대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.

주니어 개발자가 인공지능을 개발 도구로 삼아 기획부터 코드 작성과 배포 및 검증에 이르는 전체 개발 과정을 이해할 수 있게 합니다.

프롬프트 엔지니어링 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.

인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 기존 RAG 성능 향상 기법의 한계를 뛰어 넘기 위해 인지 부하라는 사고 틀을 적용해 다양한 기법을 종합합니다.

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.

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.

C 언어의 기본 개념과 기본 문법을 빠르게 이해할 수 있습니다.

다양한 클린 코딩 기법을 제시합니다.

코딩을 위한 기본 프롬프트 패턴과 인공지능을 활용하기 위한 고급 API 프롬프트 패턴을 소개합니다.

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, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

LLM의 한계와 한계 극복을 위한 최신 기술과 전망되는 미래 기술을 탐구합니다.

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

LLM 기획, LLM 응용 기획 담당자를 위해 LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

LLM 기획, LLM 응용 기획 담당자를 위해 LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

1. 국내 유일 국가공인 AI 자격증, AICE Associate 합격을 위한 모의고사 문제풀이 2. 실제 AICE Associate 출제 문제와 동일한 유형의 모의고사 12회 풀이 강좌

ChatGPT는 쓰는데, 왜 이런 답이 나오는지는 설명하기 어렵지 않으셨나요? “RAG, 에이전트, 파인튜닝… 용어는 아는데 정확히 설명하긴 어렵다” “LLM관련 용어를 들으면 말문이 막힌다” “AI 회의에서 개념 설명이 항상 애매하다” 이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들어졌습니다. 이 강의는 LLM을 ‘툴’이 아니라 ‘구조’로 이해하기 위한 이론 강의입니다. ChatGPT나 Gemini를 사용하는 법이 아니라, 왜 그렇게 동작하는지 설명할 수 있는 기준을 만들어 줍니다.

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

자바 개발자를 위한 AI 활용 마스터 가이드! 이 강좌는 AI가 파이썬만의 영역이란 편견을 깨고, 여러분의 자바 앱에 AI의 눈, 귀, 입, 코딩 능력까지 부여합니다. OpenAI API 기반으로 AI 아키텍트로 성장하세요. AI 작가, 번역가, 화가, 코딩 동료 등 다양한 AI 전문가를 직접 개발하며, 텍스트 요약, 감성 분석, 이미지 해설, 자바 코드 생성, 음성/텍스트 변환, 이미지/자막 생성 등 핵심 기능을 통합한 다기능 AI 어시스턴트를 만듭니다. 시스템 메시지로 AI의 역할을 부여하고, 유해 콘텐츠 검열까지 배우며 기존 자바 시스템의 경쟁력을 극대화할 절호의 기회입니다.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

문학, 영화, 음악, 역사 등 인문학적 관점에서 생성형 AI의 개념과 원리를 쉽게 이해하고, AI가 가져올 문화적 영향과 삶의 변화를 탐구합니다. 개인과 기업이 AI 시대에 어떻게 대응하고 준비해야 할지에 대한 실질적인 통찰과 전략을 제공합니다.

다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

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.

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.

Midjourney&Runway로 하이퀄리티 AI 영상을 제작해보세요. 삼성과 협업한 김동아 감독이 가상 브랜드를 기반으로 AI영상 제작과정을 단계별로 직접 알려드립니다.

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.