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루트 공지사항 Q&A

인공지능 실무(파이썬 문법부터 ChatGPT 앱 제작까지)

파이썬 기초 + 데이터 분석 실무 + 자연어 기초 + ChatGPT App 제작까지

강좌 소개

난이도

보통

카테고리

프로그래밍 - 인공지능

태그

데이터 분석, 데이터베이스, 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터, 인공지능, 자동화, 통계, 파이썬, HTML

소요 시간

142 시간

추천 수강대상

- 자연어 처리, 생성형 AI를 활용하여 앱을 제작하고 싶은 분
- 나만의 인공지능 애플리케이션을 만들어 보고 싶은 분
- 파이썬 기초 문법부터 학습하고 싶은 분
- LangChain & RAG 기반 애플리케이션을 제작하고 싶은 분
- 멀티모달 생성형 AI 도구를 실습해보고 싶은 분

📘

강의 개요

본 강의는 비전공자도 실무에 바로 활용할 수 있도록 설계된 AI 실습 중심의 커리큘럼입니다.

파이썬 기초부터 시작해, 데이터 수집·분석, 자연어 처리와 생성형 AI 이해, ChatGPT API를 이용한 앱 제작까지 한 번에 배울 수 있습니다!

👨🏻‍💻

강사 소개

신동욱 대표 (AIINTERSYS) - "실무에서 바로 통하는 AI 전문가"

파이썬, R 기반 데이터 분석부터 ChatGPT와 RPA 시스템 설계까지 아우르는 실전형 강의 전문가

삼성, LG, 한국도로공사 등 300여 개 기업 및 기관 강의

엑셀 자동화, 자연어 처리, 생성형 AI 챗봇 실습까지 모두 경험 가능한 커리큘럼 설계

최신 기술 흐름을 반영한 LangChain, RAG, 멀티모달 콘텐츠 제작 교육 진행

주요 저서『R, 파이썬 오픈AI 프로젝트북』,『하이브리드 RPA 자동화 설계』등 다수

"AI는 선택이 아니라 생존을 위한 도구입니다.

누구나 실습만으로 시작할 수 있게 도와드립니다."

💡

강의 특징

👶완전 입문자도 OK: 비전공자도 무리 없이 시작

⚙️실습 중심 구성: 따라하며 직접 만드는 AI

📈실무 활용 기술: 챗봇, 자동화, 분석 등 바로 적용 가능

🌐최신 트렌드 반영: LangChain, 멀티모달 생성 도구까지

🚀프로젝트 중심 마무리: 실제 나만의 AI 앱을 개발

🗺️

커리큘럼 요약

파이썬 기초 문법 (자료형, 조건문, 함수 등)

파일 입출력 & 웹 크롤링 실습 (CSV, 엑셀, 셀레늄)

DB 및 기초 통계 분석 (MySQL, 상관관계, 회귀 등)

넘파이·판다스·맷플롯립을 활용한 데이터 분석

정규식과 자연어 처리 기초

ChatGPT API 실전 실습 (챗봇, 번역기, 요약기 등

LangChain & RAG 기반 앱 제작

멀티모달 생성형 AI 도구 실습 (Suno, D-ID, Canva 등)

프로젝트: 나만의 AI 서비스 개발 등

체험하기

모두 펼치기

01
들어가며

인공지능 왜 배워야 할까

체험하기

17
챗GPT API 실전 서비스 제작하기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 1. 맛보기

체험하기

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 0. 들어가기

체험하기

7-3. 랭체인을 활용한 우리 회사 챗봇 만들기 0. 들어가기

체험하기

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인튜닝 0. 들어가기

체험하기

교육 과정

모두 펼치기

01
들어가며

인공지능 왜 배워야 할까

체험하기

02
인공지능과 파이썬 개발 환경(IDE) 사용하기

현 시점에 파이썬 배우는 이유

기술적 배경

환경적 배경

실제 예

03
파이썬 환경(IDE) 코랩 사용해 보기

코랩 시작하기

코랩 실행 방법(코랩 AI)

코랩 실행 방법(코드셀, 텍스트셀)

코랩 실행 방법(마크다운)

04
기초 파이썬 문법 익히기

파이썬 자료형과 변수

파이썬 연산자

파이썬 조건문과 반복문

파이썬 자료형

파이썬 함수

기초 파이썬 문법 챕터 요약

05
파일 입출력

들어가며 - 정형 데이터

CSV 파일 이해하기

파이썬으로 CSV 파일 다루기

CSV 라이브러리

CSV와 리스트

파이썬으로 CSV 파일 작성하기

데이터 추가하기

엑셀 워크시트와 워크북

파이썬으로 엑셀 파일 읽기

파이썬으로 엑셀 파일 작성하기

파일 입출력 챕터 요약

파일 입출력(실전)

06
크롤링

들어가며 - 셀레늄 크롤링

크롤링(셀레니움) 이론 1

크롤링(셀레니움) 이론 2

크롤링(셀레니움) 실전1

크롤링(셀레니움) 실전2

크롤링(셀레니움) 챕터 요약

07
데이터베이스

들어가며 - 데이터베이스

데이터베이스 기본

데이터베이스 관리 시스템

데이터베이스 갱신, 삭제

데이터베이스 입력

데이터 조회1(속성, 조건검색)

데이터 조회2(별칭, 조인)

데이터 조회3(부속 질의, NULL 검색)

데이터 조회4(집합 연산자)

데이터베이스 챕터 요약

데이터베이스(실전)

08
기초 통계 1 (상관 관계)

들어가며 - 상관 관계 분석

상관관계 분석의 개념

상관관계 분석의 활용

기초 통계1 (상관 분석) 챕터 요약

09
기초 통계 2 (회귀)

들어가며 - 회귀 분석

선형 회귀 분석의 개념

선형 회귀 분석의 활용

로지스틱 회귀 분석의 개념

로지스틱 회귀 분석의 활용

기초 통계 2 (회귀) 챕터 요약

10
넘파이와 판다스

넘파이와 판다스 라이브러리

넘파이의 배열 생성

넘파이의 배열

판다스(Pandas) 활용

넘파이와 판다스 챕터 요약

넘파이와 판다스(실전)

11
데이터 시각화

들어가며 - 데이터시각화

멧플롯립, 그래프 유형

그래프 유형

워드클라우드, 가중치

판다스 데이터프레임 활용

멧플롯립 활용

워드클라우드 활용

네트워크 X 활용

데이터 시각화 챕터 요약

데이터 시각화(실전)

12
데이터 전처리

들어가며 - 데이터 전처리

기본 - 1. 결측치 처리

기본 - 2. 이상치 확인 및 제거, 3. 표준화와 정규화

활용 - 1. 지하철 데이터 수집

활용 - 2. 이상치 확인 및 제거

활용 - 3. 표준화와 정규화

데이터 전처리 - 정규화, 표준화(실전)

13
인공지능 분석

들어가며 - 인공지능 분석

인공지능을 활용한 데이터 분석 - 1. 데이터의 특성과 인공지능 학습

인공지능을 활용한 데이터 분석 - 2. 분류 문제와 예측 문제

인공지능과 분류 - 1. 와인 경작자 분류

인공지능과 분류 - 2. 화이트와인과 레드와인 분류

인공지능과 예측 - 1. 와인 등급 예측

인공지능과 예측 - 2. 심화 분석 인공신경망을 이용한 와인 등급 예측

인공지능 분석 챕터 요약

인공지능 분석(실전)

14
자연어 처리 이해를 위한 정규식 (regex)

정규 표현식을 이용한 토큰화

15
멀티모달 컨텐츠 제작하기

5-0. 챗 GPT 봇 소개

5-1. 멀티모달 실전1(홍보 포스터 제작)

5-2. 멀티모달 실전2(Canva)

5-3. 멀티모달 실전3(사무자동화)

5-4. 멀티모달 실전4(오디오 동화책)

5-5. 멀티모달 실전5(Vrew)

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 1

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 2

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 3

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 4

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 5

5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 6

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 1. 워밍업

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 2. 슬라이드1

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 3. 슬라이드2

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 4. 슬라이드3

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 5. 슬라이드4~5

5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 6. 마무리

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 0. 학습목표

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 1. 미드저니 시작하기

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 2. 미드저니 웹 버전 기능 살펴보기

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 3. 이미지 프롬프트 작성하기

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 4. 정교한 프롬프트를 위한 샷&앵글 용어

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 5. 일관성 있는 이미지 생성하기

5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 6. 같은 캐릭터의 다른 연령대 이미지 만들기

5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 1. 런웨이ML 들어가기

5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 2. 런웨이ML 시작하기

5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 3. 런웨이ML 영상 생성하기

5-10. 멀티모달 실전10(수노) 1. 학습목표

5-10. 멀티모달 실전10(수노) 2. 시작하기

5-10. 멀티모달 실전10(수노) 3. Suno 경험하기

5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠1

5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠2

5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠3

5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠4

16
챗 GPT API 활용하기

6-0. 들어가며 - ChatGPT란?

6-1. ChatGPT 맛보기

6-2. ChatGPT를 활용한 다양한 방법

6-3. ChatGPT의 한계

6-4. ChatGPT API 시작하기

6-5. 실습 환경 조성하기

6-6. ChatGPT API 기본 사용 방법

17
챗GPT API 실전 서비스 제작하기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 1. 맛보기

체험하기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 2. 구조 알아보기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 3. 개발 환경 준비하기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 4. 텍스트를 음성 파일로 변환하는 gTTS 사용법 익히기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 5. 음성 파일을 텍스로 변환하는 Whisper API 사용법 익히기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 6. 프로그램 UI 생성하는 스트림릿 사용법 익히기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 7. 스트림릿으로 음성 비서 프로그램 구현하기

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 8. 음성파일을 텍스트로 변환(Whisper API, 번역) 기능설명)

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 9. ChatGPT API로 질문하고 답변 구하기 기능설명

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 10. gTTS로 답변을 음원 파일로 만들고 재생하기 기능설명

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 11. 음성 비서 프로그램 최종 코드

7-1. 나만의 음성 비서 만들기 12. 스트림릿과 깃허브 연동하기

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 0. 들어가기

체험하기

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 1. 개발 환경 구축하기

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 2. 미드저니로 마스코트 만들기

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 3. chatGPT를 이용한 데이터 전처리

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 4. 벡터의 유사도

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 5. 챗봇의 구조

7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 6. 스트림릿으로 챗봇 실행하기

7-3. 랭체인을 활용한 우리 회사 챗봇 만들기 0. 들어가기

체험하기

7-3. 랭체인을 활용한 우리 회사 챗봇 만들기 1~5

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인튜닝 0. 들어가기

체험하기

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 1. GPT-3의 파인튜닝

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 2. 파인튜닝을 위한 데이터셋 준비가이드

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인튜닝 3. 금융 뉴스를 감성 분류하는 AI 모델 만들기

7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 4. 금융 뉴스를 감성 분류하는 모델 UI 만들기

18
최신 트랜드 기술 따라잡기

8-1. LLM 0. 훑어보기

8-1. LLM 1. 개념

8-1. LLM 2-1. 특징

8-1. LLM 2-2. 종류

8-1. LLM 2-3. GenAI, sLM

8-1. LLM 3. 생성 과정

8-1. LLM 4. 생성 후 추가 고려 사항

8-2. LLM 1. 활용방법

8-2. LLM 2. 활용시 주의사항

8-2. LLM 3. 한계

8-3. RAG 1. 개념

8-3. RAG 2. 구현과정1

8-3. RAG 3. 구현과정2

8-3. RAG 4. 구현과정3

8-3. RAG 5. 구현시 필요한 것

8-4. 랭체인 0. 익숙해지기(코랩 환경) - 들어가기

8-4. 랭체인 1. 훑어보기

8-4. 랭체인 2. 사용하기 위한 환경 구성

8-4. 랭체인 3-0. 주요 모듈 - 들어가기

8-4. 랭체인 3-0. 주요 모듈

8-4. 랭체인 3-1. 모델 I/O

8-4. 랭체인 3-2. 데이터 연결

8-4. 랭체인 3-3. 체인

8-4. 랭체인 3-4. 메모리

8-4. 랭체인 3-5. 에이전트/툴

8-5. 챗봇 0. 랭체인으로 RAG 구현하기 - 들어가기

8-5. 챗봇 1. 간단한 챗봇 만들기

8-5. 챗봇 2. RAG 기반의 챗봇 만들기

8-5. 챗봇 3. PDF 요약 웹 사이트 만들기

8-5. 챗봇 4. 독립형 질문 챗봇 만들기

8-5. 챗봇 5. 대화형 챗봇 만들기

8-5. 챗봇 6. 번역 서비스 만들기

8-5. 챗봇 7. 메일 작성기 만들기

8-5. 챗봇 9. CSV 파일 분석하기

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 0. 들어가기

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 1. 콜센터

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 2. 상품 추천

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 3. 보험 언더라이팅

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 4. 코드 생성 및 리뷰

8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 5. 문장 생성, M365 코파일럿

19
챗GPT 업무에 사용하기

9-1. 허깅페이스 0. 들어가기

9-1. 허깅페이스 1. 허깅페이스 사용하기

9-1. 허깅페이스 2-1. 허깅페이스 모델 알아보기_파이프라인

9-1. 허깅페이스 2-2. 허깅페이스 모델 알아보기_DistilBERT 파인튜닝 및 평가

9-1. 허깅페이스 2-3. 허깅페이스 모델 알아보기_모델 성능 평가

9-1. 허깅페이스 2-4. 모델 알아보기_GPT를 활용한 작문

20
랭체인&랭그래프 AI 에이전트 개발

10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 0. 들어가며

10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 1. LLM의 탄생

10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 2. 멀티모달 LLM

10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 3. 모델 규모의 확장

10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 4. 오픈 소스와 커뮤니티 역할의 확대

10-2. 추론 모델과 AI 에이전트 등장 0. 들어가며

10-2. 추론모델과 AI 에이전트의 등장 1. o1의 등장

10-2. 추론 모델과 AI 에이전트 등장 2. AI 에이전트의 등장

10-3. AI 에이전트의 개념 0. 들어가며

10-3. AI 에이전트의 개념 1. AI 에이전트란

10-3. AI 에이전트의 개념 2. LLM, RAG, AI 에이전트 비교

10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 0. 들어가며

10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 1. AI 에이전트 구성 요소

10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 2. AI 에이전트 동작방식

10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 3. AI 에이전트 유형

마지막 업데이트|2025년 05월 22일

강의자 소개

구름캡틴

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구름은 '모두가 개발자가 된다'라는 비전으로 언제 어디서나 AI∙SW 개발을 배우고, 원하는 결과물을 구현할 수 있도록 '개발자 성장 중심'의 생태계를 만들어 나가고 있습니다. - 누구에게나 열린 기회를 제공하고 - 입문자의 진입장벽을 낮추며 - 상생하는 생태계를 만들어갑니다.

강좌 후기

￦250,000

￦

175,000

(30%)

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난이도

보통

수강기간

평생 무제한

소요 시간

142 시간