
생성형 AI 기초와 동작 원리 이해
YoungJea Oh
딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.
中級以上
인공지능(AI), transformer, multimodal
이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.
수강생 59명
난이도 초급
수강기한 무제한
LangChain·LangGraph를 활용해 생성형 AI 서비스를 직접 설계하고 구현할 수 있다.
PDF·웹·DB 데이터를 연결한 RAG 기반 챗봇을 직접 만들 수 있다
Human-in-the-loop·메모리·스트리밍을 포함한 실무형 AI Agent를 만들 수 있다
학습 대상은
누구일까요?
생성형 AI를 써보긴 했지만, 서비스로 어떻게 구현해야 할지 막막한 개발자
RAG·Agent 개념은 알지만 실무에 적용하지 못해 답답한 데이터/AI 실무자
선수 지식,
필요할까요?
프로그래밍 입문 수준의 Python 지식이면 충분하며, 필요한 내용은 수업 중 설명합니다.
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강의
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
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