퇴근 후 2시간으로 완성하는
AI/LLM 서비스 개발 과정
LangChain부터 RAG까지 - 직장인을 위한 AI/LLM 프로젝트
1기 조기마감
2기 조기마감
AI/LLM 서비스 개발 과정 지원 폭주로 2기 사전 신청까지 모집이 마감되었습니다.
3기 사전 신청을 희망하신다면 사전 지원서를 제출해주세요.
Point 01
Point 02
12주 만에 완성하는 4개의 AI/LLM 서비스 개발
Point 03
실무 밀착형 프로젝트
상담 챗봇 만들기
FAQ 문서 기반의 지능형 챗봇으로, RAG 시스템과 프롬프트 엔지니어링을 통한 지능형 상담 서비스 구현
금융 상품 추천 시스템
ETF 상품 추천을 위한 Advanced RAG 시스템 구축 프로젝트로, 검색 성능 최적화 및 Huggingface Space 배포 구현
법률 자문 에이전트
LangGraph와 고급 RAG 기법을 활용한 법률 검색 시스템으로, 외부 API 연동 및 다단계 추론 RAG Agent 구현
기업 정보 분석 에이전트
비정형 데이터 처리와 텍스트와 이미지를 함께 분석하는 멀티모달 RAG를 활용한 기업 분석 시스템으로, LangGraph 기반 지식 추론 기능 구현
현업 주니어 개발자를 위한 실전 AI 입문!
랭체인 기반 챗봇 구현부터 RAG, 에이전트, 그래프 DB까지, 최신 AI 개발 트렌드를 실무에 바로 적용할 수 있도록 알려드립니다.
혼자서는 어렵게 느껴졌던 AI/LLM 학습. 이제는 함께 시작해보시죠! 여러분의 커리어에 실질적인 도움이 되는 생생한 지식과 경험을 나누겠습니다!
주요 경력
현) ㈜다파다 대표 (핀테크 스타트업)
전) 데이콘 CDO
전) 인덕대 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수
Kaggle Competition Expert
집필 저서
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사)
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사)
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사)
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사)
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스)
강연
삼성, 한화, 현대, GS, DB등 기업교육 강의
SBA 새싹(SeSAC) 금천캠퍼스 SW 1~3기 개인형 AI 과정
부산대, 연암공대, 경희대, 한국외대, 성신여대 등 AI 특강
강사진은 기수별로 변동될 수 있습니다.
프로젝트
Project 1
상담 챗봇 만들기
학습 내용
구현 기능
기술 스택
Project 2
금융 상품 추천 시스템
학습 내용
구현 기능
ETF 상품 검색 및 추천 시스템
성능 평가 시스템
하이브리드 검색 기능
Huggingface Space 배포
기술 스택
Python
LangChain
다양한 LLM (Claude, Gemini, Groq)
Huggingface
Gradio
평가 프레임워크
Project 3
법률 자문 에이전트
학습 내용
LangChain 도구(Tool) 및 에이전트 활용
LangGraph를 활용한 상태/메시지 그래프 구현
Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG
사용자 개입 시스템
구현 기능
법률 문서 검색 시스템
다국어 RAG 시스템
사용자 정의 도구
상태 관리 시스템
기술 스택
Python
LangChain
LangGraph
Custom Tools
외부 API 통합
Gradio
Project 4
기업 정보 분석 에이전트
학습 내용
비정형 문서 처리
멀티모달 RAG 구현
그래프 데이터베이스 활용
Knowledge Graph 구축
구현 기능
사업보고서 처리 시스템
이미지-텍스트 통합 검색
그래프 기반 검색
IR 보고서 분석 시스템
기술 스택
Python
Unstructured 라이브러리
CLIP (멀티모달 임베딩)
Neo4j
Knowledge Graph
LangChain
커리큘럼
AI 서비스 개발을 위한
실무 중심 커리큘럼
기술 스택
AI 서비스 개발의 핵심 기술
LangChain
LLM 활용과 RAG 시스템 구축을 지원하는 프레임워크로, 에이전트와 도구 통합을 통해 복잡한 워크플로우를 구현합니다.
LangGragh
LangGraph는 최근 RAG와 함께 주목받는 LLM 워크플로우 프레임워크로, LangChain과 연동되어 복잡한 AI 태스크를 단계별로 처리합니다.
RAG
RAG
외부 지식을 검색하고 활용하여 LLM의 응답을 보강하는 기술로, 문서 처리와 지식 기반 시스템 구축에 활용됩니다.
검색 성능 향상 기법
Search
머신러닝 모델을 위한 인터랙티브 웹 인터페이스를 손쉽게 구축할 수 있게 해주는 파이썬 라이브러리입니다.
멀티모달 LLM
LLM
텍스트와 이미지 등 여러 형태의 입력을 동시에 처리하여 통합된 이해와 분석이 가능한 언어 모델입니다.
혜택 1
재직자 내일배움카드로 부담 없이 시작하세요.
국비지원(KDT)
수강료 0원
*정원 모집 완료 시, 조기 마감 될 수 있습니다.
혜택 2
OpenAI API를 지원합니다
모두의연구소와 함께한 기업들
많은 기업 구성원들이 모두의연구소에서 성장하고 있어요!