ChatGPT 업무혁신 BIBLE - 바이브코딩(vibe coding)을 활용한 시민개발자의 시대

이 강의는 AI 시대에 개발 생산성을 극대화하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심 강의입니다. 단순히 AI를 사용하는 방법을 넘어서, 실제 개발 환경에서 Claude Code를 어떻게 활용해야 하는지, 그리고 어떻게 하면 “제대로 된 결과”를 만들 수 있는지에 집중합니다. 많은 개발자들이 AI를 사용하면서도 ❌ 결과가 일관되지 않거나 ❌ 코드 품질이 떨어지거나 ❌ 프로젝트가 점점 복잡해지는 문제를 겪고 있습니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ✔ 스펙 기반 워크플로우 ✔ 구조화된 명령어 시스템 ✔ 서브에이전트 및 자동화 전략 을 통해 AI를 도구가 아닌 ‘개발 파트너’로 활용하는 방법을 알려드립니다. 또한 Firebase, Figma, GitHub, Vercel과 같은 실제 서비스와 연동하여 처음부터 끝까지 하나의 애플리케이션을 완성하고 배포하는 경험을 제공합니다.

이 과정은 단순한 AI 채팅을 넘어, AI 에이전트를 활용해 실제로 업무를 처리하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다. 많은 수강생들이 이미 ChatGPT나 Claude를 사용하고 있지만, 여전히 반복적인 업무, 산만한 워크플로, 과도한 조사 작업, 생산성 저하 등의 문제에 시달리고 있습니다. 문제는 대개 AI 자체에 있는 것이 아니라, 업무를 체계적으로 정리하고, 명확한 지시를 내리며, 신뢰할 수 있는 워크플로를 구축하는 방법을 아는 데 있습니다. 이 강좌에서는 Claude Cowork의 실제 활용법을 단계별로 안내합니다. 이론에만 집중하기보다는 프로젝트 관리, 브라우저 자동화, 회의 준비, 지속적 메모리 시스템, 스킬, 플러그인, 데스크톱 제어와 같은 실용적인 예제를 통해 실습합니다. 이 과정은 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 모든 내용을 간단하고 실용적인 방식으로 설명합니다. 과정을 마치면 수강생들은 연구, 계획, 정리, 자동화, 일상 업무에 있어 Claude Cowork를 진정한 생산성 도우미로 활용하는 방법을 이해하게 될 것입니다.

Claude Code는 현재 가장 강력한 AI 코딩 에이전트 중 하나로 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 단순히 Claude Code를 설치하는 것만으로는 생산성을 극대화할 수 없습니다. 실제로 Claude Code를 효과적으로 활용하려면 컨텍스트 관리, 메모리 시스템, 스킬(Skills), 서브에이전트(Subagents), 에이전트 팀(Agent Teams)과 같은 고급 기능을 이해해야 합니다. 본 강의에서는 Claude Code의 설치 및 초기 설정부터 시작하여 실무에서 활용되는 고급 워크플로우까지 단계별로 학습합니다. 수강생들은 Claude Code를 VS Code와 연동하고, 다양한 모델을 선택 및 활용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 Context Engineering, Memory 관리, Skills, Subagents, Agent Teams를 활용하여 복잡한 개발 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 익히게 됩니다. 강의 후에는 Claude Code를 단순한 AI 챗봇이 아닌 실제 개발 생산성을 높여주는 AI 개발 파트너로 활용할 수 있게 됩니다. 강사는 실제 AI 개발 및 소프트웨어 프로젝트 경험을 바탕으로 Claude Code를 실무에 적용하는 방법을 설명하며, 수강생들이 흔히 겪는 컨텍스트 관리 문제, 토큰 낭비, 비효율적인 프롬프트 작성 문제 등을 해결할 수 있도록 돕습니다.

이 과정은 학습자들이 실전 프로젝트와 실습 시연을 통해 탄탄한 AWS 클라우드 엔지니어링 및 아키텍처 역량을 기를 수 있도록 설계되었습니다. 수강생들은 안전한 AWS 환경을 구축하고, EC2와 오토 스케일링을 활용해 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 관리하며, VPC와 로드 밸런서를 통해 네트워킹을 구성하고, S3, Aurora, MySQL을 사용하여 클라우드 네이티브 스토리지 및 데이터베이스 솔루션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 본 과정 전반에 걸쳐, 저는 실습 랩, 아키텍처 설명, 그리고 현대 클라우드 환경에서 흔히 사용되는 실제 배포 시나리오를 활용하여 수강생들을 단계별로 안내합니다. 복잡한 AWS 개념을 이해하기 쉬운 강의로 단순화하는 데 중점을 두며, 동시에 수강생들이 클라우드 배포, 보안 구성, 인프라 확장 과정에서 흔히 저지르는 실수를 피할 수 있도록 돕습니다. 본 과정을 마치면 수강생들은 AWS에서 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 설계할 수 있는 자신감을 얻게 될 뿐만 아니라, AWS 솔루션 아키텍트 어소시에이트(AWS Solutions Architect Associate) 자격증 시험을 준비할 수 있게 됩니다.

이 과정은 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 고급 쿠버네티스 개념을 숙달하고자 하는 개발자, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 마련되었습니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 실습 프로젝트와 실제 배포 시나리오를 수행하며, 안전하고 확장 가능하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 쿠버네티스 인프라를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 현대적인 데브옵스 팀이 활용하는 실제 구현, 문제 해결 및 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. 쿠버네티스를 학습할 때 수강생들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 대규모 환경에서 모든 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 많은 학습자들이 RBAC 권한, 영구 스토리지, 네임스페이스, 네트워크 정책, StatefulSets, Kustomize, 안전한 클라우드 배포와 같은 주제를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 명확한 설명, 가이드가 제공되는 실습, 실제 운영 환경과 유사한 예시를 통해 이러한 문제들을 단계별로 해결해 줍니다. 수강생들은 쿠버네티스 리소스를 구성하고, 워크로드를 보호하며, 애플리케이션 구성을 관리하고, MongoDB와 같은 스테이트풀 애플리케이션을 배포하고, Kustomize를 사용하여 다중 환경 배포를 자동화하는 방법을 단계적으로 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고, 인그레스(Ingress), TLS 인증서, 모니터링 및 확장 전략을 구성하는 방법도 다룹니다. 이 과정을 마치면 수강생들은 전문적인 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 고급 쿠버네티스 환경을 설계, 보안 강화, 배포 및 관리할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

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.

Spring Security를 공부하다 보면, "로그인은 만들었는데 권한 처리는 어떻게 하지?" "실무에서는 어떤 방식으로 인증/인가를 구현하지?" 이런 고민을 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이 강의는 그런 고민을 해결하기 위해 만든 실무 중심 프로젝트 강의입니다. 단순히 개념만 설명하는 것이 아니라, 👉 실제 TodoApp 프로젝트를 기반으로 👉 데이터베이스 연동 👉 사용자 권한 관리 👉 Validation 처리까지 실제 서비스에서 사용하는 방식 그대로 구현합니다. 특히, 많은 수강생들이 어려워하는 부분인 Method 단위 권한 처리 템플릿에서의 접근 제한 정규표현식을 활용한 Validation 을 쉽고 단계적으로 설명해드립니다. 이 강의를 통해 👉 "Spring Security를 실제로 사용할 수 있다" 라고 자신 있게 말할 수 있도록 도와드립니다. 🚀

이 강의는 단순한 문법 설명을 넘어, 실무에서 바로 사용할 수 있는 C++ 프로그래밍 능력을 기르는 데 집중합니다. 강의를 진행하면서 수많은 학습자들이 겪는 공통적인 문제—예를 들어 STL을 이해하지 못하거나, 파일 처리와 예외 처리 개념이 혼란스러운 문제—를 직접 해결해왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 복잡한 개념도 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 단계적으로 설명합니다. 또한, 이 강의는 단순한 이론 전달이 아니라 👉 “왜 이 개념이 필요한지” 👉 “실제 코드에서 어떻게 쓰이는지” 👉 “실무에서는 어떻게 활용되는지” 를 중심으로 구성되어 있습니다.

이 강의는 MySQL을 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 DBMS의 기본 개념부터 시작하여, 실제 실무에서 활용 가능한 SQL 작성 능력까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 강의를 진행하면서 학습자들이 자주 겪는 문제(예: SQL 문법이 어렵다, 쿼리를 어떻게 작성해야 할지 모르겠다, 데이터 처리 흐름이 이해되지 않는다)를 해결하기 위해 이론과 실습을 반복적으로 구성하였으며, 실습 중심으로 자연스럽게 실력을 쌓을 수 있도록 도와드립니다. 특히 단순한 문법 암기가 아니라, 실제 데이터를 다루는 과정에서 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하는 데 초점을 맞추었습니다.

이 강의는 데이터베이스를 처음 배우는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 MySQL의 기초부터 실무 활용까지 단계적으로 설명합니다. 강의에서는 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제로 많이 겪는 문제 상황을 중심으로 어떻게 SQL을 작성하고 데이터를 다루는지 실습을 통해 해결 방법을 알려드립니다. DBMS의 개념부터 MySQL 설치, SQL 기본 문법, 데이터 조작, 함수 활용까지 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 반복적인 실습을 통해 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하고, 스스로 쿼리를 작성할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 합니다.

본 강의는 Rust(러스트)를 처음 배우는 분들을 위해 기초부터 차근차근 학습할 수 있도록 구성된 입문 강의입니다. Rust를 처음 접하는 많은 학습자들이 문법의 낯설음 메모리 개념에 대한 부담 기존 언어(C/C++)와의 차이 때문에 어려움을 느끼게 됩니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 👉 쉬운 설명 👉 단계별 학습 구성 👉 반복적인 예제 실습 을 통해 누구나 자연스럽게 Rust를 이해할 수 있도록 도와드립니다. Rust는 안정성과 성능을 동시에 제공하는 현대적인 시스템 프로그래밍 언어로, 앞으로의 개발 환경에서 매우 중요한 기술입니다. 본 강의를 통해 Rust의 핵심 기초를 확실하게 다져보세요.

AI에게 원하는 답을 정확히 얻어내는 '프롬프트 엔지니어링'의 핵심 기술을 배웁니다. 왕초보의 첫걸음부터 전문가의 실전 응용까지, AI 활용 능력을 극대화하세요!

이 강의는 Python 프로그래밍에 대한 완전한 입문 과정을 제공합니다. 기초부터 시작하여 점진적으로 더 고급 스크립트 작성과 실제 코딩 문제 해결까지 다룹니다. 단계별 설명, 실습 연습, 그리고 프로젝트를 통해 이 강의는 코딩 여정을 시작하거나 Python 기초를 강화하고자 하는 모든 분들에게 완벽합니다.

"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.

2025년 젠슨 황이 직접 언급한 Physical AI, Perception AI, Generative AI, Agentic AI 그리고 Physical AI의 시대가 온다. 빠르고 간단하게 Physical AI를 직접 체험해봅니다. HuggingFace의 LeRobot 라이브러리와 실물 로봇과 함께 Physical AI를 체험해보세요.

본 과정은 일반 사무직 재직자가 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 업무 파트너로 활용할 수 있도록 설계된 실무 중심의 기초 과정입니다. AI의 작동 원리와 한계에 대한 정확한 이해를 바탕으로 보안·저작권을 준수하며 안전하게 활용하는 능력을 기르는 데 목적이 있습니다. 프롬프트 설계의 핵심 원리부터 기획, 보고서, 이메일, 회의록 등 텍스트 기반 업무의 효율화, 엑셀 데이터 분석과 이미지·PDF 문서 활용까지 단계적으로 학습하여 반복 업무 시간을 획기적으로 단축하고 1인 다역의 실무 역량을 확보하도록 돕습니다. 개인 차원의 활용을 넘어 팀 단위 업무 템플릿과 표준을 구축하는 방법까지 다루어, 수강 종료 후 즉시 현업에 적용 가능한 업무 자동화 자산을 보유하고 조직 전체의 생산성 향상으로 이어지도록 구성된 실천 중심의 교육 과정입니다.

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

AI로 유튜브 쇼츠 만들기 자동화!! n8n으로 유튜브 쇼츠를 자동으로 만드는 방법을 처음부터 배웁니다. 글→이미지/음악→영상 만들기→업로드까지 한 번에 돌아가는 흐름을 직접 만들어 봅니다. 테스트 모드/실전 모드 구분, 비용 아끼는 팁까지 실습합니다. 강의 끝나면 바로 쓸 수 있는 자동화 템플릿 3개를 완성합니다. 코딩 몰라도 따라올 수 있게 노드 배치부터 차근차근 배웁니다. AI 유튜브 쇼츠 제작 자동화 함께 해보세요!

코파일럿 (copilot) 과 함께 개발에 입문을 해봐요. AI와 함께라면 초등학생도 따라할 수 있어요!

이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

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.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

인공지능은 이전의 그 어떤 기술적 변화보다 빠르게 인사 관리(HR) 분야를 변화시키고 있습니다. 오늘날 생성형 AI를 이해하는 채용 담당자와 HR 리더들이 내일의 노동 시장을 주도하게 될 것입니다. 이 과정은 채용, 선발, 온보딩, 인력 계획, 컴플라이언스 및 HR 운영 전반에 걸쳐 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 거대언어모델(LLM)을 활용하는 방법을 다루는 완전하고 실용적인 가이드입니다. 단순히 이론만 배우는 것이 아닙니다. 여러분은 실제로 AI 기반의 HR 시스템을 직접 구축하게 됩니다. 이 과정이 특별한 이유 이 프로그램은 "AI 기초" 그 이상을 다룹니다. 구조화된 프롬프트 엔지니어링, 재사용 가능한 프롬프트 패턴, 맞춤형 GPT 제작, 그리고 실제 HR 자동화 워크플로우를 교육합니다. 다음을 배우게 됩니다: 거대언어모델(LLM)의 이해와 작동 원리 무작위성 제어 및 환각 현상(Hallucination) 감소 기법 HR 사례별 검증된 프롬프트 패턴 활용법 직무 기술서(JD) 생성기 구축 이력서 스크리닝용 맞춤형 GPT 제작 Gemini를 활용한 이력서 스크리닝 자동화 후보자 평가용 맞춤형 GPT 개발 백그라운드 체크(평판 조회) 자동화 시스템 구축 AI 온보딩 챗봇 제작 후보자 평가 시 편향성 탐지 인간 참여형(Human-in-the-loop) 스크리닝 시스템 구현 AI 감사 및 리스크 평가 수행 고용법 및 데이터 프라이버시 규정에 맞춘 AI 활용 이 과정은 기술적 명확성과 HR 특화 응용력을 결합했습니다. 학습 결과 이 과정을 마칠 때쯤 여러분은 다음을 할 수 있게 됩니다: 반복적인 HR 업무 자동화 더 빠르고 일관성 있는 이력서 스크리닝 구조화된 평가 프레임워크를 통한 채용 품질 향상 AI 지원 평가 방식을 통한 편향성 감소 개인별 맞춤형 학습 및 성장 계획 수립 직원의 성장 가능성 및 준비도 예측 근거 기반의 성과 검토 문서 개선 데이터 보호 및 고용법 준수 보장 조직을 위한 맞춤형 HR GPT 도구 구축 전략적이고 AI 중심적인 인력 의사결정 여러분은 단순한 AI 관찰자에서 AI 실행가로 거듭날 것입니다. 수강해야 하는 이유 채용과 HR 분야에서 AI는 더 이상 선택이 아닙니다. 많은 기업이 채용, 스크리닝, 인력 계획에 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다. 이러한 도구를 효과적으로 사용하지 못하는 전문가는 뒤처질 위험이 있습니다. 이 과정은 다음을 제공합니다: 실무에 즉시 사용 가능한 HR 프롬프트 프레임워크 AI 도구 구현에 대한 단계별 시연 윤리적 및 법적 리스크 관리 가이드 실제 HR 사례 연구 미래를 대비하는 HR 기술 스택 채용 담당자, HR 매니저, 인재 영입 전문가, HR 비즈니스 파트너(HRBP), 또는 HR 리더 등 누구에게나 이 과정은 AI를 업무 프로세스에 자신 있게 통합할 수 있는 기술을 제공합니다. HR의 미래는 AI를 전략적이고 책임감 있게 이해하는 전문가의 것입니다. 지금 등록하여 AI 기반 인사 관리의 선두에 서십시오.

파이썬을 활용하여 텔레그램 봇, 슬랙 봇, 카카오톡 챗봇, 디스코드 봇을 다양한 예제를 통해 각 서비스의 특징과 봇을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

ChatGPT API로 30분 만에 다국어 번역기 웹 풀스택 개발하고, 인공지능을 전혀 모르더라도 프로덕트에 최신 인공지능(ChatGPT API)을 도입해봐요!

Numpy와 Pandas는 데이터 분석의 기본이자 AI 프레임워크의 기반으로, 제가 현업과 강의에서 쌓아온 핵심 활용 노하우를 담았습니다. 마케터·기획자·초보 분석가들이 가장 자주 막히는 데이터 정제·가공을 실습 중심으로 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 누구나 개발자 도움 없이 스스로 데이터를 다루고 분석 결과를 만들어내는 실력을 갖출 수 있습니다.

AI 엔지니어 입문자를 위한 강의는 데이터 처리부터 모델 개발, 클라우드와 MLOps, 그리고 윤리적 고려까지 전 과정을 짧게 체험할 수 있도록 구성되었습니다. 단순히 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 서비스로 연결하는 과정을 이해해 실무 감각을 익히는 데 중점을 둡니다. AI를 처음 배우는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 실습과 예제를 곁들여 진행합니다.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

코딩을 전혀 몰라도 돼요. 바이브코딩 공부 반나절이면 코드를 짜지 않고도 프로그램을 만들수 있게 될거예요. 웹 스크래핑, TTS, 챗봇, 게임 등 단계별 예제 10개를 직접 만들며 최신 AI코딩법을 익혀봅시다.