EDUCATION

기초부터 서비스 구현까지,
제가 다루고 가르치는 분야.

Python·머신러닝부터 RAG·에이전트·AI 서비스 운영까지.
실무와 교육에서 쌓은 경험을 바탕으로 다룹니다.

01

PYTHON & DATA

Python과 데이터 분석

데이터를 읽고 정리하는 기초부터, 분석 결과를 설명하는 과정까지 다룹니다.

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교육 대상
코딩 입문자 · 데이터 활용이 필요한 실무자
시작 전 확인
입문 과정은 프로그래밍 경험 없이 시작할 수 있습니다.
다루는 내용
  • Python·객체지향 프로그래밍, NumPy·Pandas
  • 통계·EDA·전처리·특성 공학과 데이터 시각화
  • Spotfire 기본·심화 및 대시보드 실습
진행 방식
기초 교육 · 실습 워크숍 · 연속 과정
실습 구성 예시

데이터 분석 노트북과 시각화 대시보드

세부 실습과 교육 시간은 대상과 목표에 맞춰 협의합니다.
02

MACHINE LEARNING & NLP

머신러닝·딥러닝·자연어처리

모델의 원리를 이해하고, 학습·검증·활용까지 이어지는 실습을 구성합니다.

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교육 대상
AI 엔지니어링 학습자 · 머신러닝 실무 입문자
시작 전 확인
Python 기초를 바탕으로 필요한 수학·통계 개념을 함께 다룹니다.
다루는 내용
  • Scikit-learn 기반 회귀·분류·앙상블·파이프라인
  • PyTorch·TensorFlow, NLP·컴퓨터 비전·Transformer
  • Hugging Face·LoRA·QLoRA, LLM 파인튜닝
진행 방식
AI 전문 교육 · 부트캠프 · 프로젝트 실습
실습 구성 예시

모델 학습·검증 및 사전학습 모델 활용 프로젝트

세부 실습과 교육 시간은 대상과 목표에 맞춰 협의합니다.
03

LLM & ADVANCED RAG

생성형 AI와 LLM 개발

문서 질의응답 구현부터 검색 품질 개선과 평가·모니터링까지 다룹니다.

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교육 대상
Python 기초 학습자 · LLM 애플리케이션 개발자
시작 전 확인
Python 함수와 기본 자료구조에 익숙한 분께 적합합니다.
다루는 내용
  • LangChain·임베딩·벡터 데이터베이스 기반 RAG
  • Query Rewriting·Multi-Query·HyDE·Hybrid Retrieval·Reranking·Graph RAG
  • RAGAS·Langfuse·TruLens를 활용한 평가와 관측
진행 방식
실습 워크숍 · 심화 교육 · 프로젝트 멘토링
실습 구성 예시

출처를 제시하고 검색·답변 품질을 평가하는 문서 질의응답 서비스

세부 실습과 교육 시간은 대상과 목표에 맞춰 협의합니다.
04

AGENTS & LANGGRAPH

AI 에이전트와 LangGraph

LangChain을 활용한 AI 에이전트 개발 심화 과정에서 도구·메모리·승인과 상태 기반 실행 흐름을 다룹니다.

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교육 대상
LLM 애플리케이션 경험자 · 에이전트 개발 학습자
시작 전 확인
Python과 LLM API 호출 흐름에 대한 이해를 바탕으로 진행합니다.
다루는 내용
  • LangChain v1·ReAct, Tools·Structured Output·Memory·Middleware
  • PII 처리·Guardrails·Human-in-the-Loop와 LangGraph 상태·분기·재시도
  • Supervisor·멀티에이전트·Agentic RAG, Langfuse 추적·결정론적 테스트
진행 방식
개발 심화 교육 · 프로젝트 실습
실습 구성 예시

도구 호출·승인·개인정보 처리·메모리를 결합한 고객 문의 에이전트

세부 실습과 교육 시간은 대상과 목표에 맞춰 협의합니다.
05

DEPLOYMENT & INFERENCE

AI 서비스 배포와 추론 최적화

개발 환경부터 API·인프라 배포, GPU 추론과 운영 관측까지 연결합니다.

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교육 대상
AI 서비스를 구현·운영하려는 개발자 · AI 엔지니어링 학습자
시작 전 확인
Python·모델 활용 기초를 확인하고 배포 환경에 맞춰 실습을 구성합니다.
다루는 내용
  • FastAPI·Streamlit·PostgreSQL 기반 AI 서비스
  • Docker·Nginx·Kubernetes 기반 배포와 운영 자동화
  • ONNX·TensorRT·양자화·NVIDIA Triton과 LLM 서빙
진행 방식
AI 엔지니어링 과정 · 프로젝트 실습 · 멘토링
실습 구성 예시

컨테이너로 배포하고 추론 성능을 확인하는 AI 서비스

세부 실습과 교육 시간은 대상과 목표에 맞춰 협의합니다.

WORKING TOGETHER

목표를 듣는 일부터,
수업을 함께 만드는 일까지.

교육 기획, 교안 제작, 실습 환경 구성,
강의 운영까지 필요한 범위를 함께 논의합니다.

  1. 01

    대상과 목표 확인

    학습자의 경험, 교육 인원, 원하는 변화와 일정을 확인합니다.

  2. 02

    커리큘럼 협의

    주제와 난이도, 실습 범위, 진행 방식과 교육 시간을 구체화합니다.

  3. 03

    수업 준비와 진행

    교안과 실습 환경을 준비하고, 질문과 피드백을 주고받으며 진행합니다.

FAQ

교육을 준비하며
궁금한 점.

주제가 아직 구체적이지 않아도 문의할 수 있나요?

네. 교육 대상과 원하는 변화부터 알려주세요. 현재 상황에 맞는 주제와 학습 범위를 함께 구체화할 수 있습니다.

비전공자도 참여할 수 있나요?

Python 입문처럼 처음부터 시작하는 과정과 선수 지식이 필요한 심화 과정을 구분합니다. 학습자의 경험에 맞춰 교육 내용을 협의합니다.

교육 시간과 비용은 어떻게 정하나요?

교육 주제, 인원, 일정, 온·오프라인 여부와 준비 범위를 확인한 뒤 협의합니다. 희망 조건을 함께 보내주시면 논의에 도움이 됩니다.

우리 조직에 맞춘 교안이나 실습도 가능한가요?

교육 기획과 교안 제작, 실습 환경 구성을 함께 논의할 수 있습니다. 활용하려는 데이터와 환경, 필요한 결과물을 알려주세요.

LET’S KEEP IN TOUCH

AI와 배움에 관한
다음 이야기를 나눠요.

개발, 교육, 협업에 관한 이야기라면
편하게 연락 주세요.

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