프로젝트로 배우는 루프 엔지니어링(Loop Engineering) Part 1 - Codex로 24시간 자동으로 돌아가는 바이브코딩 시스템 만들기
내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.
Cơ bản
GitHub, 업무 생산성, openai
프로젝트로 배우는 루프 엔지니어링(Loop Engineering) Part 1 - Codex로 24시간 자동으로 돌아가는 바이브코딩 시스템 만들기
프로젝트로 배우는 OpenAI Codex - AI를 이용한 바이브코딩 기초부터 심화까지
비전공자도 OK: AI와 대화하며 만드는 바이브 코딩 실전 프로젝트
Nhập môn
업무 생산성, openai, codex
프로젝트로 배우는 OpenAI Codex - AI를 이용한 바이브코딩 기초부터 심화까지
로컬 LLM(Local LLM) 활용 가이드 Part 1 - small LLM(sLLM) 활용하기 & LLM의 성능 평가(Evaluation) 및 개선하기
다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.
Trung cấp trở lên
인공지능(AI), LLM, LangChain
로컬 LLM(Local LLM) 활용 가이드 Part 1 - small LLM(sLLM) 활용하기 & LLM의 성능 평가(Evaluation) 및 개선하기
고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)
실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.
Trung cấp trở lên
AI Agent, LangGraph, 인공지능(AI)
고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)
모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)
다양한 사례를 통해 MCP(Model Context Protocol)를 이용한 업무자동화 방법(Playwright 크롤링, Figma 디자인, Notion 자료 정리, Excel 자료분석)을 학습할 수 있는 강의입니다.
Nhập môn
MCP, 인공지능(AI)
모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)
개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기
Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.
Cơ bản
cursor, LLM, MCP
개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현
LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.
Trung cấp trở lên
LangGraph, AI Agent, LangChain
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
Trung cấp trở lên
LangGraph, AI Agent, LangChain
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.
Trung cấp trở lên
LangChain, RAG, openAI API
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.
Trung cấp trở lên
openAI API, ChatGPT, gemini
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.
Trung cấp trở lên
LLM, LangChain, ChatGPT
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
Trung cấp trở lên
LLM, Llama, 딥러닝
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
