⚡ AI 인텔리전스 레이더

AI 실전 강의 커리큘럼

AI와 베프 되기부터 나만의 자동화 봇·앱 서비스 런칭까지

빠르게 변하는 트렌드에 따라 세부 커리큘럼은 변동될 수 있습니다.

🌱 초급반 AI와 베프 되기 총 4회

AI로 리서치, 문서 분석, 글쓰기, 이미지·영상 콘텐츠까지 혼자 뚝딱 만들어냅니다

  1. 1회차생성형 AI 이해 & ChatGPT 마스터약 14분

    LLM과 생성형 AI 쉽게 이해하기

  2. 2회차Claude · Gemini & 리서치·문서·글쓰기약 11분

    긴 글·문서·코딩 강자 사용법

  3. 3회차이미지 & 영상 제작약 10분

    Midjourney · ChatGPT 이미지 · Gemini Nano Banana 가입부터 실전까지

  4. 4회차 🎬결산 — 나만의 숏폼 콘텐츠 완성약 6분

    주제 한 줄과 첫 3초 훅 잡기

🚀 중급반 나만의 자동화 봇 & 앱 서비스 런칭 총 6회

Make·OpenClaw로 반복 업무를 자동화하고, Claude Code로 나만의 앱을 만들어 배포합니다

  1. 5회차IT 기초 — 비개발자를 위한 넓고 얕은 지식약 9분

    IP·DNS·HTTP — 주소 입력하면 페이지가 뜨는 원리

  2. 6회차노코드 자동화 — Make로 내 업무 봇 만들기약 8분

    트리거 → 가공 → 액션 — 모든 자동화의 공통 구조

  3. 7회차Claude Code 입문 — 앱으로 시작해 직접 만들기약 18분

    CLI · 데스크탑 앱 두 입구 (CLI는 기본 터미널·tmux·cmux 중 선택)

  4. 8회차Claude Code 실전 — 기능 추가 & 배포약 25분

    상태 저장·다크모드·반응형까지 한 기능씩

  5. 9회차웹앱 완성도 높이기 & 출시 준비약 10분

    반응형·빈 상태·에러·속도·접근성 체크리스트

  6. 10회차 🏆🏪 앱 스토어 출시 — 애플 & 구글 (네이티브 앱)약 6분

    애플 $99/년 · 구글 플레이 $25 — 가입부터

🔧 고급반 오픈소스 AI 생태계 & 운영 총 7회

게이트웨이·셀프호스팅 챗UI·코딩 에이전트까지 오픈소스 생태계를 지도처럼 이해하고, 필요한 도구를 골라 씁니다

  1. 11회차오픈소스 AI 생태계 — 8개 클러스터 지도약 7분

    AI는 '엔진', 오픈소스는 그 엔진 쓰는 8가지 방법

  2. 12회차🟠 OMC — Claude Code에 '팀'을 더하는 확장팩약 10분

    Claude Code를 강화하는 오픈소스 '플러그인 한 꾸러미'

  3. 13회차🦞 OpenClaw — 말로 시키는 메신저 AI 비서 (자동화 + 오픈소스)약 9분

    매일 쓰는 텔레그램·슬랙·카톡 같은 메신저 안으로 불러들이는 개인 AI 비서 — 새 앱 없이 '말 거는 채팅창'이 곧 AI 창구

  4. 14회차💬 셀프호스팅·노코드 AI 앱 — 우리만의 ChatGPT + Dify약 16분

    대화가 회사 밖으로 안 나가는 사내 전용 AI 화면

  5. 15회차🔌 게이트웨이 — 여러 AI를 한 콘센트로약 6분

    앱과 여러 AI 사이에 두는 '중간 멀티탭'

  6. 16회차🛠️ 코딩 에이전트 & 앱 SDK — 오픈소스로 코드부터 서비스까지약 12분

    Claude Code의 멀티모델·오픈소스 사촌들

  7. 17회차🎨 오픈소스 이미지·영상 생성 — 로컬 GPU로 무료·무제한약 16분

    ComfyUI + SD 3.5·FLUX로 무료·무제한 생성

🧪 전문가반 코드로 만드는 AI 엔지니어 총 7회

도구로 '쓰던' AI 기능을 코드로 직접 구현하고, 품질을 숫자로 평가하고, 서비스로 서빙·플랫폼화합니다 (트랙 내내 '내 자료로 답하는 AI 비서'를 맨바닥부터 직접 만들어 그대로 포트폴리오로)

  1. 18회차코드 토대 — AI가 짠 코드를 직접 읽고 고치기약 9분

    '도구로 쓰기'에서 '코드로 만들기'로 — AI 보조 탈피

  2. 19회차LLM을 코드로 직접 호출 — 구조화 출력 & 멀티 프로바이더약 6분

    도구·노코드 없이 LLM을 코드로 직접 부르기

  3. 20회차RAG를 코드로 — 임베딩·벡터검색에서 챗봇·평가까지약 14분

    '내 자료에서 관련 부분 찾기'를 코드로

  4. 21회차에이전트를 코드로 — 툴 호출부터 하네스 설계까지약 4분

    LLM이 도구를 써가며 작업을 처리하게

  5. 22회차평가 & 운영(LLMOps) — 품질 측정부터 서빙까지약 6분

    '좋아 보인다'를 '정답률 X%'로 바꾸기

  6. 23회차매일 돌아도 안 깨지게 — 메모리·신뢰성·지연·비용 설계약 6분

    '한 번 되는 데모'를 '매일 도는 서비스'로

  7. 24회차자체 모델을 만든다 — 파인튜닝·post-training (트랙 마무리) ★약 16분

    '기성 모델 쓰기'에서 '내 모델 만들기'로 — 자체 LLM 학습의 지도