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
수료증
발급 가능
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
- 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
교육 과정
모두 펼치기
- 01들어가며1개 (47분)
- 02인공지능과 파이썬 개발 환경(IDE) 사용하기4개 (47분)
- 03파이썬 환경(IDE) 코랩 사용해 보기4개 (29분)
- 04기초 파이썬 문법 익히기6개 (3시간 10분)
- 05파일 입출력12개 (2시간 46분)
- 06크롤링6개 (1시간 37분)
- 07데이터베이스11개 (3시간 1분)
- 08기초 통계 1 (상관 관계)4개 (53분)
- 09기초 통계 2 (회귀)6개 (1시간 7분)
- 10넘파이와 판다스6개 (3시간 39분)
- 11데이터 시각화10개 (3시간 55분)
- 12데이터 전처리7개 (2시간 6분)
- 13인공지능 분석9개 (3시간 49분)
- 14자연어 처리 이해를 위한 정규식 (regex)1개 (34분)
- 15멀티모달 컨텐츠 제작하기35개 (18시간 10분)
- 16챗 GPT API 활용하기7개 (2시간 27분)
- 17챗GPT API 실전 서비스 제작하기26개 (4시간 25분)
- 18최신 트랜드 기술 따라잡기40개 (8시간 51분)
- 19챗GPT 업무에 사용하기6개 (3시간 8분)
- 20랭체인&랭그래프 AI 에이전트 개발15개 (3시간 14분)
현 시점에 파이썬 배우는 이유
12분
기술적 배경
21분
환경적 배경
9분
실제 예
2분
코랩 시작하기
5분
코랩 실행 방법(코랩 AI)
3분
코랩 실행 방법(코드셀, 텍스트셀)
10분
코랩 실행 방법(마크다운)
11분
파이썬 자료형과 변수
31분
파이썬 연산자
35분
파이썬 조건문과 반복문
39분
파이썬 자료형
1시간
파이썬 함수
17분
기초 파이썬 문법 챕터 요약
5분
들어가며 - 정형 데이터
5분
CSV 파일 이해하기
20분
파이썬으로 CSV 파일 다루기
6분
CSV 라이브러리
7분
CSV와 리스트
4분
파이썬으로 CSV 파일 작성하기
8분
데이터 추가하기
3분
엑셀 워크시트와 워크북
7분
파이썬으로 엑셀 파일 읽기
10분
파이썬으로 엑셀 파일 작성하기
15분
파일 입출력 챕터 요약
1분
파일 입출력(실전)
1시간 16분
들어가며 - 셀레늄 크롤링
4분
크롤링(셀레니움) 이론 1
10분
크롤링(셀레니움) 이론 2
14분
크롤링(셀레니움) 실전1
23분
크롤링(셀레니움) 실전2
43분
크롤링(셀레니움) 챕터 요약
1분
들어가며 - 데이터베이스
6분
데이터베이스 기본
13분
데이터베이스 관리 시스템
16분
데이터베이스 갱신, 삭제
18분
데이터베이스 입력
33분
데이터 조회1(속성, 조건검색)
16분
데이터 조회2(별칭, 조인)
20분
데이터 조회3(부속 질의, NULL 검색)
7분
데이터 조회4(집합 연산자)
5분
데이터베이스 챕터 요약
6분
데이터베이스(실전)
35분
들어가며 - 상관 관계 분석
4분
상관관계 분석의 개념
23분
상관관계 분석의 활용
22분
기초 통계1 (상관 분석) 챕터 요약
2분
들어가며 - 회귀 분석
5분
선형 회귀 분석의 개념
16분
선형 회귀 분석의 활용
20분
로지스틱 회귀 분석의 개념
10분
로지스틱 회귀 분석의 활용
13분
기초 통계 2 (회귀) 챕터 요약
1분
넘파이와 판다스 라이브러리
47분
넘파이의 배열 생성
42분
넘파이의 배열
27분
판다스(Pandas) 활용
1시간 3분
넘파이와 판다스 챕터 요약
3분
넘파이와 판다스(실전)
35분
들어가며 - 데이터시각화
5분
멧플롯립, 그래프 유형
30분
그래프 유형
30분
워드클라우드, 가중치
35분
판다스 데이터프레임 활용
1분
멧플롯립 활용
26분
워드클라우드 활용
21분
네트워크 X 활용
33분
데이터 시각화 챕터 요약
2분
데이터 시각화(실전)
48분
들어가며 - 데이터 전처리
7분
기본 - 1. 결측치 처리
24분
기본 - 2. 이상치 확인 및 제거, 3. 표준화와 정규화
11분
활용 - 1. 지하철 데이터 수집
27분
활용 - 2. 이상치 확인 및 제거
22분
활용 - 3. 표준화와 정규화
11분
데이터 전처리 - 정규화, 표준화(실전)
21분
들어가며 - 인공지능 분석
7분
인공지능을 활용한 데이터 분석 - 1. 데이터의 특성과 인공지능 학습
18분
인공지능을 활용한 데이터 분석 - 2. 분류 문제와 예측 문제
17분
인공지능과 분류 - 1. 와인 경작자 분류
55분
인공지능과 분류 - 2. 화이트와인과 레드와인 분류
36분
인공지능과 예측 - 1. 와인 등급 예측
31분
인공지능과 예측 - 2. 심화 분석 인공신경망을 이용한 와인 등급 예측
21분
인공지능 분석 챕터 요약
2분
인공지능 분석(실전)
38분
정규 표현식을 이용한 토큰화
34분
5-0. 챗 GPT 봇 소개
1시간 20분
5-1. 멀티모달 실전1(홍보 포스터 제작)
1시간 38분
5-2. 멀티모달 실전2(Canva)
34분
5-3. 멀티모달 실전3(사무자동화)
18분
5-4. 멀티모달 실전4(오디오 동화책)
1시간 45분
5-5. 멀티모달 실전5(Vrew)
24분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 1
11분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 2
26분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 3
18분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 4
13분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 5
23분
5-6. 멀티모달 실전6(D-ID) 6
1시간 12분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 1. 워밍업
20분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 2. 슬라이드1
30분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 3. 슬라이드2
3분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 4. 슬라이드3
3분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 5. 슬라이드4~5
8분
5-7. 멀티모달 실전7(망고보드) 6. 마무리
30분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 0. 학습목표
5분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 1. 미드저니 시작하기
28분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 2. 미드저니 웹 버전 기능 살펴보기
42분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 3. 이미지 프롬프트 작성하기
20분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 4. 정교한 프롬프트를 위한 샷&앵글 용어
11분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 5. 일관성 있는 이미지 생성하기
19분
5-8. 멀티모달 실전8(미드저니) 6. 같은 캐릭터의 다른 연령대 이미지 만들기
9분
5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 1. 런웨이ML 들어가기
6분
5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 2. 런웨이ML 시작하기
34분
5-9. 멀티모달 실전9(런웨이) 3. 런웨이ML 영상 생성하기
2시간 16분
5-10. 멀티모달 실전10(수노) 1. 학습목표
0분
5-10. 멀티모달 실전10(수노) 2. 시작하기
23분
5-10. 멀티모달 실전10(수노) 3. Suno 경험하기
43분
5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠1
18분
5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠2
23분
5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠3
31분
5-11. 멀티모달 실전11 영상 컨텐츠4
9분
6-0. 들어가며 - ChatGPT란?
10분
6-1. ChatGPT 맛보기
21분
6-2. ChatGPT를 활용한 다양한 방법
27분
6-3. ChatGPT의 한계
19분
6-4. ChatGPT API 시작하기
22분
6-5. 실습 환경 조성하기
16분
6-6. ChatGPT API 기본 사용 방법
28분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 2. 구조 알아보기
2분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 3. 개발 환경 준비하기
2분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 4. 텍스트를 음성 파일로 변환하는 gTTS 사용법 익히기
7분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 5. 음성 파일을 텍스로 변환하는 Whisper API 사용법 익히기
8분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 6. 프로그램 UI 생성하는 스트림릿 사용법 익히기
4분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 7. 스트림릿으로 음성 비서 프로그램 구현하기
16분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 8. 음성파일을 텍스트로 변환(Whisper API, 번역) 기능설명)
4분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 9. ChatGPT API로 질문하고 답변 구하기 기능설명
4분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 10. gTTS로 답변을 음원 파일로 만들고 재생하기 기능설명
2분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 11. 음성 비서 프로그램 최종 코드
5분
7-1. 나만의 음성 비서 만들기 12. 스트림릿과 깃허브 연동하기
13분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 1. 개발 환경 구축하기
3분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 2. 미드저니로 마스코트 만들기
37분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 3. chatGPT를 이용한 데이터 전처리
25분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 4. 벡터의 유사도
23분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 5. 챗봇의 구조
2분
7-2. ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기 6. 스트림릿으로 챗봇 실행하기
25분
7-3. 랭체인을 활용한 우리 회사 챗봇 만들기 1~5
29분
7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 1. GPT-3의 파인튜닝
2분
7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 2. 파인튜닝을 위한 데이터셋 준비가이드
2분
7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인튜닝 3. 금융 뉴스를 감성 분류하는 AI 모델 만들기
22분
7-4. OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인 튜닝 4. 금융 뉴스를 감성 분류하는 모델 UI 만들기
3분
8-1. LLM 0. 훑어보기
4분
8-1. LLM 1. 개념
31분
8-1. LLM 2-1. 특징
7분
8-1. LLM 2-2. 종류
12분
8-1. LLM 2-3. GenAI, sLM
8분
8-1. LLM 3. 생성 과정
20분
8-1. LLM 4. 생성 후 추가 고려 사항
12분
8-2. LLM 1. 활용방법
25분
8-2. LLM 2. 활용시 주의사항
14분
8-2. LLM 3. 한계
13분
8-3. RAG 1. 개념
6분
8-3. RAG 2. 구현과정1
14분
8-3. RAG 3. 구현과정2
15분
8-3. RAG 4. 구현과정3
10분
8-3. RAG 5. 구현시 필요한 것
23분
8-4. 랭체인 0. 익숙해지기(코랩 환경) - 들어가기
0분
8-4. 랭체인 1. 훑어보기
4분
8-4. 랭체인 2. 사용하기 위한 환경 구성
25분
8-4. 랭체인 3-0. 주요 모듈 - 들어가기
2분
8-4. 랭체인 3-0. 주요 모듈
26분
8-4. 랭체인 3-1. 모델 I/O
20분
8-4. 랭체인 3-2. 데이터 연결
9분
8-4. 랭체인 3-3. 체인
6분
8-4. 랭체인 3-4. 메모리
5분
8-4. 랭체인 3-5. 에이전트/툴
7분
8-5. 챗봇 0. 랭체인으로 RAG 구현하기 - 들어가기
15분
8-5. 챗봇 1. 간단한 챗봇 만들기
22분
8-5. 챗봇 2. RAG 기반의 챗봇 만들기
25분
8-5. 챗봇 3. PDF 요약 웹 사이트 만들기
13분
8-5. 챗봇 4. 독립형 질문 챗봇 만들기
20분
8-5. 챗봇 5. 대화형 챗봇 만들기
27분
8-5. 챗봇 6. 번역 서비스 만들기
12분
8-5. 챗봇 7. 메일 작성기 만들기
18분
8-5. 챗봇 8. CSV 파일 분석하기
9분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 0. 들어가기
0분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 1. 콜센터
7분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 2. 상품 추천
6분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 3. 보험 언더라이팅
4분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 4. 코드 생성 및 리뷰
8분
8-6. LLM을 이용한 서비스 알아보기 5. 문장 생성, M365 코파일럿
6분
9-1. 허깅페이스 0. 들어가기
4분
9-1. 허깅페이스 1. 허깅페이스 사용하기
1시간 19분
9-1. 허깅페이스 2-1. 허깅페이스 모델 알아보기_파이프라인
26분
9-1. 허깅페이스 2-2. 허깅페이스 모델 알아보기_DistilBERT 파인튜닝 및 평가
42분
9-1. 허깅페이스 2-3. 허깅페이스 모델 알아보기_모델 성능 평가
15분
9-1. 허깅페이스 2-4. 모델 알아보기_GPT를 활용한 작문
19분
10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 0. 들어가며
7분
10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 1. LLM의 탄생
14분
10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 2. 멀티모달 LLM
17분
10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 3. 모델 규모의 확장
6분
10-1. 멀티모달 LLM & AI 생태계의 변화 4. 오픈 소스와 커뮤니티 역할의 확대
14분
10-2. 추론 모델과 AI 에이전트 등장 0. 들어가며
8분
10-2. 추론모델과 AI 에이전트의 등장 1. o1의 등장
23분
10-2. 추론 모델과 AI 에이전트 등장 2. AI 에이전트의 등장
8분
10-3. AI 에이전트의 개념 0. 들어가며
8분
10-3. AI 에이전트의 개념 1. AI 에이전트란
20분
10-3. AI 에이전트의 개념 2. LLM, RAG, AI 에이전트 비교
22분
10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 0. 들어가며
0분
10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 1. AI 에이전트 구성 요소
16분
10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 2. AI 에이전트 동작방식
6분
10-4. AI 에이전트 구성 및 동작방식 3. AI 에이전트 유형
18분
마지막 업데이트|2025년 09월 29일
강좌 후기
￦250,000
￦
175,000
(30%)평균평점
0.0
난이도
보통
수강기간
평생 무제한
소요 시간
142 시간