거쳐 계획을 수립하는 추론 단계(Thought)가 진행됩니다. 이는 ECU 내의 제어 알고리즘이 입력된 센서 데이터를 연산하여 최적의 제어 값을 산출하는 과정과 맥을 같이 합니다. 에이전트는 이 단계에서 목표 달성을 위한 최적의 경로를 설정하며 시스템의 논리적 엄밀성을 확보합니다. 셋째, 수립된 계획에 따라 외부 도구나 API를 호출하여 작업을 완수하는 실행 단계(Action)가 이어집니다. 이는 제어 시스템의 연산 결과가 액추에이터(Actuator)를 통해 물리적 동력으로 변환되어 명령을 집행하는 메커니즘과 논리적으로 일치합니다. 이를 통해 지능은 추상을 넘어 실질적인 물리적·디지털적 영향력을 행사하게 됩니다. 마지막으로, 실행 결과를 분석하여 초기 목표와의 오차를 수정하는 관찰 및 보정 단계(Observation)가 수행됩니다. 이는 피드백 루프를 통해 시스템의 편차를 줄여나가는 제어 공학의 핵심 원리와 동일합니다. 에이전트는 실행 결과가 목표에 부합하는지 스스로 검증하고, 발생한 오류를 차기 행동 계획에 반영함으로써 지속적으로 성능을 고도화합니다. 이러한 폐쇄 루프 구조를 갖춘 인공지능은 더 이상 확률에 의존하는 불완전한 시스템이 아닙니다. 실행 결과를 스스로 검증하고 오류를 수정하는 공학적 엄밀함을 확보함으로써, 비즈니스 크리티컬한 업무를 수행할 수 있는 신뢰 기반의 파트너로 기능하게 됩니다. 4. 실전 적용 및 확장: 소프트웨어 중심 시스템(SDV)과 Physical AI AI 아키텍처의 최종 지향점은 물리적 제약을 소프트웨어적 지능으로 극복하고 진화시키는 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 및 Physical AI의 전 산업 확산에 있습니다. 이는 제조 및 서비스업 전반에 걸친 미래 시스템 통합(SI)의 표준 모델입니다. 엣지 지능 및 데이터 주권 확보: 차량이나 설비 내부(On-device)에 탑재된 소형 모델(SLM)이 현장의 실시간 데이터를 즉각적으로 학습합니다. 이는 클라우드 의존도를 최소화하여 기업의 핵심 자산인 데이터 주권을 완벽히 보호하며, 초저지연성을 바탕으로 한 정밀 서비스를 가능케 합니다. 하드웨어 최적화 및 경량화 엔지니어링: 한정된 전력량과 연산 자원 내에서 최상의 지능을 구현하기 위해 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Distillation)와 같은 모델 경량화 기술을 적극 도입합니다. 하드웨어의 대역폭을 고려한 모델 배치는 시스템의 응답 속도와 사용자 경험을 결정짓는 핵심 역량이 됩니다. 하이브리드 오케스트레이션: 광범위한 일반 지식을 보유한 '클라우드 LLM'과 특정 물리 제어 및 보안에 특화된 '엣지 SLM'을 유기적으로 연결하는 통합 아키텍처를 설계합니다. 실리콘 칩셋부터 소프트웨어 스택까지 관통하는 풀스택 관점에서의 통합은 시스템 전체를 소프트웨어 업데이트만으로 진화시키는 강력한 경쟁 우위를 제공합니다. 5. 결론: AI 아키텍트의 역할과 비전 본 마스터클래스의 궁극적인 목표는 수강생을 기술에 수동적으로 의존하며 요행을 바라는 사용자(User)의 위치에서, 시스템의 물리적 한계부터 소프트웨어 아키텍처의 심부까지 완벽히 장악하고 조율하는 전문 AI 아키텍트(Architect)로 격상시키는 데 있습니다. 지능이라는 현상은 소프트웨어적 논리에서 발현되나, 그 지능의 물리적 한계를 규정하는 것은 실리콘(하드웨어)이며, 그 한계를 극복하여 실질적인 비즈니스 가치를 완성하는 것은 오직 정교한 엔지니어링뿐입니다. "지능은 확률의 영역에 머물 수 있으나, 그 지능을 가두고 목적에 맞게 작동시키는 그릇은 오직 엄밀하고 정교한 공학의 영역이어야 합니다."

중급이상
AI에이전트 개발, 데이터 엔지니어링, 모빌리티
데이터 엔지니어링, 인공지능(AI), 데이터 리터러시
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데이터센터 엔지니어가 설명하는 데이터센터 소방 설비
윤훈상
₩66,000
₩46,200
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데이터센터 엔지니어가 설명하는 데이터센터 소방 설비

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.

입문
하드웨어 자격증, 하드웨어 기타, 인공지능 기타
프로젝트 관리, 면접, 이력서
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클로드코드 | PM/PO서비스기획자를 위한 에이전트 설계
레브(Reve)
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₩93,500
₩65,450
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클로드코드 | PM/PO서비스기획자를 위한 에이전트 설계

[이 강의가 해결하는 문제] - 아이디어는 있는데 직접 만들 수 없는 기획자의 한계 - "이렇게 만들어주세요" → 상상으로 판단하는 비효율적 의사결정 - 데이터 분석, API 검증 등 매번 개발팀에 요청하고 기다리는 병목 - AI 도구를 써봤지만 ChatGPT 질문-답변 수준에 머물러 있는 현실 [이 강의에서 배우는 것] 1. AI 시대 기획 프로세스 재설계 - 기존: 기획 → 디자인 → 개발 (순차 대기) - 전환: PRD 작성 → 프로토타입 생성 → 실물 보고 의사결정 → 확정 후 전달 - 문서로 설명하는 기획에서, 실물로 보여주는 기획으로 2. PM을 위한 AI 에이전트 설계 - Harness Engineering: AI에게 질문하는 것이 아니라 일하는 구조를 설계하는 것 - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 각 레이어의 역할과 설계 원칙 - Agent Router: 요청 하나가 자동으로 최적의 에이전트에 배정되는 구조 - PGE 파이프라인: Planner → Generator → Evaluator, 대형 작업의 품질 관리 설계 3. 나만의 AI 팀 구축 - 기획/리서치, 프로덕트, 디자인, 개발, 마케팅 — 5개 칼럼 20+ 에이전트 - 1인 기획자가 전문가 팀을 운영하는 실제 워크플로우 - MCP로 외부 도구 연결 (Notion, Figma, Slack, 데이터 소스) - Skill로 반복 업무를 원커맨드 자동화 4. 부가 업무 자동화 실전 - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 통합 대시보드 + 주간 인사이트 자동 생성 - 자사 API 직접 호출 → 시나리오 검증 → 품질 평가 리포트 - BigQuery 코호트 분석 → Aha Moment 가설 검증 - A/B 테스트, Notion 동기화, UI/UX 감사 자동화 --- 이런 분이 들으면 좋습니다 - 기획 프로세스의 대기 시간과 리뷰 사이클에 지친 PM/PO/서비스기획자 - AI를 업무 도구로 제대로 설계하고 싶은 분 - 데이터 기반 의사결정을 직접 하고 싶지만 분석팀 리소스가 부족한 분 - "터미널"에 겁먹지 않고 한 단계 넘어가고 싶은 비개발자 [선수 지식] - 없음. 설치부터 세팅까지 처음부터 안내합니다. - 코딩 경험 불필요. PM 관점의 설계와 활용에 집중합니다. [수강 후 변화] - PRD.md 하나로 동작하는 프로토타입을 직접 만들어 의사결정 속도를 높인다 - 나만의 AI 에이전트 팀을 설계하고 운영한다 - 데이터 분석, API 검증, 보고서 생성을 직접 자동화한다

초급
AI 실무 활용, 기획 · PM· PO, 생산성 도구
업무 생산성, 기획서, 인공지능(AI)
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4
AI 에이전트와 함께하는 업무 자동화 실전 - 비개발 사무직을 위한 에이전틱 코딩 입문
박형주
₩165,000
₩115,500
새강의 할인중

AI 에이전트와 함께하는 업무 자동화 실전 - 비개발 사무직을 위한 에이전틱 코딩 입문

이 과정은 비개발 사무직이 코딩 자체를 배우는 것이 아니라, AI 에이전트를 활용해 업무 문제를 직접 해결하는 능력을 기르는 데 초점을 둔 교육입니다. 기존에는 문제 발생 시 IT 부서나 외주 개발에 의존해야 했지만, 이제는 AI와 함께 설계하고 즉시 프로토타입을 만들어 업무 자동화를 구현할 수 있는 시대입니다. 이를 위해 핵심적으로 요구되는 역량은 문제 정의, AI 협업을 통한 해결 전략 수립, 그리고 필요한 도구를 직접 제작하는 능력입니다. 특히 Codex CLI를 활용하면 기존 ChatGPT 사용자라면 추가 비용 없이 바로 에이전틱 코딩을 실습할 수 있어, 비개발자도 빠르게 실전 경험을 쌓을 수 있습니다. 커리큘럼은 AI 에이전트 시대의 변화 이해부터 개발 기초, 터미널 활용, Codex CLI 기반 에이전틱 코딩, 문제 구조화, Django 웹앱 개발, 그리고 실제 업무 자동화 앱 제작까지 단계적으로 구성되어 있습니다. 학습자는 To-Do, 체크리스트, 일정 관리, 회의록, 요약 도구 등 실무에 바로 적용 가능한 애플리케이션을 직접 만들면서 반복 업무 자동화 역량을 확보할 수 있습니다. 전체 과정은 짧은 단위로 구성된 모듈형 마이크로러닝 방식으로 설계되어, 필요한 내용을 빠르게 학습하고 업무 중에도 즉시 재활용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

입문
AI 개발 활용, AI 실무 활용, 커리어 · 자기계발 기타
인공지능(AI), Python, Django
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42
[4주 과정] 『클로드 코드 마스터』 완독 챌린지 - 실무 개발자를 위한 풀스택 AI 에이전틱 코딩!
코드빌런
₩9,900
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독점 새강의 할인중

[4주 과정] 『클로드 코드 마스터』 완독 챌린지 - 실무 개발자를 위한 풀스택 AI 에이전틱 코딩!

AI 코딩 도구를 활용해 기획부터 개발, 운영까지 한 번에 끝내는 워크플로를 담은 실전서, 『클로드 코드 마스터』와 함께하는 챌린지를 진행합니다. 이 책은 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 작업 분해·명세 작성·테스트 검증까지 AI와 협업하는 개발 방법론을 단계적으로 다룹니다. 또한 TDD·SDD를 기반으로 AI의 출력을 신뢰 가능한 코드로 만들고, 실제 프로젝트에 적용하는 과정을 구체적으로 보여줍니다. 더 나아가 풀스택 TODO 앱을 직접 구현하며, 설계부터 배포까지 이어지는 전체 개발 사이클을 경험할 수 있습니다. 20년 차 개발자의 노하우와 함께, AI를 단순한 보조 도구가 아닌 ‘개발 파트너’로 활용하는 실전 감각을 익힐 수 있습니다. AI가 코드를 만들어주는 시대, 개발자로서의 역할을 다시 정의하고 싶으신가요? 책과 챌린지를 통해 아이디어를 실제 서비스로 구현하는 AI 개발 워크플로를 함께 완주해 보세요! 챌린지를 완주하신 분들을 대상으로 6월 6일 세미나 (주제 : 하네스 엔지니어링 or 나만의 서브에이전트 깎아보기 + 라이브 Q&A) 를 개최합니다.

중급이상
AI에이전트 개발, AI 실무 활용, AI 개발 활용
Node.js, TypeScript, 인공지능(AI)
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코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
호두감자
(40)
₩187,000
₩130,900
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코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI

매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요? 장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고, 뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고, 외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고, 차트를 열어서 패턴을 분석하고... 이걸 매일 반복하고 계시진 않나요? 저도 그랬습니다. 퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다. 코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요. --- 그래서 시스템을 만들었습니다 매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다. - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고 - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고 - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고 - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고 - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다 저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다. 여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서 손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다. 시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다. --- 근데 저는 개발자가 아닙니다 이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다. 전부 AI한테 말로 시켰습니다. "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘" "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘" "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘" 이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다. 이게 바이브 코딩입니다. --- 이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다 58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다. 데이터 수집부터 시작해서, AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성, Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드, 텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지. Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다. 실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다. 코딩을 몰라도 됩니다. 매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고, 여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다. --- 이런 분께 추천합니다 - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자 - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분 - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분 - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분 --- ⚠️ 이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다. 주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다. 실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

초급
AI 시작하기, AI에이전트 개발, AI 실무 활용
Python, Flask, Next.js
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14
인공지능(AI) 프로젝트 제대로 배우기 Part.2 학습데이터 구축
유용한IT학습
₩101,200
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2
iPad×AI活用シリーズ|「AI×iPadで始める副業スライド制作講座|GammaとCanvaで伝わる資料を1日で作るiPad×AI活用シリーズ|【副業デビュー】Gamma×Canvaで伝わる資料を
Joh Design
₩27,500
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iPad×AI活用シリーズ|「AI×iPadで始める副業スライド制作講座|GammaとCanvaで伝わる資料を1日で作るiPad×AI活用シリーズ|【副業デビュー】Gamma×Canvaで伝わる資料を

本講座は、iPadとAIを活用し、未経験から副業レベルの「伝わる資料」を制作するノウハウを凝縮した実践プログラムです。 単なるツールの操作説明に留まらず、プロが実践するスライド構成・配色・余白設計の**「デザイン理論」**を体系的に学びます。ChatGPTで思考を整理し、Gammaで構造化、Canvaで高品質に仕上げるという、AI時代の最速ワークフローを習得。 「デザインの正解」を論理的に理解することで、ビジネスや教育の現場で即戦力となる、説得力を持った資料制作を実現します。AIを賢く使いこなし、ワンランク上のクリエイティブ・スキルを手に入れましょう。「デザインの正解が分からない…」そんな悩みを解決します。30年のデザイナー経験を持つプロが、スライド構成・配色・余白設計の理論を体系的に伝授。ChatGPTで構成を練り、Gammaで瞬時に可視化、Canvaでプロ級に仕上げる、AI時代の最速ワークフローを習得。iPadひとつで、ビジネスや教育の現場で即戦力となる「伝わる資料」を作れるようになります。

입문
그래픽 디자인, AI 실무 활용, AI 크리에이티브
gamma, 인공지능(AI), ChatGPT
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2시간으로 완성하는 실전 하네스 엔지니어링
AI 오케스트레이터
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₩55,000
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독점 새강의 할인중

2시간으로 완성하는 실전 하네스 엔지니어링

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

초급
AI 개발 활용, AI에이전트 개발, AI 코딩
Python, cursor, ChatGPT
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OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌
마이캠퍼스
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₩29,700
₩20,790
+600명 할인중

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌

명함인식을 구현하는 실전을 통해 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다. OpenCV에 대해서는 간략히 설명하며, 명함인식을 구현하기 위해 필요한 OpenCV 함수들은 좀 더 자세히 설명하는 방식입니다. 즉 기초강좌라기 보다는 명함인식이라는 실전을 위한 엑기스를 제공합니다. Tesseract 및 Microsoft의 OCR엔진을 활용하는 방안도 포함됩니다. 본 강의의 소스코드는 Python기반이지만, 활용하는 OpenCV 클래스 및 함수와 이미지 인식 및 처리기술을 익히기 때문에, 이를 바탕으로 안드로이드와 iOS에 적용하는 것은 무리가 없을 것입니다. 수강하시는 분은 강의 슬라이드, 실제 동작하는 명함 인식 소스 코드를 제공합니다. 2017년 1월과 2월에 3회의 오프라인 세미나를 하면서 더욱 개선되고 검증된 강의 내용을 강사가 정성들여 온라인용으로 다시 녹음한 것입니다. 본 강의에서 활용되는 OpenCV 함수들입니다. cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

중급이상
컴퓨터 비전
딥러닝, OpenCV, 컴퓨터 비전
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30% 할인 (D-9)
5
[김재성의 즉문즉답 Episode #3] 맥킨지 출신은 2년간 재고로 남은 열화상 카메라 200대를 어떻게 판매할까 (with #맥킨지 #서울대 #제일기획 #카카오전략 출신)
Jaesung Kim
₩27,500
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할인중

[김재성의 즉문즉답 Episode #3] 맥킨지 출신은 2년간 재고로 남은 열화상 카메라 200대를 어떻게 판매할까 (with #맥킨지 #서울대 #제일기획 #카카오전략 출신)

[맥킨지 출신 김재성의 문제해결 즉문즉답 : 당신의 문제를 함께 해결해 드립니다] 필수! 선 수강 강의 : 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 특강 https://inf.run/LmvrD '이론만 있는 강의는 가라!' 실제 실전 문제를 그 자리에서 즉시 함께 해결하는 마법의 솔루션 비디오! 맥킨지 출신이자, AI 전문가 김재성 님이 직접 한 분 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형태로 당신의 문제를 구조화 하고 해결해 드리는 비디오 영상입니다. 진로나 사소한 고민부터, 세계를 뒤흔드는 AI와 산업 전반에 대한 개선 방향성과 같은 초 거대한 이야기까지! 비디오 1편씩 단 건으로 구매가 가능한 형태로 업로드 됩니다. 유료 결제 수강생 대상 분기 별로 특정 인원을 추첨하여 실제 참여하실 수 있는 기회도 제공합니다! (김재성 님의 강의를 모두 다양하게 수강할 수록 당첨 확률 Up!) [컨셉] 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형식이며, 산업 전문가와 전략 전문가가 만나서 함께 정답에 접근해 간다는 컨셉입니다. 실제 참여하신 분들의 만족도도 굉장히 높았습니다. (소감에서 보고 들으실 수 있어요!) 이 시리즈 영상의 핵심은 전략 전문가이신 김재성님이 미리 주제를 건네 받지 않지만 전략 관점으로 서로 질문과 답을 해가며 정답에 가까워 진다는 것에 있습니다. 감과 경험에 의존하지 않고 전략과 구조화를 기반으로 "이게 되네요?" ㅎㅎㅎ 라는 반응이 절로 나오게 되는 마법의 솔루션을 경험하세요! 무료 버전(~10분)은 모두에게 공개되고, 풀 버전은 인프런 강의 수강생 또는 유튜브 채널 [김재성의 문제 해결] '프리미엄 멤버십' 가입자들에게 공개 될 예정입니다. 참여를 원하시는 분은 jaesung_kim@jcurvepartners.ai 로 [커피챗 신청] 이라는 제목으로 메일을 보내주세요 메일에는 이름, 나이, 연락처(휴대폰번호) 직업 및 연차(학생도 무관합니다), 신청하는 이유를 상세히 적어주시고 김재성 님이 강의하시는 인프런 강의 수강 캡쳐 화면을 첨부하여 전달 주시면 당첨 시, 연락을 드립니다. (당첨되지 않으신 분의 개인정보는 3개월 뒤 즉시 폐기합니다) 영상 출연 시, 가명은 회사명을 밝히지 않는 것은 가능하나 얼굴 모자이크, 음성변조 등의 가공을 원하실 경우 출연이 불가합니다. 영상 촬영 동의 시, 영상이 재가공되어 인프런 및 김재성의 유튜브 채널에 활용되는 것에 동의 한 것으로 간주됩니다.

입문
창업 · 부업, 경영 · 전략, AI 실무 활용
문제해결능력, ChatGPT, 인공지능(AI)
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4
버려지지 않는 AI 챗봇 도입 판단법
이기호
₩22,000
₩15,400
독점 할인중

버려지지 않는 AI 챗봇 도입 판단법

2억 원짜리 챗봇이 버려지는 걸 본 적 있습니까? AI 프로젝트의 70~85%가 기대 성과를 달성하지 못합니다. 제조 현장에서는 이 숫자가 더 뼈아프게 와닿습니다. 벤더 데모에서는 완벽했던 챗봇이, 실제 현장 문서를 넣으면 엉뚱한 답을 자신 있게 내놓습니다. 30년 경력의 숙련공분들은 "그거 쓸모없어"라며 외면합니다. 수억 원을 들여 만든 시스템이 조용히 버려집니다. 저는 삼성전자, 삼성디스플레이, 현대모비스, LS일렉트릭까지 16년 넘게 제조 현장에서 MES, 스마트팩토리, 제조 DX/AX를 직접 기획하고 실행해 왔습니다. 그리고 지금, 제조 현장에 AI 챗봇을 직접 설계하고 구축하는 일을 하고 있습니다. 이 과정에서 "왜 제조 챗봇은 이렇게 많이 실패하는가"를 계속 고민했고, 그 답이 기술이 아니라 기획에 있다는 결론에 도달했습니다. 이 강의는 코드를 가르치지 않습니다 이 강의는 챗봇을 만드는 개발자를 위한 강의가 아닙니다. 챗봇 도입을 기획하고, 벤더를 평가하고, 성능을 검증하고, 최종적으로 도입 여부를 판단해야 하는 사람을 위한 강의입니다. 제조 현장의 기획자, 관리자, 팀장님이 대상입니다. 코딩 없이, 50분 만에, 이런 것들을 할 수 있게 됩니다. 1. AI 챗봇의 핵심 기술(RAG, Knowledge Graph)을 비유 하나로 이해하기 2. 벤더 실력을 가려내는 질문 5개를 실전에서 바로 활용하기 3. 30일 시범 도입(POC)을 체크리스트 한 장으로 설계하기 4. 현장 작업자의 저항 없이 챗봇을 정착시키는 전략 세우기 왜 이 강의가 필요한가? - 한국 제조업의 AI 도입률은 24%에 머물러 있지만, 81%의 기업이 AI 투자 확대를 계획하고 있습니다. 도입률은 낮은데 의지는 높다는 뜻입니다. 문제는 실행 방법을 아는 기획자가 부족하다는 것입니다. - 인프런에 RAG, 챗봇 관련 강의는 있지만 전부 개발자 대상입니다. 제조업 현장의 비개발자를 위한 AI 챗봇 기획 강의는 이 강의가 처음입니다. 50분이 2억 원짜리 실수를 막아줄 수 있습니다.

입문
AI 실무 활용, 기획 · PM· PO
챗봇, RAG, knowledge-graph
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AI부업왕 하루 2시간 월 100만원 스마트스토어/쿠팡/브랜딩까지 소싱/마케팅/상세페이지/판매까지 올인원 패키지
AI부업왕
₩770,000
₩539,000
독점 할인중

AI부업왕 하루 2시간 월 100만원 스마트스토어/쿠팡/브랜딩까지 소싱/마케팅/상세페이지/판매까지 올인원 패키지

AI부업왕 하루 2시간 월 100만원을 목표로 합니다. 두 아이를 기르며 현재도 하루 2시간으로 월 1500만원 순수익 / 매출 6000만원을 만든 노하루를 하나도 빠짐없이 공개합니다. 온라인판매에서 AI활용은 제가 최고라고 자부합니다. 스마트스토어/쿠팡/브랜딩까지 소싱/마케팅/상세페이지/판매까지 올인원 패키지 운에 맡겨 상품을 찍어내는 게 아니라, 시장을 읽고 → 팔리는 구조를 만들고 → 노출과 전환을 시스템처럼 돌리는 방식으로 설계되어 있습니다. 시간은 적게 쓰되, 헛발질을 줄이기 위해 꼭 필요한 것만 순서대로 담았어요. 이 코스가 해주는 것 -무엇을 팔지 막막한 상태에서, “팔리는 상품”을 고를 수 있게 해줍니다 -키워드와 의도를 읽어서, 돈 되는 고객을 먼저 만나는 방법을 알려줍니다 -같은 제품도 “카테고리 이름”을 바꿔 경쟁을 피하는 전략을 잡아줍니다 -쿠팡·네이버에서 노출이 나오는 구조와 타이밍을 로드맵으로 세팅합니다 -상세페이지로 전환율을 끌어올리고, 후기/블로그/광고까지 연결합니다 -AI로 이미지/콘텐츠 제작 시간을 줄여, 하루 2시간 운영이 가능하게 만듭니다 커리큘럼이 포함하는 핵심 흐름 1) 팔리는 상품 기획 제품이 아니라 고객의 “문제”를 파는 방식 고객의 불편한 습관에서 아이디어 뽑기 검색 패턴으로 시장의 깊이를 읽는 방법 실습: 내 제품이 해결하는 문제 3가지 정리 2) 키워드 리서치 실전 검색량보다 중요한 건 “의도” 읽기 검색 → 비교 → 구매 흐름에서 핵심 포인트 잡기 쿠팡 vs 네이버 키워드 리서치 차이 실습: 내 제품 키워드 찾기 3) 경쟁을 피하는 카테고리화 같은 제품도 이름이 달라지면 시장이 달라지는 원리 새로운 카테고리명을 만들어 경쟁 없는 자리 만들기 성공사례 분석 + 틈새 노출 구조 실습: 내 상품의 새로운 카테고리명 기획 4) 플랫폼 전략 (쿠팡·네이버) 상위노출을 “노력”이 아니라 “구조”로 만드는 법 쿠팡/네이버 노출 로직 이해 신규 카테고리 진입 타이밍, 유입 데이터 읽기 실습: 플랫폼 진입 로드맵 만들기 5) 전환율을 만드는 상세페이지 고객은 제품이 아니라 감정과 확신을 산다 감정 → 인식 → 설득 흐름으로 스토리라인 설계 실습: 내 상세페이지 감정 포인트 리빌드 ChatGPT/에디터로 리디자인까지 실제 제작 6) AI 이미지·콘텐츠 제작 실습 프롬프트 설계법으로 필요한 이미지 빠르게 뽑기 Freepik 활용 + 비주얼 콘텐츠 제작 실습: 상세페이지 제작 및 피드백 7) 돈 안 드는 마케팅부터 유료광고까지 0원 마케팅: 후기형/경험형 콘텐츠로 신뢰 쌓기 블로그: 노출형 글쓰기와 전환형 구조 결합 유료광고: 네이버/쿠팡 광고 구조 해부, ROAS 기준 운영 자동입찰 함정 피하고, CTR 중심으로 썸네일/키워드 설계 실습: 내 상품 광고 프로모션 설계 왜 효율적인가 - 이 코스는 “무엇을 해야 하는지”만 말하지 않고, - 실제로 돈이 되는 순서로 ‘상품-키워드-카테고리-플랫폼-상세페이지-마케팅-광고’를 한 줄로 연결해줘요. 200~300만원 짜리 강의? 좋은 강의는 많습니다. 하지만 이 가격에 이정도의 퀄리티의 강의는 없다고 자부합니다!. 월 2시간 부업에서 가장 치명적인 건, 열심히 하는데 방향이 틀리는 거예요. 여기는 그 시간을 아끼기 위해, 처음부터 시장과 고객의 의도를 기준으로 움직이게 만들고, 한 번 만든 구조가 계속 매출을 만들어내게 설계되어 있습니다.

입문
창업 · 부업, 금융 · 재테크, AI 실무 활용
디지털 마케팅, ChatGPT
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ChatGPT로 보고서 완성하기: 논리·기획·성과를 만드는 AI 실전 클래스
Sunny - 자동화&실전 IT!
₩6,600
₩4,620
독점 할인중

ChatGPT로 보고서 완성하기: 논리·기획·성과를 만드는 AI 실전 클래스

보고서를 쓸 때마다 막막하지 않으신가요? 무엇을 써야 할지 몰라 시간을 허비하고, 논리가 정리되지 않아 몇 번이고 수정하며, 결국 마감 직전에 겨우 완성하는 경험. 많은 직장인과 학생들이 반복하는 일상입니다. ChatGPT를 사용해보았지만, 단순히 문장을 대신 써주는 수준에 그쳐 “그럴듯한 글”은 나와도 “성과를 만드는 보고서”는 완성되지 않습니다. 이 강의는 다릅니다. ChatGPT를 업무 대행 도구가 아니라, 당신의 기획력을 증폭시키는 전략 파트너로 활용하는 방법을 알려드립니다. ✔ 문제 정의를 명확하게 구조화하는 법 ✔ 논리 흐름을 설계하는 프레임워크 적용법 ✔ 데이터를 근거로 설득력을 강화하는 방법 ✔ 성과 중심 보고서로 업그레이드하는 전략 강의를 듣는 동안 실제로 자신의 업무 보고서 하나를 완성하게 되며, 단순 이론이 아닌 즉시 결과로 이어지는 실전 경험을 제공합니다. 또한 최신 기능인 Canvas와 파일 업로드 분석 기능까지 활용하여, 빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서도 뒤처지지 않는 AI 리터러시를 갖출 수 있도록 돕습니다. 이 강의를 수강한 후, 보고서 작성 시간은 줄어들고, 논리는 더 단단해지며, 성과는 더 선명해집니다. 보고서가 더 이상 부담이 아닌, 당신의 역량을 증명하는 무기가 되는 순간을 경험해보세요.

입문
인공지능 기타, AI 실무 활용, AI 시작하기
인공지능(AI), ChatGPT, gpt
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30% 할인 (D-9)
4
AI for Recruiters and HR Professionals - 2026
Tanmoy Das
₩22,000
₩15,400
할인중

AI for Recruiters and HR Professionals - 2026

Artificial Intelligence is transforming Human Resources faster than any previous technology shift. Recruiters and HR leaders who understand Generative AI today will lead the workforce of tomorrow. This course is a complete, practical guide to using Large Language Models like ChatGPT, Gemini, and Claude in recruitment, screening, onboarding, workforce planning, compliance, and HR operations. You will not just learn theory. You will build real AI-powered HR systems. What Makes This Course Different This program goes beyond “AI basics.” It teaches structured prompt engineering, reusable prompt patterns, custom GPT creation, and real HR automation workflows. You will learn how to: Understand Large Language Models and how they work Control randomness and reduce hallucinations Use proven prompt patterns for HR use cases Build a Job Description Creator Create Resume Screening GPTs Automate resume screening using Gemini Develop Candidate Evaluation GPTs Build a Background Verification automation system Create an AI onboarding chatbot Detect bias in candidate evaluations Implement human-in-the-loop screening systems Conduct AI audits and risk assessments Align AI use with employment law and data privacy regulations This course combines technical clarity with HR-specific application. What You Will Gain By the end of this course, you will be able to: Automate repetitive HR tasks Screen resumes faster and more consistently Improve quality of hire using structured evaluation frameworks Reduce bias using AI-assisted evaluation methods Create personalized learning and growth plans Forecast employee growth and readiness Improve performance review documentation with citations Ensure compliance with data protection and employment laws Build custom HR GPT tools for your organization Make strategic, AI-driven workforce decisions You will move from being an AI observer to an AI implementer. Why You Should Enroll AI is no longer optional in recruitment and HR. Organizations are actively integrating Generative AI into hiring, screening, and workforce planning. Professionals who cannot use these tools effectively risk falling behind. This course gives you: Practical, ready-to-use HR prompt frameworks Step-by-step demonstrations of AI tool implementation Ethical and legal risk management guidance Real-world HR case studies A future-ready HR skillset Whether you are a recruiter, HR manager, talent acquisition specialist, HR business partner, or HR leader, this course equips you with the skills to confidently integrate AI into your workflows. The future of HR belongs to professionals who understand AI strategically and responsibly. Enroll now and position yourself at the forefront of AI-powered Human Resources.

입문
AI 실무 활용, 생산성 도구, 경영 · 전략
HR, 인공지능(AI), ChatGPT
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1
[기업용 챌린지] 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 설득력 & 리서치 전략 특강
Jaesung Kim
₩2,200,000
₩1,540,000
독점 할인중

[기업용 챌린지] 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 설득력 & 리서치 전략 특강

PROFILE: 전략, AI, 디지털 마케팅, 프레젠테이션에서 최고의 경력을 보유한 전문가 김재성 대표는 서울대학교 컴퓨터 공학부를 졸업하고 세계적인 경영 컨설팅 회사 맥킨지(McKinsey & Company)에서 컨설턴트와 카카오 본사 최초의 전략실 CEO 스탭으로 근무했다. 사업전략, 글로벌 진출, AI Alliance 가입 주도, Open AI와의 협업 논의 등 AI 관련 활발한 활동을 펼쳤으며, 현재 J curve partners의 대표 이사로 재직 중이다. 저서로는 『퍼펙트 프리젠테이션 3』(2024), 『퍼펙트 슬라이드 클리닉 with 파워포인트』(에이콘출판사, 2020), 『왜 그 사람은 하는일 마다 잘 될까?』(2024) 『행동의 완결』(안나푸르나, 2019)과 퍼펙트 프리젠테이션』(2012), 가 있다. 『퍼펙트 프리젠테이션』은 삼성전자와 제일기획 직원 프리젠테이션 교재 및 다수의 수도권 대학에서 프리젠테이션 주교재로 채택돼 활용되고 있다. 그는 기업에서 가장 먼저 찾는 커뮤니케이션/프레젠테이션 전문가이자, 전략과 마케팅 전문가다. 삼성전자, 제일기획, SK네트웍스, GS 칼텍스, 하나증권, LG Uplus, 안랩, 교보문고 등 다양한 대기업에 지속적으로 출강하고 있으며 노벨상 수상자, 와튼 스쿨 교수와 함께 2024년 알바트로스 컨퍼런스 메인 연사로 참여했다 https://biz.newdaily.co.kr/site/data/html/2024/03/27/2024032700272.html 또한 유튜브 채널 앤드 스튜디오에도 참여해 채널 사상 가장 높은 조회수를 기록하는 등 https://www.youtube.com/watch?v=Zxcj0avyWhQ 많은 사람들에게 지식을 전파하기 위해 노력하고 있다. 강의/협업/제휴 문의: jaesung_kim@jcurvepartners.ai

입문
경영 · 전략, AI 실무 활용, 취업 · 이직
경영노하우, 인공지능(AI), ChatGPT
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4
AI in Digital Marketing - Master ChatGPT, Gemini & More!
Tanmoy Das
₩28,600
₩20,020
할인중

AI in Digital Marketing - Master ChatGPT, Gemini & More!

🚀 AI in Digital Marketing: Master ChatGPT, Google Gemini & Marketing Automation Use AI to Create Content, Ads, Funnels, SEO Strategies & Automated Marketing Systems Artificial Intelligence is no longer optional in marketing. The businesses that understand AI are scaling faster, producing better content, and generating more revenue — while others are falling behind. This course shows you exactly how to use ChatGPT, Google Gemini, and other AI tools to build a complete digital marketing system — step by step. No fluff. No theory overload. Just practical implementation. 🔥 What You’ll Learn Inside this course, you will learn how to: ✔ Generate high-converting content, ads, and sales copy ✔ Write SEO-optimized blog posts in minutes ✔ Build complete content calendars instantly ✔ Create powerful marketing funnels using AI ✔ Develop email sequences that convert ✔ Research competitors and keywords smarter than Google ✔ Automate social media marketing ✔ Create landing pages and website copy ✔ Use AI for Facebook Ads & Google Ads ✔ Implement AI-driven analytics and automation tools You won’t just “learn AI.” You’ll learn how to make AI work for your marketing results. 🧠 Master ChatGPT & Google Gemini Like a Pro This course includes: ChatGPT 4o features and updates Prompt Engineering frameworks Copywriting formulas powered by AI SEO optimization strategies Marketing funnel creation Content automation systems Social media automation tools Email marketing automation AI analytics tools Real-world case studies You will also learn how to compare ChatGPT vs Google Gemini — and when to use each. 🎯 Why This Course Is Different Most AI courses teach tools. This course teaches strategy + implementation + automation. You’ll build: A full content strategy A complete marketing funnel Automated email systems Optimized website content Scalable ad campaigns AI-powered research workflows By the end, you’ll have a repeatable system — not just random prompts. 💼 Who This Is Perfect For Entrepreneurs Digital marketers Freelancers Agency owners Content creators SEO professionals Students entering marketing Business owners who want automation If you want to save time, reduce costs, and increase marketing performance using AI — this course is for you. ⏳ The AI Advantage Marketing is changing fast. AI is already reshaping: Content creation Search engine optimization Paid advertising Email marketing Customer research Analytics The question is not whether AI will replace marketers. The real question is: Will AI-powered marketers replace traditional ones? 🏁 What Happens After This Course? You will be able to: Offer AI-powered marketing services Automate your own business marketing Increase productivity dramatically Generate better leads and sales Build scalable marketing systems This is not just another AI course. This is your competitive advantage. 👉 Enroll Now If you’re ready to master ChatGPT, Google Gemini, and AI-powered marketing systems… Join today and start building your AI-driven marketing engine 🚀

입문
AI 실무 활용, 기획 · 경영 · 마케팅 기타, 기획 · 경영 · 마케팅 자격증
디지털 마케팅, SEO, Facebook Ads
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1
【AI×プレゼン革命】イルシルで資料作成を劇的時短!デザイン不要のスライド作成【超初心者】
WADA
₩14,300
₩10,010
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【AI×プレゼン革命】イルシルで資料作成を劇的時短!デザイン不要のスライド作成【超初心者】

■このコースの概要説明 あなたはこんな悩みを抱えていませんか? プレゼンテーション資料の作成に時間がかかりすぎて、他の業務に手が回らない PowerPointやCanvaでのデザイン作業に苦手意識がある 伝わりやすいスライドを作りたいが、構成や見せ方に自信がない AIツール(例:Gammaやfelo)は気になるけど、どれをどう使えばいいか分からない クライアントや上司に納得される、高品質なプレゼン資料を短時間で作成したい これはそんなあなたのためのコースです。 この講座では、AIプレゼンツール「イルシル(irusiru)」を活用し、誰でも短時間で伝わりやすく、品質の高いスライド資料を作成できる方法を学びます。Gammaやfeloといったツールと比較しながら、イルシルならではの強みや、どんなシーンで効果を発揮するかも紹介します。デザインに悩む時間を減らし、仕事の効率とプレゼンの説得力を同時に高めましょう。 コース本編の内容は以下の通りです。 イルシルとは何か?基本機能と他ツールとの違い 目的別に最適なスライド構成を設計する方法 AIによる資料作成のステップと実践ポイント 実践編:イルシルを使ったプレゼン資料の作りかた ■コースを受講するとできること このコースを受講すると、 AIによるスライドの自動生成機能を活用し、作成時間を大幅に短縮できます イルシルを使って、品質の高いスライド資料を誰でも短時間で作成できるようになります Gammaやfeloなどの他ツールとの違いを理解し、目的に応じて最適なツールを使い分けられるようになります プレゼン資料作成の負担が減り、業務全体の生産性が向上します ■こんな方が受講に向いています プレゼン資料作成に時間がかかりすぎて悩んでいるビジネスパーソン デザイン作業が苦手な非デザイナーの方 AIツールを活用して日常業務を効率化したいビジネス職の方 副業・フリーランスでクライアント向け資料作成を効率化したい方 ■必要なツールや要件 基本的なパソコン操作とインターネットの利用スキル Webブラウザを使ったGoogleアカウントやログイン操作が可能であること Udemyでの講座作成経験があると理解がスムーズですが、初心者でも問題ありません 皆さまのご参加を心よりお待ちしております! 和田博

입문
인공지능 기타, 디자인 기타, 기획 · PM· PO
Microsoft Windows, macOS, promotions
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4
[구글 올인원 AI] 아날로그 업무 현장, 'AI 자동화'로 시스템 구축하기
컨100
₩110,000
₩77,000
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[구글 올인원 AI] 아날로그 업무 현장, 'AI 자동화'로 시스템 구축하기

구글 워크스페이스와 Gemini, NotebookLM으로 완성하는 업무 혁신! 구글 환경 구축에서 출발해 Gemini 활용, 검색 고도화, 메모·할 일·일정 관리, 드라이브·포토 활용, Gmail·Meet·Chat 협업, 문서·스프레드시트·슬라이드 실무, 이미지·영상 제작, 설문지·사이트 구축, NotebookLM 기반 자료 분석, Colab·Apps Script를 활용한 업무 자동화까지 단계적으로 익히는 실무형 과정이다. 단순 기능 소개가 아니라 실제 업무 장면에 바로 적용할 수 있도록 검색, 문서 작성, 데이터 정리, 발표 자료 제작, 신청 접수, 규정집 챗봇, 일정 등록, 설문 자동 생성 같은 실습 중심으로 구성되었다. 🚀 과정 핵심 포인트 1. 구글 생태계를 하나로 연결하는 통합형 스마트워크 구글은 하나의 계정으로 검색, 메일, 일정, 문서, 드라이브, 협업 도구를 유기적으로 연결해 사용할 수 있고, 본 강좌는 이 연결 구조를 업무 흐름 중심으로 익히게 한다. 2. 바로 써먹는 AI 실무 활용과 자동화 Gemini를 활용한 문서 작성, 요약, 챗봇 구성, 일정 생성, 설문 제작, 메일 발송 자동화까지 다루며, 반복 업무를 실제 업무 자동화로 전환하게 한다. 3. 자료기반 분석과 신뢰도 높은 업무 적용 NotebookLM을 활용해 업로드한 소스 안에서만 답변을 찾고, 출처 기반으로 요약·분석·학습·리포트 작성을 수행하게 하여 실무 신뢰도를 높인다. "구글의 생태계에 AI의 날개를 다십시오." 이제 복잡한 작업은 AI 에이전트에게 맡기고, 여러분은 더 가치 있는 의사결정에 집중하세요.

입문
생산성 도구, 업무 자동화, AI 실무 활용
Google Apps Script, jupyter-notebook, gemini
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1
(v252) STRATEGIC PROBLEM SOLVING IN THE INTELLIGENCE ECONOMY
HJ Kim (DaeGam)
₩22,000
₩15,400
독점 할인중

(v252) STRATEGIC PROBLEM SOLVING IN THE INTELLIGENCE ECONOMY

[공학적 직관의 시스템화 및 지능형 문제 해결 방법론 로드맵] 1. 서론: 문제 해결 패러다임의 전환 (Problem Architect의 탄생) 현대 산업의 복잡성은 개별 엔지니어의 인지적 역량을 초과하는 수준에 도달하였으며, 이는 단순한 사후 대응식 수리인 '트러블슈팅'의 한계를 명확히 드러내고 있습니다. 수만 개의 변수가 얽힌 제조 및 R&D 현장에서 유의미한 해결책을 도출하기 위해서는, 발생한 문제를 해결하는 것을 넘어 문제의 발생 구조 자체를 설계 단계에서 소멸시키는 '문제 아키텍트(Problem Architect)'로의 진화가 필수적입니다. 본 마스터클래스는 40년의 공학적 직관을 최첨단 인공지능 기술과 결합하여, 불확실성을 공학적 필연성으로 전환하는 구체적인 지능형 문제 해결 기법들을 제시합니다. 2. 단계별 지능형 문제 해결 기법 (The Methodology) ① 데이터 기반의 인과관계 규명 기법: DMAIC 4.0 식스시그마의 정통 방법론인 Define(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)을 현대적 인공지능의 연산 능력과 결합하여 고도화합니다. 주요 공정 입력 변수(Key Process Input Variable, KPIV) 선별: 인공지능 알고리즘을 활용하여 수천 개의 변수 중 상관관계가 아닌 실질적 인과관계를 지닌 핵심 인자를 추출합니다. 통계적 정합성 확보: 공정 능력 지수(Process Capability Index, Cpk) 1.33 이상의 역량을 데이터로 입증하며, '우연한 양품'이 아닌 '통계적 필연성에 의한 무결점'을 구현하는 분석 프로세스를 정립합니다. ② 가상 검증 및 리드타임 단축 기법: Zero-Trial 전략 물리적 시행착오를 최소화하기 위해 현실의 공정을 디지털 공간에 완벽히 복제한 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서의 검증 기법을 도입합니다. 무비용 한계 테스트: 실제 생산 라인의 중단이나 시제품 파괴 없이 가상 환경에서 수만 번의 시뮬레이션을 수행하여 최적의 공정 조건을 도출합니다. 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System) 기반 RCA: 검색, 추론, 교차 검증을 동시에 수행하는 다수의 인공지능 에이전트를 투입하여, 근본 원인 분석(Root Cause Analysis, RCA)에 소요되는 리드타임을 혁신적으로 단축하는 '시간의 레버리지' 기법을 적용합니다. ③ 논리적 사고 및 지식 자산화 기법: 피라미드 서사 및 지식 그래프 현장의 해결 경험이 개인의 기억에 머물지 않고 조직 전체의 지능으로 확산되도록 하는 지식 구조화 기법입니다. 피라미드 원칙 및 SCQA 프레임워크: 바바라 민토의 피라미드 원칙과 Situation(상황), Complication(전개), Question(질문), Answer(답변) 구조를 결합하여, 복잡한 기술적 현안을 경영진이 즉각 수용할 수 있는 논리적 서사로 재구성합니다. 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축: 파편화된 기술 보고서와 도면 데이터를 실시간 추론이 가능한 그래프 구조로 변환합니다. 이를 통해 특정 지점의 문제 해결 사례가 전 세계 생산 거점으로 즉각 전파(Yokoten)되는 조직적 학습 시스템을 구축합니다. ④ 투명성 기반의 의사결정 지원 기법: 설명 가능한 AI(XAI) 인공지능의 결과값을 맹목적으로 수용하지 않고, 공학적 논리에 근거하여 검증하는 기법입니다. 생각의 사슬(Chain of Thought) 시각화: 인공지능이 최종 결론에 도달하기까지 거친 단계별 논리 전개 과정을 투명하게 공개(Glass Box)함으로써 의사결정의 근거를 확보합니다. 인간 중심 거버넌스(Human-in-the-Loop): 인공지능은 최적의 대안을 제안하는 조종사(Co-pilot)의 역할을 수행하며, 최종적인 방아쇠는 인간의 공학적 통찰과 윤리적 판단에 의해 승인되도록 설계합니다. 3. 인간 중심의 인지적 주권 확보 기법 시스템의 자동화율이 높아질수록 이를 운용하는 인간의 인지 역량 저하를 방지하기 위한 능동적 대응 기법이 요구됩니다. 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow): 업무의 전 과정을 인공지능에 위임하지 않고, 맥락 설계(Top Bun)와 최종 가치 판단(Bottom Bun)을 인간이 선제적으로 점유하여 인지적 마비를 방지하는 구조적 작업 기법을 적용합니다. RQTDW 학습 프토토콜: 읽기(Read), 질문(Question), 모순 직시(Think), 가상 토론(Discuss), 직접 쓰기(Write)의 5단계를 실무 프로세스에 강제하여, 정보의 단순 수용을 거부하고 지식을 뇌에 능동적으로 내재화합니다. 의도적 인지 마찰(Cognitive Friction): 인공지능이 제공하는 지나치게 매끄러운 답안에 비판적 거리두기를 유지하기 위해, 비평 에이전트(Critique Agent)를 활용한 대항적 검증 과정을 거칩니다. 4. 실전 적용: 문제 소멸(Designing Out)을 위한 초격차 리더십 문제 해결의 궁극적인 성숙도는 발생한 문제를 잘 해결하는 것이 아니라, 문제가 발생할 수 없는 시스템 구조를 설계(Designing Out)하는 데 있습니다. 데이터 인프라 및 자율 운영 설계: 실시간 데이터 수집부터 피드백 루프 기반의 보정까지 이어지는 자율 운영 체계를 구축하여 휴먼 에러의 개입 가능성을 차단합니다. 조직적 지능(Organizational Intelligence)화: 개인의 숙련된 노하우를 표준화된 알고리즘과 지식 그래프로 변환하여, 조직 전체의 상향 평준화된 문제 해결 역량을 확보합니다. 5. 결론: 공학적 엄밀함이 완성하는 미래 경쟁력 지능은 인공지능 기술에서 발현되지만, 그 지능을 가두고 목적에 맞게 작동시키는 그릇은 오직 엄밀하고 정교한 공학적 문제 해결 기법뿐입니다. 본 마스터클래스는 요행이나 확률에 기대는 기술 도입에서 벗어나, 데이터와 논리로 시스템을 완벽히 장악하는 '진정한 AI 아키텍트'로 거듭나는 길을 제시할 것입니다. 기술을 지배하고 문제를 소멸시키는 초지능형 조타수로서의 위상을 확립하시길 바랍니다.

중급이상
AI 실무 활용, 데이터 분석, 모빌리티
업무 생산성, 경영노하우, 데이터 엔지니어링
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30% 할인 (D-9)
26
[기초 2.5부] OpenClaw.AI 마스터 클래스: 멀티 에이전트 팀의 설계와 역할 분리 기초
Kevin
₩33,000
₩23,100
독점 새강의 할인중

[기초 2.5부] OpenClaw.AI 마스터 클래스: 멀티 에이전트 팀의 설계와 역할 분리 기초

OpenClaw 1·2부까지 따라오면, 결국 하나의 에이전트에게 뭐든 다 시키게 됩니다. 그러다 보면 프롬프트가 꼬이고, 메모리가 섞이고, 폴더가 엉키면서 “이제 뭘 어떻게 정리해야 할지” 막막해지는 순간이 찾아옵니다. 이 강의는 그 지점에서 한 단계 더 올라가도록 돕는 “멀티 에이전트 입문 편(2.5부)”입니다. 하나의 봇만 유지한 채, planner / editor 두 에이전트로 역할을 분리하고, 각 에이전트에 서로 다른 워크스페이스와 텔레그램 포럼 토픽을 연결해 “어느 방에서 말하느냐에 따라 다른 에이전트가 응답하는 구조”를 직접 만들어 봅니다. 실습을 따라오면, 내 환경 안에 - `content_planner`와 `content_editor` 두 에이전트가 정의된 설정 파일, - 기획과 초안이 분리된 콘텐츠 폴더 구조, - 포럼 토픽별로 다른 에이전트가 붙어 있는 텔레그램 그룹방, - 그리고 두 에이전트가 협업해서 만든 인프런 강의 소개 글 초안 1개가 실제로 남습니다. 즉, 이 강의는 “AI 비서 1명”으로 시작한 텔레그램 봇을, “역할이 나뉜 작은 AI 팀”으로 업그레이드하는 첫 단계를 함께 설계해 주는 실전 수업입니다.

초급
AI 개발 활용, 업무 자동화, AI에이전트 개발
업무 생산성, orchestration, multi-agent
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30% 할인 (D-9)
1
(v001) Manufacturing Excellence Masterclass: From OEE*E to AI & Digital Twin
HJ Kim (DaeGam)
₩22,000
₩15,400
독점 할인중

(v001) Manufacturing Excellence Masterclass: From OEE*E to AI & Digital Twin

[불필요한 자본 투자를 배제하고 '숨겨진 공장'의 기회비용을 실질적 수익으로 전환하는 공정 최적화 로드맵] 1. 서론: 지능형 공정으로의 전이와 표준 업무 절차의 선결 요건 현대 기업이 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 도입하여 비즈니스 가치를 극대화하기 위해서는, 현장의 물리적 공정과 업무 절차의 엄밀한 표준화가 선행되어야 한다. 표준화가 결여된 비정형 데이터 환경 위에 구축된 지능형 시스템은 최적의 성능을 발휘하기 어려우며, 오히려 프로세스의 불확실성을 증폭시켜 시스템 전반의 리스크로 작용할 가능성이 농후하다. 본 교육 과정은 이른바 '비가시적 공장(Hidden Factory)' 내에 잠재된 수익원을 발굴하고, 이를 인공지능이 자율적으로 통제 및 최적화할 수 있는 공학적 기반으로 전환하기 위한 전략적 방법론을 제시하고자 한다. 2. [분석] 정량적 데이터 기반의 현장 실태 진단 및 '임계 지표의 기저 손실' 분석 상당수의 제조 현장은 표면적인 성과 지표에 안주함으로써 잠재적인 가동 손실을 간과하는 경향이 있다. 공학적 분해(Decomposition) 기법을 통해 종합 설비 효율(Overall Equipment Effectiveness, OEE)을 정밀 분석할 경우, 다음과 같은 구조적 손실이 식별된다. 가용성(Availability) 90%: 설비의 외형적 가동 시간은 확보되었으나, 미세 중단(Minor Stoppage)에 따른 동력 소실이 지속적으로 발생하고 있다. 성능 효율(Performance) 90%: 이론적 사이클 타임 대비 실제 속도의 저하가 상시화되어 있으나, 이를 인지하고 개선하기 위한 기준점이 부재한 상태이다. 양품률(Quality) 90%: 10%에 달하는 불량률은 공정 전체의 신뢰도를 저해하는 치명적인 수치로 평가된다. 위 세 지표의 승수 효과(Multiplier Effect)로 산출되는 실질 종합 설비 효율은 72.9%에 불과하며, 나머지 27.1%의 기회비용은 데이터로 명확히 규명되지 않는 '비가시적 공장' 내에 매몰되어 있다. 따라서 인공지능 도입의 일차적 과제는 이러한 낭비의 근원을 정량화하여 공정의 투명성을 확보하는 것이다. 3. [비판] 전략적 우선순위의 재정립: 운영 최적화(Operational Excellence, OPEX)와 자본 투자(Capital Expenditure, CAPEX)의 상충 관계 생산성 저하에 대한 해법으로 신규 설비 증설(Capital Expenditure, CAPEX)을 우선적으로 검토하는 것은 전략적으로 위험한 판단이 될 수 있다. 종합 설비 효율이 60~70% 수준에 머무르는 저효율 구조에서의 라인 증설은 근본적인 비효율성을 복제하는 결과를 초래하며, 이는 관리 비용의 기하급수적 증가로 귀결된다. 대규모 자본 투입에 앞서 기존 자산의 물리적 한계를 돌파하는 운영 효율성(Operational Excellence, OPEX)의 극대화가 선행되어야 한다. 월드클래스 기준인 OEE 85%를 달성할 수 있는 표준 업무 절차가 수립될 때, 비로소 인공지능과의 결합을 통해 추가 투자 없이 생산 능력을 획기적으로 향상시키는 선순환 구조를 구축할 수 있다. 4. [평가] 데이터 아키텍처의 통합: ISA-95 기반의 의사결정 체계 확립 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP)의 재무적 지표와 제조 실행 시스템(Manufacturing Execution System, MES)의 가동 데이터 간의 단절은 정보의 왜곡과 의사결정의 지연을 유발하는 핵심 원인이다. 이를 해소하기 위해 국제 표준인 ISA-95 아키텍처를 적용하여 경영 전략과 물리적 생산 현장을 유기적으로 통합한다. 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)의 구축: 현장의 모든 동특성 데이터가 전사적 관리 체계와 실시간으로 동기화되는 데이터 파이프라인을 완성한다. 지표의 재무적 가치 치환 평가: 현장의 미세 정지 시간이 실제 재무제표상의 영업이익과 현금 흐름에 미치는 영향을 직관적으로 연결함으로써, 데이터에 기반한 객관적인 성과 평가 및 의사결정 체계를 수립한다. 5. [실행] 지능형 공정 관리를 위한 4단계 전략 로드맵 엄격하게 표준화된 절차를 기반으로 인공지능 기술과 인간의 공학적 통찰을 융합하는 고도화 전략을 이행한다. 예측 보전(Predictive Maintenance) 및 P-F Interval 활용: 설비 고장의 전조 현상인 잠재적 결함(Potential Failure)에서 기능적 실패(Functional Failure)에 이르는 구간(P-F Interval)을 실시간으로 모니터링하여 예지 보전 시스템을 구축한다. 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 및 시행착오의 최소화: 공정 변경 시행 전 가상 환경 내에서 다양한 시나리오를 검증함으로써, 물리적 손실을 차단하는 Zero-Trial 전략을 실천한다. 6대 로스(6 Big Losses)의 정량적 제어: 설비 고장, 작업 준비, 공회전, 속도 저하, 공정 불량, 재작업 등 수익성을 저해하는 6대 핵심 낭비 요인을 인공지능을 통해 상시 추적 및 관리한다. 전사적 생산 보전(Total Productive Maintenance, TPM)의 디지털 고도화: 현장 작업자가 설비의 이상 징후를 자발적으로 감지하고 대응하는 능동적 문화를 정착시켜, 인간 참여형(Human-in-the-Loop) 시스템의 신뢰성을 제고한다. 6. 결론: 표준화된 시스템 아키텍처를 통한 기술 주도권 확보 기술적 지식은 교육을 통해 전수될 수 있으나, 공정의 흐름을 장악하는 통찰은 오직 정교하게 설계된 표준 시스템 위에서만 발현된다. 본 마스터클래스는 귀사의 생산 현장을 지능형 자산으로 전환하기 위한 정밀한 공학적 설계도를 제공하고자 한다. 표준화된 업무 절차의 확립과 데이터의 무결성 확보는 인공지능 시대를 맞이하는 필수적인 선결 과제이다. 확고한 시스템적 토대 위에서만 인공지능은 비로소 기업 성장을 견인하는 진정한 지능형 생산 현장으로 작동할 것이다.

중급이상
AI 개발 활용, 모빌리티, 생산성 도구
통계, 협업 툴, 데이터 리터러시
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30% 할인 (D-9)
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[구글 올인원 AI] 아날로그 업무 습관, 'AI 업무 한 끝'으로 교체하기
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[구글 올인원 AI] 아날로그 업무 습관, 'AI 업무 한 끝'으로 교체하기

구글 워크스페이스와 Gemini, NotebookLM으로 완성하는 업무 혁신! 구글 환경 구축에서 출발해 Gemini 활용, 검색 고도화, 메모·할 일·일정 관리, 드라이브·포토 활용, Gmail·Meet·Chat 협업, 문서·스프레드시트·슬라이드 실무, 이미지·영상 제작, 설문지·사이트 구축, NotebookLM 기반 자료 분석, Colab·Apps Script를 활용한 업무 자동화까지 단계적으로 익히는 실무형 과정이다. 단순 기능 소개가 아니라 실제 업무 장면에 바로 적용할 수 있도록 검색, 문서 작성, 데이터 정리, 발표 자료 제작, 신청 접수, 규정집 챗봇, 일정 등록, 설문 자동 생성 같은 실습 중심으로 구성되었다. 🚀 과정 핵심 포인트 1. 구글 생태계를 하나로 연결하는 통합형 스마트워크 구글은 하나의 계정으로 검색, 메일, 일정, 문서, 드라이브, 협업 도구를 유기적으로 연결해 사용할 수 있고, 본 강좌는 이 연결 구조를 업무 흐름 중심으로 익히게 한다. 2. 바로 써먹는 AI 실무 활용과 자동화 Gemini를 활용한 문서 작성, 요약, 챗봇 구성, 일정 생성, 설문 제작, 메일 발송 자동화까지 다루며, 반복 업무를 실제 업무 자동화로 전환하게 한다. 3. 자료기반 분석과 신뢰도 높은 업무 적용 NotebookLM을 활용해 업로드한 소스 안에서만 답변을 찾고, 출처 기반으로 요약·분석·학습·리포트 작성을 수행하게 하여 실무 신뢰도를 높인다. "구글의 생태계에 AI의 날개를 다십시오." 이제 복잡한 작업은 AI 에이전트에게 맡기고, 여러분은 더 가치 있는 의사결정에 집중하세요.

입문
생산성 도구, 업무 자동화, AI 실무 활용
Google Apps Script, jupyter-notebook, gemini
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【初心者】CreateStudio3を使って初めてでもノーコードで3Dアニメ動画を作れるようになる【超簡単】
WADA
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【初心者】CreateStudio3を使って初めてでもノーコードで3Dアニメ動画を作れるようになる【超簡単】

■コースの概要 3D動画の制作に興味はあるけれど、難しそうだと感じていませんか?また、他人とは違う個性的な動画を作りたいと思っていませんか?CreateStudio3を使えば、ノーコードで簡単にプロフェッショナルな3Dアニメーション動画が作成できます。 このコースでは、初心者でも分かりやすいステップバイステップの解説を通じて、動画制作の基本を学びます。 このコースを通じて、短期間でCreateStudio3の基本操作をマスターし、独自の3Dアニメーション動画を作成できるようになります。 ■コースを受講するとできること このコースを受講することで、次のことができるようになります CreateStudio3の基本操作を経験を通して体心できる ユニークな3Dアニメーション動画を作成できる 主観点やアングルを動かし、自由度の高いシーンを作ることができる 動画を活用したマーケティング・プロモーション効果を実現できる 簡単な動画製作スキルを身につける ■こんな方が受講に向いています Blenderなどの複雑なソフトに挑戦したが挫込した方 VYONDなどの有料ツールが高すぎると感じている方 ノーコードで簡単に動画を作成したい方 SNSやYouTubeで個性的な3D動画を発信したい方 顔出しなしで動画を公開したい方 ■必要なツールやコスト ・パソコン  ※講師はMacのPCを使用して解説しますが、Windowsでも対応しています。 ・CreateStudio3の購入が必要です。 お得な購入方法についても講座内で詳しく説明します。 ぜひこの機会に、CreateStudio(クリエイトスタジオ)を使いこなすスキルを身につけ、プロフェッショナルな3Dアニメーション動画を作成してみませんか。 この経験はあなたのキャリアにも大きなプラスになるはずです。  このコース本編の内容は以下のとおりです。 CreateStudio3の基本操作 3Dアニメーションの基本テクニック キャラクターアニメーションの作成 エフェクトの活用方法 シーンの設定と動画更新 主観点の動かし方 動画書出と具体的な出力方法 ご受講を心よりお待ちしております。 和田 博(ワダヒロシ)

입문
사진 · 영상, 인공지능 기타, CAD · 3D 모델링
영화, 3d, 3d-modelling
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[NLP 완전정복 I] Attention의 탄생: RNN·Seq2Seq의 한계부터 어텐션을 구현하며 이해하는 NLP
Sotaaz
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[NLP 완전정복 I] Attention의 탄생: RNN·Seq2Seq의 한계부터 어텐션을 구현하며 이해하는 NLP

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

입문
딥러닝 · 머신러닝, 자연어 처리, 인공지능 기타
Python, 딥러닝, PyTorch
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[4주 과정] 저자와 함께 하는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』 완독 챌린지
한빛미디어
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[4주 과정] 저자와 함께 하는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』 완독 챌린지

[4주 완성] 저자와 함께 하는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』 완독 챌린지 우리는 매일 데이터를 조회하고, 집계하고, 분석하고, 성능 문제로 고민합니다. AI의 등장으로 작업 시간은 줄었지만, 마음 한편엔 걱정도 있습니다. 'AI가 만들어준 SQL을 우리는 얼마나 이해하고, 얼마나 믿고 사용할 수 있을까?' 20년 차 SQL 전문가 정미나 저자가 안내하는 『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는 단순히 SQL 문법을 대신 써주는 AI 사용법이 아닙니다. SQL과 생성형 AI를 접목해 업무 생산성을 끌어올리는 방법을 알려주는 실전 가이드입니다. 기본 SQL 구문부터 튜닝 개념까지 자연스레 연결해 데이터베이스 지식을 빠르게 익힐 수 있죠. 또한 프롬프트 설계 → SQL 생성 → 실행 계획 분석 → 튜닝과 리팩터링으로 이어지는 실무 흐름 전체를 하나의 학습 경험으로 따라갑니다. 70가지 실무 예제를 통해 인덱스 설계, 옵티마이저, 실행 계획 해석 같은 그동안 “어렵다”는 이유로 미뤄왔던 튜닝 영역도 AI와의 대화를 통해 자연스럽게 접근할 수 있도록 구성했습니다. AI 시대에 중요한 것은 쿼리를 대신 써주는 도구가 아니라, 쿼리를 이해하고 판단할 수 있는 사람의 기준입니다. 챗GPT를 맹신하지도, 배제하지도 않는 이 책과 함께 보다 빠르고 편리한 SQL을 시작해 보세요.

초급
데이터 분석, 인공지능 기타, AI 실무 활용
SQL, Oracle, ChatGPT
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Digital Revenue Systems for Educators - 2026
Tanmoy Das
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(v502) Passanger or Orchestrator: The Roadmap to Intellectual Sovereignty in the AI Era
HJ Kim (DaeGam)
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(v502) Passanger or Orchestrator: The Roadmap to Intellectual Sovereignty in the AI Era

[인공지능 시대의 시스템 통제 및 인지적 퇴화 방지를 위한 전략적 로드맵] 1. 서론: 기술적 주도권과 전략적 지휘권 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 지난 40년간의 자동차 R&D 및 기업 경영을 통해 도출된 핵심적 통찰은, 기술적 통제권을 상실한 주체는 시스템의 수혜자가 아닌 종속자로 전락할 가능성이 높다는 점입니다. 특히 고성능 엔진에 비견되는 인공지능(AI) 기술의 확산은 인간으로 하여금 기술적 '수동적 승객'에 머물게 하거나, 혹은 시스템을 장악하는 '전략적 지휘관'으로 도약하게 하는 기로를 제시하고 있습니다. 현재 관찰되는 무분별한 AI 의존은 인간 고유의 사고 및 분석 기제를 기계에 전적으로 위임하는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)' 현상을 가속화하고 있습니다. 이는 뇌의 실행 제어 네트워크(ECN) 비활성화를 유도하며, 장기적으로는 전두엽의 기능적 저하를 초래하는 '인지적 퇴화(Cognitive Atrophy)'라는 구조적 위기를 동반할 우려가 있습니다. 본 과정은 이러한 지적 위기 상황에 대응하여 인간의 인지적 역량을 강화하고 지적 주권을 수호하기 위한 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 인지적 주권 수호를 위한 5대 핵심 방법론 ① 인지적 가소성 유지 및 의도적 인지 부하의 설계 (Cognitive Gym) 사용자에게 즉각적이고 매끄러운 해답을 제공하는 AI의 편의성은 사고의 단절과 비판적 검토 과정의 생략을 야기할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 업무 프로세스 내에 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 설계하는 과정이 요구됩니다. AI의 자동화 기능을 역이용하여 인간의 사고 과정을 강제로 지연시키고 심화함으로써, 뇌의 신경가소성(Neuroplasticity)을 자극하고 사고의 임계치를 상향 조정하는 고도화된 훈련이 병행되어야 합니다. ② 다중 에이전트 시스템(MAS) 기반의 대항적 검증 체계 구축 인간의 인지 체계는 AI 산출물을 무비판적으로 수용하려는 '자동화 편향(Automation Bias)'에 노출되기 쉽습니다. 이러한 편향을 상쇄하기 위해 사용자의 지시에 충실한 주 모델과는 별도로, 해당 논리의 취약점을 분석하고 공격하는 '비평 에이전트(Critique Agent)' 혹은 가상의 '레드팀(Red Team)'을 운용하는 전략이 유효합니다. 이는 지속적인 방어 논리 구축 과정을 강제함으로써 대니얼 카너먼이 정의한 '시스템 2(숙고적 사고)' 기능을 활성화하는 효과를 제공합니다. ③ 문해력 기반의 이중 트랙(Dual-Track) 및 RQTDW 학습법 이행 디지털 도구에 대한 검증 역량은 아날로그적 기초 사고 체계에 정비례합니다. 텍스트의 맥락을 심층적으로 파악하는 문해력을 견지한 상태에서, 다음과 같은 RQTDW 5단계 로드맵을 체화하는 것이 권고됩니다. Read (심층 독해): 정보의 원천에 대한 다각적인 파악을 수행합니다. Question (의문 제기): 논리적 정합성 및 전제 조건의 타당성에 대해 비판적 질문을 던집니다. Think (모순 직시): 정보 간의 상충 관계 및 논리적 공백을 분석하고 숙고합니다. Discuss (심층 토론): 가상적 혹은 실질적 토론을 통해 논점을 다각화합니다. Write (재구성): 확장된 사고의 결과를 인간 고유의 언어로 정제하여 시스템적으로 내재화합니다. ④ 책임 소재 명확화를 위한 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow) 적용 업무의 전 과정을 AI에 위임하는 것은 인지적 마비를 초래할 위험이 크므로, 인간과 AI의 역할을 구조적으로 분리하는 엄밀한 워크플로우 확립이 필수적입니다. 맥락 설계 단계 (Top Bun): 업무의 목적 설정, 제약 조건 부여, 전체 아키텍처 설계는 반드시 인간의 주도하에 수행되어야 합니다. 데이터 처리 단계 (Meat): 방대한 데이터의 연산, 정렬 및 초안 작성 등 반복적이고 대규모 리소스가 투입되는 과업을 AI에 위임합니다. 최종 검증 단계 (Bottom Bun): 윤리적 판단, 사실 관계의 정밀 교차 검증(Fact-check) 및 최종 가치 부여는 다시 인간의 책임 영역으로 귀속시켜 시스템의 안정성을 확보합니다. ⑤ SIFT 모델을 통한 환각 제어 및 인식적 경계 강화 AI는 의미에 대한 실질적 이해 없이 확률적 빈도에 기반하여 토큰을 조합하는 '확률적 앵무새'의 속성을 지닙니다. 따라서 AI의 유창한 출력물에 현혹되는 '지식의 환영'을 경계해야 하며, 이를 위해 3단계 팩트체크 프로토콜과 SIFT 모델을 실무에 엄격히 적용해야 합니다. 원천 소스를 추적하고 외부 데이터와 대조하는 횡적 읽기(Lateral Reading) 습관은 기술적 편의성에 안주하는 지적 무임승차를 방지하는 핵심 기제가 됩니다. 3. 결론: 초지능형 조타수의 전략적 사명 지능이라는 현상은 공학적 설계를 통해 발현되나, 이를 유의미한 방향으로 제어하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 주체는 여전히 인간의 엄밀한 사고력입니다. 본 마스터클래스는 수강생이 AI라는 강력한 동력원을 통제하며 조직의 시스템을 설계하는 '초지능형 조타수'로서의 역량을 확보하도록 설계되었습니다. 개별 구성원의 인지적 근력을 강화하고 기술적 도전에 능동적으로 응전하십시오. 엄밀한 공학적 통제와 고도화된 인지 능력이 결합될 때, 인공지능은 비로소 구성원과 조직의 지속 가능한 성장을 견인하는 전략적 자산으로 기능할 것입니다.

중급이상
AI 개발 활용, 커리어 · 자기계발 기타, 데이터 엔지니어링
데이터 엔지니어링, 자기계발, 인공지능(AI)
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비즈니스맨을 위한 생성형 AI활용법
veron48
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비즈니스맨을 위한 생성형 AI활용법

매일 쏟아지는 업무와 끝없는 반복 작업 속에서 "이 일을 좀 더 스마트하고 효율적으로 할 수 없을까?" 고민하셨을 겁니다. 보고서 초안 작성에 시간을 낭비하고, 아이디어 회의에서 번번이 새로운 인사이트를 찾지 못하고, 경쟁사의 속도를 따라잡기 힘들어 막막하지 않으셨나요? 바로 지금, 그 고민을 해결해줄 가장 강력한 도구가 등장했습니다. 바로 생성형 AI(Generative AI)입니다. 이는 단순히 유행하는 기술이 아닙니다. 우리 시대의 가장 근본적인 생산성 혁신이며, 이 변화를 먼저 포착하고 활용하는 사람이 미래 비즈니스의 승자가 될 것입니다. 이 강의는 당신의 책상 위 가장 유능한 비서가 되어줄 생성형 AI를 실제 업무에 곧바로 적용하는 법을 알려드립니다. 복잡한 이론은 잠시 접어두세요. 우리는 **"그래서 이 기술로 당장 내일 무엇을 할 수 있는가?"**에 집중합니다. 💡 당신의 시간과 창의력을 되찾아 드립니다. 우리의 핵심 목표는 당신의 **'업무 자동화'**와 **'창의성 극대화'**입니다. 보고서 작성 시간 90% 단축: 매주 당신의 귀한 시간을 잡아먹는 보고서, 기획안, 이메일 초안 작성을 AI에 맡기는 법을 배웁니다. 핵심 데이터와 방향만 입력하면, AI가 곧바로 프로페셔널한 문서를 완성해줍니다. 당신은 이제 문서 작성자가 아닌, 전략적 사고를 하는 리더에 집중할 수 있습니다. 경쟁사를 앞서는 아이디어 발상: 새로운 마케팅 캠페인, 혁신적인 제품 디자인, 고객을 사로잡을 콘텐츠 아이디어가 필요하신가요? AI를 파트너 삼아 순식간에 수십 개의 창의적인 대안을 도출하고, 시장 반응을 예측하는 방법을 실습합니다. 데이터 기반의 현명한 의사 결정: 수많은 자료 속에서 헤매지 마세요. AI가 방대한 데이터를 빠르게 요약하고 핵심적인 인사이트를 제공하여, 직관이 아닌 데이터에 근거한 전략적 판단을 내리도록 돕습니다. 🛠️ '프롬프트'는 새로운 언어입니다. 생성형 AI를 잘 활용한다는 것은 결국 **'프롬프트 엔지니어링'**을 잘한다는 의미입니다. 마치 유능한 직원을 지휘하듯, AI에게 명확하고 구체적으로 지시하는 기술이 성패를 좌우합니다. 본 강의에서는 **"어떻게 질문해야 원하는 결과물을 얻을 수 있는지"**에 대한 핵심 공식을 전수합니다. 마케터, 개발자, 기획자 등 당신의 직무에 최적화된 맞춤형 프롬프트를 직접 작성하고, 그 결과가 얼마나 달라지는지 체감하게 될 것입니다. 이 지식은 어떤 새로운 AI 툴이 등장해도 흔들리지 않는 미래의 핵심 역량이 될 것입니다. 🏆 강의를 통해 당신은 '미래의 비즈니스맨'이 됩니다. 생성형 AI는 더 이상 '선택'이 아닌 '필수'입니다. 이 기술을 거부하면 당신의 경쟁자는 매일 10배 빠르게 일할 것입니다. 하지만 이 기회를 잡는다면, 당신은 생산성을 극대화하고, 창의적인 혁신을 주도하며, 비즈니스 성과를 압도적으로 끌어올리는 '미래형 인재'로 거듭날 수 있습니다. 생성형 AI, 두려워하지 마세요. 잘 활용하는 법을 아는 것이 중요합니다. 이 강의를 통해 당신의 업무 혁신 여정을 시작하세요. 당신의 비즈니스 잠재력을 폭발시킬 단 하나의 결정이 될 것입니다. 지금 바로 등록하고, 더 적게 일하고 더 많이 성취하는 새로운 업무 방식을 경험하십시오.

입문
인공지능 기타
업무 생산성, 인공지능(AI), ChatGPT
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<제미나이 CLI 완벽 가이드> 4주 완독 챌린지 : 책 한 권을 온전히 '나만의 무기'로 만드는 시간
애옹킴
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<제미나이 CLI 완벽 가이드> 4주 완독 챌린지 : 책 한 권을 온전히 '나만의 무기'로 만드는 시간

"책장에 꽂혀만 있는 기술서, 이제는 꺼내어 내 개발 생산성의 핵심 무기로 장착할 때입니다." 좋은 기술서를 사두고도 바쁜 일상에 치여 앞부분만 읽다 덮어둔 경험, 누구나 한 번쯤 있으실 겁니다. 특히 <제미나이 CLI 완벽 가이드>는 단순히 읽고 넘어가기엔 아까운, 실무를 바꿀 수 있는 강력한 '액션 아이템'들로 가득 차 있습니다. 저 또한 수많은 시행착오 끝에 정립한 이 노하우들이 여러분의 책장에서 잠들지 않고, 실제 '내 컴퓨터'와 '내 프로젝트' 위에서 살아 숨 쉬길 바라는 마음으로 이번 챌린지를 준비했습니다. 이 챌린지는 혼자서는 끝까지 읽기 힘든 기술서 완독의 어려움을 다음과 같이 해결해 드립니다. 1. 작심삼일 타파 (완독 동기 부여): 방대한 분량에 압도되지 않도록, 책의 핵심 흐름인 [환경 설정 → AI 개인화 → 업무 자동화 → 서비스 개발]을 4주 커리큘럼으로 쪼개어 완주할 수 있는 페이스메이커가 되어 드립니다. 2. 눈으로 읽고 손으로 완성 (실전 체화): 책 속의 텍스트를 눈으로만 좇는 것이 아니라, `GEMINI.md` 작성부터 코인 모니터링 앱 배포까지 매주 주어지는 실습 미션을 통해 책의 내용을 내 손끝에 확실히 익힙니다. 3. 저자의 경험을 내 것으로 (밀착 가이드): 책에 다 담지 못한 저자의 생생한 경험과 팁을 미션 가이드를 통해 전수받으며, 막히는 부분 없이 'AI 네이티브'로 성장하는 지름길을 안내합니다. 4주 뒤, 여러분의 손에는 '다 읽은 책 한 권' 뿐만 아니라, 여러분의 업무를 대신 처리해 주는 '나만의 AI 비서 시스템'과 '직접 배포한 서비스'가 남게 될 것입니다.

입문
AI 시작하기, AI 코딩, 생산성 도구
REST API, tauri, gemini
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[전자책] 만원으로 배우는 자바스크립트 — 문법부터 실전 UI까지
감자
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[전자책] 만원으로 배우는 자바스크립트 — 문법부터 실전 UI까지

안녕하세요 4년차 프론트엔드 개발자 감자입니다. 제가 처음 자바스크립트를 배울 때를 떠올려보면 유튜브나 책을 따라 칠 때는 다 이해한 것 같았는데, 막상 빈 에디터를 켜면 머리가 새하얘지는 경험을 한 적이 많았습니다. 처음엔 그저 구글링해서 찾은 코드를 복사하고 붙여넣기 바빴습니다. 그러다 보니 에러가 터지면 어디서부터 손을 대야 할지 몰라 밤을 새우며 며칠을 좌절하기도 했죠. 그때 뼈저리게 깨달았습니다. 남의 코드를 100번 복사하는 것보다, 내가 직접 원리를 알고 1줄을 짜보는 것이 진짜 실력이다. 라는 것을요. 많은 입문자분들이 자바스크립트의 높은 장벽 앞에서 이렇게 고민합니다. 🚨 "HTML/CSS로 화면은 예쁘게 만들었는데, 움직이게 하려니 막막해요." 🚨 "변수, 함수 문법은 다 외웠는데 이걸 실전에서 어떻게 조합하는지 모르겠어요." 🚨 "이벤트 버블링, DOM 조작 같은 용어만 들어도 머리가 아파요." 그래서 이 강의를 준비했습니다. 제가 수많은 삽질 끝에 터득한 '가장 확실한 지름길'만 정리해 드립니다. 저는 자료를 준비하며 어려운 개발 용어를 늘어놓지 않았습니다. 두꺼운 전공 서적에 나오는, 당장 쓰지도 않을 문법은 과감히 버렸습니다. 대신, 실무에서 숨 쉬듯 사용하는 핵심 원리들을 '컨베이어 벨트', '물감 팔레트' 같은 일상적인 비유를 통해 여러분의 머릿속에 직관적으로 꽂아드립니다. 이 강의에서는 단순히 이론만 배우지 않습니다. 이론을 배우는 즉시 아코디언, 탭 메뉴, 다크 모드 토글 등 프론트엔드 실무에서 무조건 마주하는 4가지 핵심 UI를 저와 함께 밑바닥부터 직접 만들어 봅니다. 강의를 완강하고 나면, 여러분은 더 이상 남의 코드를 긁어와 기도하며 실행 버튼을 누르는 사람이 아닐 것입니다. 화면을 어떻게 구성할지 스스로 설계하고, 내 의도대로 자바스크립트 코드를 짜내려 가는 진짜 프론트엔드 개발자로 거듭나게 될 것입니다. 저의 모든 실무 노하우를 담았습니다. 빈 에디터 앞에서 더 이상 멈추지 마세요. 이제 시작할 시간입니다.

초급
프론트엔드, 웹 개발, 취업 · 이직
frontend, JavaScript, vanilla-javascript
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고급 쿠버네티스 - 보안 및 대규모 배포
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고급 쿠버네티스 - 보안 및 대규모 배포

이 과정은 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 고급 쿠버네티스 개념을 숙달하고자 하는 개발자, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 마련되었습니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 실습 프로젝트와 실제 배포 시나리오를 수행하며, 안전하고 확장 가능하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 쿠버네티스 인프라를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 현대적인 데브옵스 팀이 활용하는 실제 구현, 문제 해결 및 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. 쿠버네티스를 학습할 때 수강생들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 대규모 환경에서 모든 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 많은 학습자들이 RBAC 권한, 영구 스토리지, 네임스페이스, 네트워크 정책, StatefulSets, Kustomize, 안전한 클라우드 배포와 같은 주제를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 명확한 설명, 가이드가 제공되는 실습, 실제 운영 환경과 유사한 예시를 통해 이러한 문제들을 단계별로 해결해 줍니다. 수강생들은 쿠버네티스 리소스를 구성하고, 워크로드를 보호하며, 애플리케이션 구성을 관리하고, MongoDB와 같은 스테이트풀 애플리케이션을 배포하고, Kustomize를 사용하여 다중 환경 배포를 자동화하는 방법을 단계적으로 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고, 인그레스(Ingress), TLS 인증서, 모니터링 및 확장 전략을 구성하는 방법도 다룹니다. 이 과정을 마치면 수강생들은 전문적인 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 고급 쿠버네티스 환경을 설계, 보안 강화, 배포 및 관리할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

중급이상
클라우드, 데브옵스 · 인프라, 보안
Kubernetes, Docker, devops
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Microsoft 365 관리자 기본 교육 (IT 전문가가 아니더라도 OK, 관리센터 설정 및 이해)
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AI로 만드는 팔리는 웹사이트: 홈페이지·랜딩페이지· AI Agent 기반 CMS까지 실무 제작
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AI로 만드는 팔리는 웹사이트: 홈페이지·랜딩페이지· AI Agent 기반 CMS까지 실무 제작

AI 이미지·영상 생성 도구와 바이브 코딩을 활용해 홈페이지, 랜딩페이지, 인터랙티브 웹사이트, AI Agent 기반 CMS까지 실무에서 바로 응용 가능한 웹 제작 흐름을 배웁니다. 이 강의는 단순히 AI로 화면 하나를 만들어보는 강의가 아닙니다. OpenAI Images 2.0, Kling, Higgsfield 등 최신 AI 도구로 이미지와 영상을 생성하고, 이를 실제 웹사이트의 히어로 이미지, 배경 영상, 전환 영상, 인터랙션 에셋으로 활용하는 과정을 다룹니다. Next.js를 기반으로 시네마틱 랜딩페이지, 게임형 인터랙티브 홈페이지, 문의 페이지, 블로그 콘텐츠 페이지를 단계적으로 구현하며, 실무자가 홈페이지나 랜딩페이지를 제작할 때 바로 참고할 수 있는 구조와 흐름을 익힙니다. 특히 이 강의에서는 전통적인 관리자 페이지 형태의 CMS만을 고집하지 않습니다. Codex, Claude Code 같은 AI Agent가 정해진 스킬과 업로드 규칙을 참고해 콘텐츠와 이미지 에셋을 정리하고, Neon DB와 Vercel Blob Store에 업로드하는 AI Agent 기반 CMS 구조를 구현합니다. 즉, 관리자가 직접 폼에 하나씩 입력하는 방식이 아니라, 블로그 주제와 참고 자료, 이미지 에셋을 전달하면 AI Agent가 콘텐츠 구조를 정리하고 일관된 포맷으로 업로드할 수 있는 운영 방식을 경험합니다. 이후 필요에 따라 이 구조를 전통적인 관리자 페이지, 승인 워크플로우, 자동화 파이프라인으로 고도화할 수 있습니다. 또한 제작에서 끝나지 않고 Vercel 배포, GoDaddy 도메인 연결, SEO 메타태그, favicon, OG 이미지, sitemap, robots.txt 설정까지 실제 운영에 필요한 요소를 함께 준비합니다. 구글 서치콘솔, Bing 웹마스터 도구, 네이버 서치어드바이저에 사이트를 등록하고 소유권을 인증하는 과정, Google Analytics와 Google Tag Manager를 세팅해 방문자 데이터를 추적하는 방법도 함께 다룹니다. 강의가 끝나면 AI를 활용한 기획, 이미지·영상 에셋 제작, Next.js 구현, SEO 최적화, 배포, 검색엔진 등록, 분석 도구 세팅, AI Agent 기반 콘텐츠 운영까지 이어지는 실무형 웹 제작 흐름을 스스로 재현할 수 있습니다.

초급
프론트엔드, AI 실무 활용, AI 크리에이티브
바이브코딩, codex, vercel
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비전공자도 쉽게 이해하는 PBR(물리 기반 렌더링)

"수식과 코드는 생략하고, 원리와 시각적 결과에 집중합니다!" 본 강의는 기술적 장벽 때문에 PBR(물리 기반 렌더링) 이해를 포기했던 3D 아티스트와 모델러분들을 위해 기획되었습니다. 프로그래밍 지식 없이도 실제 작업에 바로 적용할 수 있도록, 빛이 물체 표면에서 어떻게 반응하는지 시각적인 원리를 중심으로 설명합니다. 빛의 기본 물리: 광속, 조도, 휘도 등 어렵게 느껴지는 용어들을 아티스트가 이해하기 쉬운 개념으로 풀어냅니다. 표면의 시각적 구현: 모든 물체가 가진 프레넬(Fresnel) 특성과 거칠기에 따른 빛의 반사를 코드가 아닌 '눈으로 보는 원리'로 배웁니다. 고급 라이팅 기법: IBL(이미지 기반 라이팅)과 전역 조명(Global Illumination)이 실제 모델링 결과물에 어떤 차이를 만드는지 분석합니다. 렌더링 방정식의 이해: 렌더링 엔진의 핵심인 렌더링 방정식을 수식이 아닌, 빛의 흐름을 보여주는 하나의 '약속'으로 이해하여 작업의 퀄리티를 한 단계 높여드립니다. #아티스트를위한PBR #3D모델러강좌 #코드없는그래픽스 #물리기반렌더링 #PBR원리 #렌더링방정식 #프레넬현상 #비전공자그래픽스 #3D렌더링기초 #CG아티스트 #렌더링입문 #비주얼원리강의 #3D작업팁

입문
게임 아트 · 그래픽, 웹 개발, 게임 프로그래밍
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