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데이터의 뼈대를 세우는 가장 확실한 방법 파편화된 지식은 이제 그만. DAsP(데이터 아키텍처 준전문가) 자격 검증부터 실무 모델링 역량까지, 가장 완벽하게 구조화된 단 하나의 마스터 클래스. "데이터 모델링, 아직도 단편적인 암기에 의존하시나요?" 복잡한 비즈니스 요구사항을 명확한 데이터 구조로 번역하는 '설계자'의 역량은 IT 생태계에서 가장 대체 불가능한 무기입니다. 이 과정은 단순한 자격증 합격을 넘어, 전사적 데이터 흐름을 꿰뚫어 보는 실무적 통찰력을 제공합니다.

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

AI는 딱 당신만큼만 훌륭합니다. AI 활용법 → 기초 핵심 지식 → 프로젝트 개발 3단계로 완성하는 완벽한 바이브 코딩. 바이브 코딩을 제대로 배워보고 싶은 분들을 위해, 어떤 AI를 사용하더라도 변하지 않는 핵심 개념들을 한 입 크기로 잘라 전달해 드립니다.

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

IntelliJ를 사용하는 Java 백엔드 개발자들이 Claude Code를 이용해 생산성을 극대화 할 수 있는 방법을 알려드립니다. 특히 윈도우 환경을 사용하는 분들이 겪는 바이브 코딩 환경 문제를 완벽히 해결할 수 있도록 도와드립니다.

이 강의는 Threads 피드, Amazon 장바구니, Netflix 스트리밍 UI, Google Docs 협업 편집, Micro Frontend, Agentic UI, Observability 같은 실제 서비스 케이스를 통해 프론트엔드 시스템 디자인 사고방식을 훈련합니다.

"AI 시대, 그래서 개발자는 뭘 해야 하죠?" 이 질문에, 전 토스페이먼츠 기술이사 김재민님과 인프랩 CTO 향로가 답합니다. 화려한 기술 너머, '주어진 환경에서 단단하게 성장하는 법'에 대한 가장 현실적인 해답을 만나보세요!

"Life is short, you need Rookiss." Rookiss의 핀포인트 레슨 시리즈의 첫 강의 - 클로드 코드 (Claude Code) 입문에서는 클로드 코드 및 에이전트와 관련된 전반적인 개념을 자체적으로 개발한 시각화 교재를 통해 쉽게 학습합니다.

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.

모던 3-Tier 구조의 웹 서비스를 AI와 함께 설계하고 바이브 코딩만으로 개발한 후, AWS 환경에 배포해 실제로 작동하는 프로덕션 서비스까지 완성합니다! Amplify, CloudFront, ALB, EC2, S3, RDS 등 AWS 환경에 관해 현업에서 사용하는 핵심 서비스들을 한 흐름으로 경험할 수 있도록 일련의 설정 과정까지 모두 담았습니다.

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.

유튜브 숏츠 자동화의 모든 노하우를 알려드립니다. 비용이 많이 드는 외부 서비스는 이제 그만! 오픈 소스, 라이브러리를 활용해 가성비 좋게 AI 영상을 만들어 보아요!

🔥 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 😎💻

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

코딩을 몰라도 괜찮습니다. 이 강의는 AI를 활용해 하루 만에 광고 수익이 나는 안드로이드 앱을 직접 만들어, 실제로 출시까지 완료하는 경험에 초점을 둡니다. 많은 분들이 “앱은 만들었는데 수익은 어떻게 붙이지?” “광고 넣으려다 애드몹, 정책, 심사에서 막힘” “출시 직전에 개인정보처리방침에서 포기” 이 단계에서 멈춥니다. 이 강의에서는 👉 아이디어 → 앱 생성 → 광고 연동 → 스토어 출시 필수 요소 → 실제 배포 까지 ‘여기서 다들 떨어지는 구간’을 전부 통과합니다. AI에게 시키고, 우리는 판단만 합니다. 하루 안에 ‘작동하는 수익 구조’를 가진 앱을 완성하는 것이 목표입니다.

"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.

코딩을 몰라도 내 아이디어로 서비스를 만들 수 있을까요? AI와 함께라면 가능합니다! 이 강의에서는 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 등 현업에서 사용하는 바이브 코딩 도구를 활용해 아이디어를 실제 웹 서비스로 만드는 전 과정을 경험합니다. 단순히 도구 사용법만 배우는 것이 아니라 직접 서비스를 기획하고, 배포하고, 결제까지 연결하는 AI 시대의 새로운 서비스 개발 방법을 익히게 됩니다. Point 1. 5가지 핵심 바이브 코딩 도구 완전 정복 - 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 핵심 기능과 활용법 실습 - AI와 협업하는 바이브 코딩 개발 방식 이해 Point 2. 코딩 없이 실제 서비스 만들어보기 - 책 추천 서비스를 직접 기획하고 웹 서비스로 구현하는 과정 실습 - 아이디어 → 개발 → 배포까지 서비스 제작 전체 흐름 이해 Point 3. 서비스 출시와 운영까지 연결되는 실전 스킬 - 도메인 구매, 서버 세팅, 배포 과정 이해 - 결제 모듈 연동과 SEO 설정 등 서비스 운영 핵심 기술 학습

클로드 코드로 설계부터 TDD, CI까지 완성. 한 기능을 spec 한 줄에서 main 머지까지.

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.

강의에서는 Claude Code architecture를 통해 왜 모델보다 하네스가 중요한지 설명합니다. 그리고 Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness, Debugging Harness라는 6가지 구조로 Claude Code 작업 시스템을 설계하는 방법을 다룹니다. 이후에는 CLAUDE.md, 세션 관리, 큰 코드베이스 제어, worktree 병렬 운영, 에러 로그 분석, 환경변수 및 설정 스코프 문제 추적까지 연결하면서, 실제 백엔드·DevOps 실무에서 Claude Code를 계속 쓸 수 있는 기준을 잡아드립니다.