The 10x AI-Native Developer: 회사에서 AI로 압도적 성과를 내는 법

복붙만 하는 AI 활용을 넘어, Claude Chat·Cowork·MCP·n8n·Supabase·Vercel까지 연결해 비개발자 직장인의 반복 업무를 실제 자동화하는 방법을 익힙니다. DingcoLabs라는 가상 회사를 배경으로 PM·마케팅·영업·CS·HR 시나리오를 직접 따라 하며, 바로 회사에 가져다 쓸 수 있는 업무 자동화 시스템을 만듭니다.

코딩 몰라도 OK! 당신의 아이디어를 단 4주 만에 실제 수익으로 바꿔보세요. AI와 최신 도구를 활용해, 웹사이트와 앱을 동시에 만들고 바로 서비스까지 연결합니다.

초보자도 쉽게 이해하는 단계별 설명으로, 막연했던 코딩 테스트가 명확해집니다. 필요한 것만 배우고 바로 실전에 적용하세요!

암기가 아닌 이해, 이론이 아닌 경험으로 배우는 백엔드 개발 입문 과정입니다. "JPA가 뭔가요?"라는 면접 질문에 구글링한 정의를 외워 답하는 대신, "JdbcTemplate 지옥을 겪어봤는데요..."로 시작하는 경험 답변을 할 수 있게 만드는 강의입니다. 순수 자바 ServerSocket 30줄 → Spring Boot 7줄로 줄어드는 과정을 직접 체험하며 "왜 프레임워크를 쓰는지" 온몸으로 이해합니다. 6교시 후, 여러분 손에는 Spring Boot + JPA로 구현한 Todo List REST API라는 실제 작동하는 포트폴리오가 들려있을 것입니다.

AI가 한 번에 파일 10개를 만들어주는 시대입니다. 그런데 그 코드가 어디서 바뀌었는지 추적이 안 되고, 팀원 코드와 충돌이 나고, 되돌리고 싶은데 방법을 모르겠다면 — AI를 아무리 잘 써도 생산성은 나오지 않습니다. 이 강의는 단순히 git add, git commit 같은 명령어를 나열하는 수업이 아닙니다. AI가 쏟아낸 코드를 왜 안전하게 관리할 수 있는지, 어떻게 팀원과 코드를 합칠 수 있는지 그 원리를 시각적으로 이해시켜 드립니다. 2시간 뒤, 여러분은 AI가 만든 코드든 내가 짠 코드든, 자유자재로 추적하고 되돌리고 합칠 수 있는 개발자로 변해있을 겁니다.

JdbcTemplate으로 SQL 짜본 적 있으시죠? 컬럼 하나 바뀔 때마다 SQL이랑 RowMapper 동시에 고치느라 한숨 쉬었던 경험, 다들 있을 겁니다. 이 강의는 그 고통에서 출발합니다. 순수 JDBC로 SELECT 하나 하면 35줄입니다. Connection 열고, PreparedStatement 만들고, ResultSet 돌리고, close() 하나 빠뜨리면 서버가 다운됩니다. 이 지옥을 직접 타이핑한 뒤에 JPA의 save() 한 줄을 만나면, "이래서 JPA를 쓰는구나"가 머리가 아니라 손에서 체감됩니다.

"일주일 후 백엔드 기술 면접인데 뭐부터 해야 하죠?" 면접관이 고개를 끄덕이는 답변의 비밀 네이버·카카오·쿠팡·토스 합격자들의 실제 답변 패턴을 3일 만에 완전 체득!

AI한테 "매출 상위 10개 뽑아줘"라고 하면 그럴듯한 쿼리를 뚝딱 만들어줍니다. 근데 그 쿼리가 맞는지, 테이블 3개 JOIN한 결과가 정확한지, 인덱스 없이 50만 건을 풀스캔하고 있는 건 아닌지 — 판단하려면 결국 DB 기본기가 있어야 합니다. 이 강의는 어려운 거 안 합니다. 딱 AI한테 시키기 전에 알아야 할 만큼만, 2시간 안에 SQL의 전체 흐름을 직접 따라 치며 익힙니다. 강의가 끝나면 AI가 짜준 쿼리 앞에서 더 이상 불안하지 않을 겁니다.

모든 이력서가 비슷해 보이는 세상, ‘차별화’가 합격을 만듭니다. 6주간, 백엔드 실무자가 직접 전하는 실전 이력서 전략 4가지를 배우세요.

60분안에 파이썬의 핵심 개념을 이해시키려고 합니다! 맹목적인 문법이 아닌, 왜(Why)와 언제(When) 쓰는지에 집중했습니다

강의에서는 Claude Code architecture를 통해 왜 모델보다 하네스가 중요한지 설명합니다. 그리고 Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness, Debugging Harness라는 6가지 구조로 Claude Code 작업 시스템을 설계하는 방법을 다룹니다. 이후에는 CLAUDE.md, 세션 관리, 큰 코드베이스 제어, worktree 병렬 운영, 에러 로그 분석, 환경변수 및 설정 스코프 문제 추적까지 연결하면서, 실제 백엔드·DevOps 실무에서 Claude Code를 계속 쓸 수 있는 기준을 잡아드립니다.

React + SpringAI로 만드는 안전신문고 AI 신고 서비스 개발 Neo + Essential 5번째 프로젝트 강의는 정부 시스템 개선 아이디어 안전신문고 신고 시스템 구축 입니다!

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.

나를 위해 다 찾아주는 AI! 기획과 조사, 분석과 전달을 하나로 잇는 AI 리서치의 실전 해법

정리 안 된 코드, 쏟아지는 요구사항... AI로 돌파구를 찾고 싶다면 전 토스페이먼츠 기술이사가 알려주는, 레거시 환경에서 AI를 활용해 "일 잘하는 개발자"가 되는 방법 AI 시대에도 레거시는 사라지지 않습니다. 오늘 창업한 회사를 제외하면, 모든 회사에 레거시가 있다고 해도 과언이 아니죠. 그렇다면 우리는 이 현실에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 강의는 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 기술이사가 레거시 환경에서 AI를 활용해 효과적으로 일하는 방법을 직접 보여드립니다. 단순히 AI 사용법이나 코딩 스킬을 알려주는 강의가 아닙니다. 개발자로서 "생각하는 힘"을 키우고, 일을 잘하는 법을 느끼는 것이 목표입니다.

현장에서 오프라인 환경에서도 얼굴인식이 어떻게 동작하는지 궁금했던 경험을 바탕으로, 이 강의에서는 React + Electron과 Python의 FastAPI 기반으로 구동되는 DeepFace를 활용해 얼굴인식 기반 출입·출결 관리의 기본 구조를 함께 만들어봅니다. 완성도보다는 동작 원리 이해와 개인 프로젝트로 확장할 수 있는 기초 다지기에 초점을 둡니다.

현재 안드로이드는 자바 언어와 Kotlin 언어로 개발할 수 있습니다. 어떤 언어를 사용하여도 같은 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 애플리케이션 개발에 대한 기초 부터 심화까지 대부분의 내용을 다루고 있으며 기초적인 내용부터 전부 Kotlin 언어를 이용해 코드를 작성하고 있습니다. 또한 구글의 최신 UI 라이브러리인 Material 3를 이용하고 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 전체 과정 중 3가지 프로젝트를 수행하여 보는 과정입니다. 프로젝트 수행시 Hilt, Retrofit, RoomDatabaes, MVVM 등 현업에서 실제로 사용중인 고급 기법을 익히실 수 있습니다. 또한 안드로이드 개발 도구 안에서 제미나이를 활용한 바이브 코딩을 수행하여 AI를 이용한 생산성 증대를 가져올 수 있다. 저희 소프트 캠퍼스는 항상 최신 강의를 제공하도록 노력하겠습니다.

본 과정은 Spring AI·Spring Boot를 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA(로컬) 를 전략적으로 조합해 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템(Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) 을 설계·구현하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Agentic Workflow Pattern(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) 과 Multi-Agent 구조를 적용하고, Tool·ToolRegistry로 RAG·외부 API/DB 등 실행 레이어를 분리하며, DAG 엔진·YAML 선언적 워크플로·로딩 직후 검증(Validated DSL) 으로 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현하는 흐름을 다룹니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하며, Thymeleaf(SSR) 실습에 React·REST로 프론트/백을 나누고 MCP로 툴·에이전트 런타임을 표준 프로토콜로 연동하는 확장을 더해 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 갖추도록 합니다. 최종 목표는 단일 API 연동·프롬프트 수준에 머무는 단순한 AI 이용자가 아니라, Multi-LLM·에이전트·워크플로·선언·검증을 하나의 실행 아키텍처로 설명·절충할 수 있는, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다.

Next.js 15의 App Router는 서버와 클라이언트의 경계를 완벽히 제어하여 고성능 웹 서비스를 구축하는 강력한 아키텍처입니다. 본 강의는 서버 컴포넌트(RSC)의 동작 원리부터 3대 캐싱 전략(Static, Dynamic, ISR)까지 이어지는 복잡한 렌더링 메커니즘을 12개의 실무 미션을 통해 명확히 연결해 드립니다. 이를 통해 파일 시스템 라우팅과 중첩 레이아웃을 비즈니스 요구사항에 맞게 설계하는 능력을 갖추고, 원리 모를 코드를 복사하던 '바이브 코딩'의 불안함에서 완전히 벗어날 수 있습니다. 결과적으로 여러분은 AI가 생성한 코드의 맹점을 단번에 간파하고 최적의 구조를 주도적으로 지시하는 Next.js 아키텍트로 거듭나게 될 것입니다.

코딩 몰라도 데이터는 읽는다, 일센스 터지는 노코드 AI 분석의 모든 것! 마케팅부터 인사, 품질관리까지—당신의 일센스, AI로 터지게 해드립니다.

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

ThreeJS와 SpringAI로 만드는 3D 지구본 아티클 서비스 | Neo + Essential 나만의 챗봇과 ThreeJS를 통해 3D 지구본 아티클 서비스를 만들어 보세요!

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

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

「Next.js 마스터 클래스: Part 3 - 실전 아키텍처 완성」는 로컬에서만 동작하는 튜토리얼 수준을 넘어, 대규모 트래픽을 견디는 '진짜 상용 서비스(Production)' 아키텍처 설계 지침서입니다. TanStack Query와 Zustand를 결합한 무결점 상태 동기화부터, Turbopack 기반의 100KB 미만 번들 최적화 및 고급 SEO 주입, 그리고 프록시(Proxy)와 JWT 세션을 활용한 철통같은 풀스택 보안망 구축까지 현업의 핵심 기술을 모두 다룹니다. 지긋지긋한 Hydration 에러와 CORS 장벽을 스스로 허물고, 단순한 코더를 넘어 프론트엔드 시스템 전체를 지배하는 '시니어 아키텍트'로 도약하고 싶은 분들께 이 강의를 강력히 추천합니다.

텍스트 한 줄로 만드는 감각적인 영상 콘텐츠! Kling AI로 시작하는 쉽고 빠른 SNS 콘텐츠 제작 입문

매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요? 장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고, 뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고, 외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고, 차트를 열어서 패턴을 분석하고... 이걸 매일 반복하고 계시진 않나요? 저도 그랬습니다. 퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다. 코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요. --- 그래서 시스템을 만들었습니다 매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다. - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고 - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고 - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고 - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고 - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다 저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다. 여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서 손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다. 시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다. --- 근데 저는 개발자가 아닙니다 이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다. 전부 AI한테 말로 시켰습니다. "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘" "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘" "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘" 이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다. 이게 바이브 코딩입니다. --- 이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다 58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다. 데이터 수집부터 시작해서, AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성, Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드, 텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지. Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다. 실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다. 코딩을 몰라도 됩니다. 매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고, 여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다. --- 이런 분께 추천합니다 - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자 - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분 - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분 - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분 --- ⚠️ 이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다. 주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다. 실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

스프링 배치를 처음 접하는 취준생과 현업 개발자를 위한, 실전에서 바로 써먹을 수 있는 '스프링 배치' 강의 입니다!

쏟아지는 기술 트렌드, 무엇이 진짜 중요한지 헷갈리시나요? 가트너, 마이크로소프트 등 글로벌 리포트를 분석하여 2026년을 관통할 10가지 핵심 기술(다중 에이전트, 피지컬 AI, AI 보안 등)을 알기 쉽게 정리해 드립니다.

신입/현직 개발자라면 가장 어려워하는 서류 작성! 합격생들의 서류 작성법을 보고 자신만의 포트폴리오를 만들어 보세요! 합격된 서류만을 보고 이야기합니다!