(Dành cho người lập kế hoạch) Hiểu về phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu người dùng ứng dụng LLM

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

시큐어 코딩(Secure Coding: 보안 코딩)이 무엇인지 전혀 몰라도 이해할 수 있게 한 강의입니다. 기본 보안 코딩 개념을 섭렵한 다음에 웹 서비스 보안을 중심으로 설명합니다. OO 대학교 주관 특강으로 진행했던 강의였습니다. 160개가 넘는 소스 코드를 풍부한 주석과 함께 제시해 실무에서 당장 쓸 수 있는 핵심 주제와 기법을 콕콕 찍어 알 수 있게 합니다.

주니어 개발자가 인공지능을 개발 도구로 삼아 기획부터 코드 작성과 배포 및 검증에 이르는 전체 개발 과정을 이해할 수 있게 함으로써, AI 시대에 필요한 풀스펙트럼(Full-Spectrun) 역량을 갖춰 생존하고 발전할 수 있게 합니다.

이 강의는 대규모 언어 모형(LLM)이나 생성형 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 체계적으로 학습하는 과정입니다. 기초 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

문제화(Problematization)는 문제 제기, 문제짜기 등으로도 번역되는 용어입니다. 그리고 문제 설정이나 문제 정의로도 번역될 수 있습니다. 요청 사항이나 상식 같은 알려진 사실에 대해 새로운 관점에서 의문을 제기하고, 문제를 정의하고, 이 문제를 해결하는 방식을 짜 나가는 과정이 포함되어 있는 개념입니다. 문제화는 모든 개발의 출발점이 되어야 하지만 아직까지 개발 분야에서 충분히 논의되지 않은 주제입니다. 프로젝트를 수행하는 일이나 프로그램을 개발하는 일도 사실 문제를 해결하는 계획을 세우는 일입니다. 즉, 문제화와 관련이 있다는 말입니다. 문제를 해결하려면 먼저 문제가 명확히 정의되어 있어야 합니다. 그런데 대부분 애매한 요청 형태로 문제가 주어지게 됩니다. 그러므로 애매한 요청을 명확한 문제로 바꾸는 힘이 있어야 불필요한 '개발 낭비'를 줄이고, 협업은 원활해지며, 사용자의 진짜 필요를 제대로 파악할 수 있습니다. 이 강의는 실전 사례와 도구를 통해 문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.

생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.

생성형 인공지능(생성형 AI)의 일종인 LLM을 기반으로 삼아 만드는 애플리케이션이나 웹 서비스를 기획할 때 필요한 '서비스 디자인' 개념과 방법을 익힐 수 있습니다.

"이름 하나 바꿨을 뿐인데, 코드가 달라졌습니다." 가독성 좋은 코드의 핵심, '읽히는 이름 짓기'를 원리부터 사례까지 정리했습니다. 읽기 쉬운 이름이 협업의 시작입니다.

C 언어의 기본 개념과 기본 문법을 빠르게 이해할 수 있습니다.

👨‍🍳 코드를 요리하듯, 깔끔하고 맛있게! 『클린 코딩』은 요리에 비유해 클린 코딩을 유쾌하게 배우는 요리사 같은 개발자의 코드 요리 교실입니다. 🍽️

이제는 인공지능을 활용해서 개발하는 시대. 인공지능을 더 잘 활용해 더 좋고, 더 정확한 코드와 문서를 만드는 방법이 필요하므로 이에 알맞은 방법을 제시합니다.

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

LLM의 한계와 한계 극복 방안과 최신 연구 주제를 살펴봅니다.

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

LLM의 한계와 한계 극복 방안과 최신 연구 주제를 살펴봅니다.

LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

[PM,PO]블록체인 서비스기획 NFT기획과 제작 마케팅 NFT아트 리소스를 직접 만들고, 해쉬립스 아트엔진을 통해서 10000개의 NFT를 만들고, 출시 / 마케팅 하는 방법을 알려줍니다.

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

게임기획, 서비스기획, 사업PM 직군에서 다루는 업무인 운영툴&백오피스와 데이터분석 기획에 관한 실무 강의 입니다.

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

생성형 인공지능(생성형 AI)의 일종인 LLM을 기반으로 삼아 만드는 애플리케이션이나 웹 서비스를 기획할 때 필요한 '서비스 디자인' 개념과 방법을 익힐 수 있습니다.

<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.

UT(사용성 테스트)와 사용자 인터뷰를 하면 좋은 것은 알지만 막상 어떻게 해야할지 모르겠다면 이 강의로 자신감을 얻어가세요!

일을 더 잘하고 싶은 디자이너, 서비스 기획자, PM이라면 필수 강의! 디지털 프로덕트, 산업, 유저의 져니별로 어떤 것을 알아야하는지 실제 사례를 기반으로 알려드려요.

UX Writing이 도대체 무엇이고, 왜 중요한지 궁금하신가요? 직접 잘 나가는 앱들의 사례를 보면서 알 수 있을 거예요.

AI 기술과 UX 디자인이 결합하는 AX 시대, 제품팀은 어떤 전략으로 고객 경험을 설계해야 할까요? 17년차 대기업 책임연구원이자, HCI 박사 출신의 지식공유자가 최신 트렌드와 활용 사례, 연구 결과를 기반으로 알려 드립니다.

게임사업PM 취업지망생분들을 위한 실무 가이드 북입니다. 사업PM이 하는 업무 범위 부터 시작해서, BM분석과 개선제안서, 이벤트 기획서, 운영툴 기획,지표 설계와 분석 등 실무 개념과 포트폴리오 작성방법을 알려드립니다.

실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

게임기획자를 위한 밀키트 기획문서입니다. 시스템기획서 , 데이터테이블, 사업PM강좌, 밸런스기획 등 모든 것 17년 경력의 게임기획자가 제공합니다.

이 강의에서는 AI 프로덕트를 기획하고 디자인할 때 필요한 UX 원칙과 실전 노하우에 대해 알려드립니다. 사용자 가치 중심의 AI 활용법, AI를 활용한 UX 기획 및 디자인 방법, 일상 속 디자인 사례를 통해 알아보는 핵심 UX 원칙과 이론, 더 나은 경험을 제공하기 위한 UX 리서치 및 데이터 분석법에 대해 살펴봅니다.

제품 CE인증을 처음 접하시는 분을 위한 기초 강의 입니다.

AI는 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. 70년간의 도전과 실패를 이해해야, AI의 현재와 미래를 제대로 볼 수 있습니다. 👉 “AI 역사를 이해하는 순간, 원리와 미래가 함께 보입니다.” 지금 바로 시작하세요!

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

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.