①/② AI 시대의 비전공자도 그림으로 이해하는 스마트팩토리 구조 한 번에 이해하기 (입문 과정)

조선·해운 산업은 전통적인 중공업의 대표 분야이지만, 디지털 전환과 인공지능(AI) 기술의 결합을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있습니다. 본 강의는 AI 기반의 조선소 생산 관리, 선박 설계 자동화, 해상 물류 최적화, 예지보전 시스템 구축 등 실제 현장에서 활용되는 구체적 적용 사례를 중심으로 구성되었습니다. 현장 중심의 접근으로, 단순한 이론이 아닌 **‘조선소에서 AI가 실제로 어떻게 일하는가’**를 이해할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 도입 단계에서 고려해야 할 데이터 인프라 구축, 모델 학습, 그리고 해양 환경 특유의 제약 사항까지 다룹니다.

정보보안을 공부하다 보면 이런 생각, 한 번쯤 해보셨을 거예요. “방화벽, CSPM, SIEM… 이름은 들어봤는데 정확히 뭐 하는 건지는 잘 모르겠다.” 이 강의는 정보보안에 입문한 분들이 '보안 솔루션의 지형도'를 확실히 개념을 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 솔루션의 개념, 주요 기능, 장단점, 사례, 최신 트렌드까지… 총 23강으로, 지금 바로 보안 솔루션에 대한 막연함을 걷어내 보는 것은 어떠실까요?

"유튜브에 널린 뻔한 AI 이론과 챗봇 예제는 이제 쓰레기통에 버리십시오. 제조업의 언어를 알고, 공정의 본질을 꿰뚫는 대한민국 유일무이한 '7대 산업군 통합 제조 AI 바이블'입니다." 안녕하세요, 지식공유자 바이트탐정입니다. 현재 수많은 기업과 실무자들이 '제조 DX(디지털 트랜스포메이션)'와 'AI 도입'을 외치고 있습니다. 하지만 시중의 대다수 강의는 제조업의 척박한 현장 실무를 전혀 모르는 IT 개발자나 컨설턴트들의 뜬구름 잡는 이론에 그치고 있습니다. 본 과정은 이론을 위한 강의가 아닙니다. 대한민국 국가대표 7대 제조 산업군의 실제 도메인 지식(Domain Knowledge)과 최신 AI 프레임워크를 유기적으로 결합하여, 내일 당장 현업에 적용할 수 있는 '실전형 제조 DX 시나리오 아키텍처'를 제공합니다.

반도체 산업은 생산 설비, 제어 시스템, 협력사, 데이터가 긴밀하게 연결된 대표적인 제조업 분야입니다. 이 때문에 작은 보안 사고나 시스템 장애도 생산 중단, 품질 문제, 납기 지연, 기술 유출로 이어질 수 있습니다. 이 강의는 반도체 제조 현장에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 복잡한 기술 설명보다는 실제 현장에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지, 왜 반도체 산업이 공격 대상이 되는지, 보안 사고가 기업에 어떤 영향을 주는지를 중심으로 다룹니다. 또한 AI와 스마트팩토리 확산으로 제조 환경이 지능화되면서 보안 위협이 어떻게 변화하고 있는지도 함께 살펴봅니다.

화학 산업의 공정제어 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 사례를 살펴보고, AI 기반 이상 징후 탐지와 대응 방안을 쉽게 이해하는 과정입니다. 생산 중단, 공정값 조작, 유해물질 누출 등 화학 산업 특유의 위험을 중심으로 실무형 OT 보안을 학습합니다.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

[웹 서버 해킹·랜섬웨어·계정 탈취를 시나리오로 따라가며 배우는 보안 사고 대응 입문] 이 강의는 웹 서버 해킹, 랜섬웨어, 계정 탈취, 내부 침투 등 다양한 정보보안 사고가 왜 발생하고 어떻게 확산되는지를 사고 유형별로 살펴보는 과정입니다. 수강생은 각 사고 시나리오를 따라가며 공격 흐름을 이해하고, 사고의 핵심 원인을 분석한 뒤, 방화벽, DMZ, 접근제어, 권한 관리, 백업, 로그 모니터링 등 보안 구조를 통해 어떻게 해결하고 재발을 방지할 수 있는지 학습하게 됩니다. 단순한 보안 개념 설명이 아니라, 보안 사고의 원인 분석부터 해결 방향까지 한 번에 이해하는 시나리오형 정보보안 입문 강의입니다.

AI 시대, 제조업 보안 현장 사례 중심으로 이해하기는 스마트팩토리와 AI 기반 제조 환경에서 중요성이 커지고 있는 OT 보안을 현장 사례 중심으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 과정입니다. 이 강의에서는 OT, ICS, PLC, SCADA, HMI, MES 등 제조 현장에서 자주 등장하는 핵심 개념을 설명하고, IT 보안과 OT 보안의 차이를 비교합니다. 또한 랜섬웨어, 원격접속 악용, 협력사 계정 탈취, 생산라인 중단, 설비 오작동, 데이터 위변조 등 제조 현장에서 발생할 수 있는 보안 위협을 사례 중심으로 살펴봅니다. 수강생은 이 과정을 통해 제조업 OT 보안의 기본 구조를 이해하고, 생산설비와 산업제어시스템을 보호하기 위해 어떤 보안 관점이 필요한지 파악할 수 있습니다. 또한 이후 산업별 제조업 보안 과정을 학습하기 위한 공통 기반을 마련할 수 있습니다.

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.

이 과정은 건설 및 토목 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 실무 적용 전략을 다루는 전문 과정입니다. 디지털 전환이 가속화되는 건설 산업에서, AI는 설계·시공·안전·품질 관리 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있습니다. 본 과정에서는 실제 현장에서 활용할 수 있는 스마트 건설, 디지털 트윈, AI 기반 장비 제어, 안전 모니터링, 품질 검증 등의 실무 적용 사례를 중심으로 학습합니다.

"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?" 뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다. 비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

화학·정밀화학 제조업은 복잡한 공정과 높은 안전성이 요구되는 산업입니다. 본 강의는 AI를 활용해 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 강화하는 전략을 다룹니다. 공정 데이터 분석, 품질 예측, 설비 예지보전, 환경 규제 대응 등 실제 현장에서 바로 적용 가능한 AI 활용 사례를 중심으로 실무 역량을 체계적으로 배울 수 있습니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

디지털 전환(DX)은 선택이 아닌 필수입니다. 이 과정은 모든 직원을 위한 디지털 전환의 첫걸음으로, DX의 핵심 개념부터 업무 혁신 사례까지 쉽고 명확하게 알려드립니다. 변화하는 시대에 뒤처지지 않고, 스스로 성장하며 조직의 혁신을 주도할 수 있는 힘을 길러보세요! 본 강의를 깊게 생각하지 마시고, 가벼운 마음으로 수강하세요.

아이디어의 가치를 깨우는 열쇠: 지식재산능력시험(IPAT) 강의 핵심 강의 이 강의는 단순히 시험 합격을 넘어, 눈에 보이지 않는 '아이디어'를 보호하고, 가치를 창출하며, 나아가 강력한 '자산'으로 만드는 실질적인 방법을 배우는 과정입니다. 지식재산(IP)에 대한 막연함을 없애고, 어떤 분야에서든 경쟁력을 갖춘 전문가로 성장할 수 있도록 돕습니다. 방대한 정식 교재 때문에 학습 시작조차 망설이셨나요? 이 과정은 국가공인 지식재산능력시험( IPAT) 정식 교재의 모든 내용을 다루지 않습니다. 대신, 시험에 자주 출제되는 핵심 개념과 고득점 포인트만 선별하여 구성했습니다. 시험 준비는 길게만 하면 좋은 것이 아닙니다. 필요한 것만, 정확하게, 반복해서 익히는 것이 합격의 비결입니다. 이 강의에서 그 비결을 만나보세요.

**「바이트 탐정이 알려주는 디지털 포렌식 기법: 증거 수집 및 확보」**는 사이버 범죄, 내부 정보 유출, 침해사고 발생 시 필요한 디지털 증거를 어떻게 수집하고 보존해야 하는지를 중심으로 다루는 강의입니다. 디지털 포렌식의 기본 개념부터 증거 수집의 원칙, 무결성 유지, 합법적인 증거 확보 절차까지 초보자도 이해할 수 있도록 사례 중심·절차 중심으로 설명합니다. 전문적인 분석 도구 사용 이전에 반드시 알아야 할 포렌식 사고방식과 증거 확보의 핵심 개념을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

침해사고 대응은 도구를 잘 다루는 문제보다, 먼저 무엇을 판단해야 하는지 아는 문제입니다. 이 과정은 악성코드를 어떻게 분석하는지보다, **“지금 이 상황이 침해사고인지, 무엇부터 조치해야 하는지”**를 현실적인 사고 흐름으로 설명합니다. 웹툰 기반의 실제 현장 상황을 통해 침입 징후 식별 → 사고 판단 → 초기 대응 → 확산 방지 → 분석·포렌식 단계로 이어지는 침해사고의 전체 흐름을 비전공자도 이해할 수 있도록 정리했습니다. 단편적인 기술 설명이 아니라, 실무자가 현장에서 바로 써먹을 수 있는 판단 기준과 대응 관점을 배우는 과정입니다.

"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?" 뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다. 비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

Google Workspace Business 에디션 이상에서 제공하는 Gemini를 이용한 활용방법 교육입니다. id@gmail.com 개인 사용자에게는 도움이 적고, Google Workspace Starter에서도 사용할 수 없습니다. 회사에서 Google Workspace Business 이상 사용자가 어떻게 Gemini를 회사 업무에 사용할 수 있는지 기능과 방법을 설명합니다. 최신의 업데이트 내용을 지속적으로 관리합니다. 교육 수료이후에도 주기적으로 업데이트 또는 변경내용을 확인하세요

AI, 드디어 몸을 갖다 - 로봇 시대, 나의 생존 전략은? 피지컬 AI는 단순한 로봇이 아닙니다. 인공지능, 로봇공학, 에너지 기술의 대융합이 만들어낸 경제 패러다임의 전복입니다. 본 과정은 피지컬 AI의 등장 배경부터 글로벌 빅테크의 전략, 하드웨어 주권, 그리고 로봇세, 기본소득, 글로벌 불평등 등 미래 사회 이슈까지, 다양한 관점으로 확인할 수 있습니다.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

"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.

디지털 머니의 표준을 읽다 — 스테이블코인으로 열리는 금융의 새로운 질서 불확실한 디지털 자산 시장 속에서도 유일하게 ‘실제 돈처럼’ 작동하는 스테이블코인은 이미 글로벌 금융 인프라의 핵심으로 부상했습니다. 디지털 경제의 패러다임 변화를 가장 앞에서 이해하고 싶은 실무자에게 필요한 필수 지식들을 압축해 제공합니다.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

Copilot Chat은 단순한 AI 도우미를 넘어, 여러분의 생산성과 창의력을 극대화하는 내 업무의 든든한 비서가 되어줄 것입니다. 이 강의에서 Copilot Chat의 핵심 기능과 활용법, 실무에 바로 적용 가능한 사례, 그리고 각 업무에 맞춘 맞춤형 팁까지 학습해 Copilot Chat과 함께 일의 방식이 달라지는 경험을 시작해보세요!

트랜스포머 기반 LLM 아키텍처와 GPU 활용 전략을 이해하고, vLLM을 활용한 실제 서빙 과정까지 직접 실습합니다. AI 시스템 파이프라인 구축부터 모니터링, 멀티 GPU 활용까지 실무 흐름 전체를 다루며, 복잡한 수식 없이 그림과 실습 중심으로 직관적으로 이해할 수 있도록 구성한 강의입니다.

[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.

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.

인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

데이터 분석 프로세스 전 과정을 chatGPT와 생성 AI를 사용해서 보다 쉽게 접근해 봅니다. 데이터 분석 과정을 보다 쉽게 이해하면서 AI를 데이터 과학 실무에 활용하는 법도 같이 습득할 수 있습니다.