공식 무료 학습 자료
AI 기업과 플랫폼이 공개한 무료 강좌 · 학습 경로 · 튜토리얼 · 활용 사례를 한국어 제목 · 요약과 함께 제공합니다. 학습은 각 공식 페이지에서 진행됩니다.
비전 모델을 위한 프롬프트 엔지니어링
Prompt Engineering for Vision Models
Stable Diffusion을 활용한 비전 모델 프롬프트 작성법과 객체 감지, 인페인팅 같은 고급 기술을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
생성형 AI 개발자를 위한 탄소 인지 컴퓨팅
Carbon Aware Computing for GenAI developers
친환경 에너지를 사용하여 머신러닝 모델을 학습하는 방법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
생성형 AI 평가 및 디버깅
Evaluating and Debugging Generative AI
머신러닝 워크플로우에서 관리, 버전 관리, 디버깅, 실험을 위한 MLOps 도구를 배웁니다.
공식 페이지 ↗
세션 간 학습이 가능한 에이전트 메모리 구축
Agent Memory: Building Memory-Aware Agents
지식을 저장·검색·개선하는 메모리 시스템을 구축해 스스로 발전하는 AI 에이전트를 만듭니다.
공식 페이지 ↗
시맨틱 검색을 활용한 LLM 실습
Large Language Models with Semantic Search
Cohere Rerank와 임베딩을 활용해 검색을 강화하고 결과를 요약하는 LLM 활용법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
실무를 위한 AI 음성 에이전트 구축
Building AI Voice Agents for Production
응답성이 뛰어나고 확장 가능하며 인간과 유사한 AI 음성 애플리케이션을 개발합니다.
공식 페이지 ↗
실전 트랜스포머: LLM 동작 원리와 문제 해결
Transformers in Practice
모델 동작 원리를 깊이 이해하고 실전 디버깅과 효율적인 배포 의사결정 능력을 기릅니다.
공식 페이지 ↗
양자화(Quantization) 심화 과정
Quantization in Depth
고급 양자화 기법을 활용해 모델 압축을 커스텀하고 다양한 선형 양자화 방식을 실습합니다.
공식 페이지 ↗
에이전트 애플리케이션 평가 및 개선
Evaluating and Improving Agentic Applications
테스트 자동화와 LLM 평가기를 통해 에이전트의 한계를 파악하고 성능을 지속적으로 개선하는 법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
에이전트형 지식 그래프 구축 실습
Agentic Knowledge Graph Construction
스스로 계획하고 설계하여 지식 그래프를 구성하는 멀티 에이전트 시스템을 개발합니다.
공식 페이지 ↗
연합학습 입문
Intro to Federated Learning
연합학습 프레임워크를 활용해 분산된 데이터에서 프라이버시를 지키며 LLM을 구축하고 미세조정합니다.
공식 페이지 ↗
온디바이스 AI 입문
Introduction to on-device AI
엣지 디바이스와 스마트폰을 위한 AI를 배포하며 모델 변환, 양자화, 디바이스별 배포 수정 방법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
온디바이스 메모리 기반 AI 어시스턴트 구축
Building AI Assistants with On-Device Memory
클라우드 연결 없이 기기 내부에서 경험을 벡터로 저장하고 관리하는 메모리 시스템을 구축합니다.
공식 페이지 ↗
운영체제로서의 LLM: 에이전트 메모리
LLMs as Operating Systems: Agent Memory
메모리를 자율적으로 관리할 수 있는 MemGPT 에이전트 시스템을 구축합니다.
공식 페이지 ↗
이미지 및 영상 생성 AI 에이전트 구축
AI Agents for Image and Video Generation
이미지·영상 생성부터 결과물 자동 평가 및 품질 개선까지 반복 수행하는 에이전트를 개발합니다.
공식 페이지 ↗
이벤트 기반 에이전트 문서 워크플로우
Event-Driven Agentic Document Workflows
RAG와 인간 피드백을 활용해 문서를 처리하고 양식을 작성하는 에이전트 워크플로우를 구축합니다.
공식 페이지 ↗
임베딩 모델: 아키텍처부터 구현까지
Embedding Models: from Architecture to Implementation
임베딩 모델을 구축하고 효과적인 시맨틱 검색 시스템을 만드는 방법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
적응형 AI 에이전트 개발
Building Adaptive AI Agents
에이전트 실행 기록을 검증된 스킬로 전환하여 세션 간 반복되는 오류를 해결하는 파이프라인을 구축합니다.
공식 페이지 ↗
초보자를 위한 AI 파이썬
AI Python for Beginners
AI의 도움으로 파이썬 프로그래밍을 배우고, 효율적인 코드 작성과 실제 AI 앱을 개발하는 능력을 기릅니다.
공식 페이지 ↗
컨텍스트 엔지니어링 실전 가이드
Context Engineering
AI 에이전트에 최적의 정보를 정교하게 전달하여 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
코딩 없이 AI로 앱 만들기 (Build with Andrew)
Build with Andrew
30분 이내에 아이디어를 말로 설명하고 AI를 활용해 실제 앱으로 구현하는 입문 과정입니다.
공식 페이지 ↗
코딩 에이전트를 위한 명세 기반 개발 기법
Spec-Driven Development with Coding Agents
감 기반 코딩을 벗어나 코딩 에이전트에 명확한 명세와 컨텍스트를 제공하여 개발 효율을 높입니다.
공식 페이지 ↗
클라우드부터 로컬까지 AI 코딩 워크플로우 구성
AI Coding Workflows: From Cloud to Local
Claude Code 기반으로 모델과 에이전트를 연결하고 로컬 환경까지 주도적으로 확장하는 워크플로우를 배웁니다.
공식 페이지 ↗
텍스트 임베딩의 이해와 적용
Understanding and Applying Text Embeddings
문장과 단락의 의미를 담은 텍스트 임베딩을 활용해 애플리케이션 개발 프로세스를 가속화하는 법을 배웁니다.
공식 페이지 ↗
한국어 제목 · 요약은 AI 가 원문을 번역 · 요약한 내용입니다. 강좌 내용과 수강 조건은 각 공식 페이지 기준입니다.