인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

이 강의는 단순한 챗봇을 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 실무 중심 강의입니다. 👉 Swarm, LangGraph, DeepAgents 3가지 프레임워크를 단계적으로 학습하며, 고객 지원 챗봇부터 블로그 콘텐츠 제작, PostgreSQL 쿼리 에이전트, 자율 연구 에이전트 등 6가지 실전 프로젝트를 완성합니다. 👉 Redis와 PostgreSQL을 활용한 장기 메모리, Human-in-the-loop 보안 메커니즘, 비용 모니터링 등 엔터프라이즈급 기능까지 구현하여, 수강 후 바로 실제 서비스에 적용할 수 있는 프로덕션 레벨의 시스템을 구축할 수 있습니다.

Agent Builder 및 Chatkit으로 멀티 에이전트 시스템 앱을 만들고 Cloudflare로 앱을 배포합니다. GPT-5, Agent Builder, Chatkit, MCP, Fine Tuning, CoT 등 최신 기술을 모두 반영하였습니다.

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

코드 복붙은 이제 그만! 🙅‍♂️ 에이전트의 작동 원리부터 아키텍처, 설계 철학까지 제대로 파고드는 '찐' 개념 강의예요. 단순히 만드는 법을 넘어, 시스템 전체를 설계하는 눈을 틔워드릴게요. 2026년 기술 트렌드 속에서 흔들리지 않는 탄탄한 기본기, 여기서 완성하세요! 🧠✨

AI가 일상과 산업 전반에 빠르게 스며들면서, 이를 노리는 공격 기법 또한 함께 진화하고 있습니다. 이 강의는 생성형 AI와 LLM을 둘러싼 최신 보안 위협을 이해하고, AI를 활용해 보안 업무를 자동화하며, LLM 탈옥 공격과 방어까지 실습으로 경험하는 실전 중심 과정입니다.

[2026년 중 2판 완성 예정] 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 기존 RAG 성능 향상 기법의 한계를 뛰어 넘기 위해 인지 부하라는 사고 틀을 적용해 다양한 기법을 종합합니다.

[2026년 중 2판 완성 예정] LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템: 단순 벡터 검색을 넘어 데이터 관계까지 활용하는 차세대 검색 기술 그래프 데이터베이스의 힘으로 RAG 성능 극대화하기!

다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.

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

AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다. 이 강의는 단 90분 실습으로 에이전트의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 코드 중심의 실습 흐름으로 “AI가 어떻게 판단하고 툴을 사용하는지”를 직접 체험할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, AI 자동화의 첫걸음을 함께 시작해 보세요.

Docker + ollama + R2R 프레임워크를 이용해서 실습 2시간만에 로컬 LLM with RAG기반 Q&A 시스템을 구축합니다. (사내/인하우스 Q&A 시스템, 개인 포트폴리오, AI 활용 업무능력, 상용서비스까지 가능합니다)

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.