높은 진입장벽

비용, 개인정보, 복잡한 설정 문제

실용적인 코딩 능력 부재

LLM API 연동 및 핵심 기술 부족

실전 경험 부족

아이디어를 실제 서비스로 만드는 경험

Solution 1.
No-Code로 시작

코딩 없이 LM 스튜디오, GPT for All 같은 GUI 툴로 LLM을 먼저 체험하며 복잡한 설정의 장벽을 허물고 LLM과 친숙해집니다.

Solution 2.
실전 파이썬 API 활용

파이썬으로 로컬 LLM(올라마)과 오픈AI API를 모두 호출하는 방법을 배우고, 스트리밍과 같은 핵심 기술을 익힙니다.

Solution 3.
완성된 프로젝트 경험

고급 기능인 함수 호출(Function Calling)을 구현하고, Streamlit으로 실제 동작하는 웹 챗봇을 만들며 완성된 프로젝트 경험을 제공합니다.

📈 AI 개발의 전체 스펙트럼 경험

무료 로컬 LLM부터 산업 표준 오픈AI API까지, AI 개발의 A to Z를 한번에 경험하며 폭넓은 시야를 갖추게 됩니다.

🛠️ 100% 실전 중심 커리큘럼

단순 이론이 아닌, 실제 작동하는 AI 챗봇 웹앱을 직접 만들고 함수 호출과 같은 고급 기능을 구현하며 진짜 '만들 수 있는' 개발자가 됩니다.

🎯 '실용적인 애플리케이션'에 초점을 맞춘 유일한 실전 가이드

대부분의 강의가 오픈AI API 사용법에만 집중하거나 복잡한 모델 튜닝 이론을 다룹니다. 이 강의는 로컬 LLM과 클라우드 API를 모두 활용하여 '실제 작동하는 서비스'를 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이론을 위한 공부가 아닌, 실제 결과물을 만들어내는 능력을 키워드립니다.

💡 결과물로 증명되는 학습 효과

수강생은 코딩 없이 LLM을 체험하는 것으로 시작해, 최종적으로는 직접 만든 Streamlit 웹앱에서 라마3와 대화하게 됩니다. 모든 과정이 눈에 보이는 실제 결과물로 이어지기 때문에, 강의가 끝났을 때 스스로 AI 서비스를 만들 수 있는 자신감과 능력을 확실하게 갖게 됩니다.

GUI 기반 원리 탐색

LM 스튜디오 등 코드 없는 도구로 로컬 LLM의 동작 원리를 직관적으로 분석하고 이해합니다.

파이썬 심층 제어

파이썬 코드를 통해 로컬 및 클라우드 LLM API를 직접 호출하고, 스트리밍과 Function Calling을 구현합니다.

애플리케이션 통합

Streamlit으로 학습한 모든 기술을 통합하여 실제 사용 가능한 나만의 AI 챗봇을 완성합니다.

📊 Local vs. Cloud 비교 분석

비용, 속도, 프라이버시, 커스터마이징 관점에서 로컬 LLM과 오픈AI API의 장단점을 정량적으로 비교하여 최적의 솔루션을 선택합니다.

⚙️ 오픈소스 LLM 성능 분석

라마3, Gemma 등 다양한 오픈소스 모델의 특성과 성능을 분석하여, 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선정하는 기준을 학습합니다.

🧩 기술 스택 통합 분석 (Synergy)

백엔드(파이썬), 프론트엔드(Streamlit), AI 모델(LLM)이 어떻게 유기적으로 결합되는지 전체 아키텍처를 분석하고 이해합니다.

🔒 프라이버시-우선 설계 분석

데이터 유출 위험 없이 100% 오프라인 환경에서 AI 애플리케이션을 구축하는 방법론을 분석하고, 보안 중심 개발 원칙을 배웁니다.

로컬 LLM 환경 구축

올라마, LM 스튜디오를 설치하고 내 PC에서 AI 모델을 실행하는 능력

파이썬 개발 환경 설정

pip과 .env를 활용하여 안정적인 파이썬 개발 환경을 구성하는 능력

API 기본 원리 이해

HTTP 요청/응답, JSON 데이터 구조를 이해하고 활용하는 능력

오픈소스 LLM 활용

라마3, Gemma 등 최신 모델을 다운로드하고 API로 제어하는 능력

오픈AI API 연동

파이썬 코드로 GPT-4, GPT-3.5 등 상용 모델을 호출하는 능력

스트리밍 데이터 처리

실시간 챗봇처럼 토큰 단위 응답을 처리하여 UX를 개선하는 능력

LLM Function Calling

LLM이 외부 함수를 호출하여 실시간 데이터를 가져오는 기능을 구현하는 능력

웹 프론트엔드 구축

Streamlit을 사용하여 사용자와 상호작용하는 웹 UI를 개발하는 능력

프라이빗 AI 챗봇 구현

모든 기술을 종합하여 인터넷 연결 없이 동작하는 AI 챗봇을 완성하는 능력

No-Code & Low-Code 접근법

코딩 전에 LM 스튜디오와 같은 GUI 도구로 LLM을 먼저 체험하며 핵심 원리를 쉽고 빠르게 이해합니다. 비개발자도 AI의 가능성을 먼저 체감할 수 있습니다.

로컬 LLM 엔드포인트 구축

자신의 PC를 오픈AI처럼 API 서버로 만들어, 파이썬 코드로 직접 호출하고 제어합니다. 외부 API 의존성 없이 무한한 테스트가 가능해집니다.

파이썬 기반 Function Calling 심화

LLM의 한계를 넘어, 실시간 주식 시세나 날씨 정보와 같은 외부 데이터를 동적으로 조회하고 응답에 활용하는 '능동적 AI 에이전트'를 구현합니다.

Streamlit 기반 실시간 챗봇 UI 제작

단순한 터미널 기반 프로그램을 넘어, 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터랙티브한 웹 애플리케이션을 완성하여 포트폴리오를 만듭니다.

프라이버시 중심의 오프라인 AI 개발

인터넷 연결이 전혀 없는 환경에서도 100% 동작하는 AI 챗봇을 구축합니다. 민감 데이터를 다루는 기업 환경에서도 적용 가능한 기술입니다.

💡 통찰 1: AI 모델은 '소유'하고 '제어'하는 대상이다

AI 모델은 단순히 '사용'하는 것을 넘어, 내 PC에서 '직접 구동'하고 '완벽히 제어'할 수 있는 대상임을 깨닫게 됩니다.

💡 통찰 2: 비용과 프라이버시 걱정 없는 AI 개발이 가능하다

강력한 최신 오픈소스 LLM을 활용해 비용과 데이터 유출 문제 없이, 나만의 AI 서비스를 만드는 것이 가능하다는 자신감을 얻습니다.

💡 통찰 3: LLM은 외부 세계와 연결될 때 진정한 힘을 발휘한다

Function Calling을 통해 LLM의 한계를 넘어, 외부 데이터와 상호작용하는 '능동적인 AI 에이전트'를 설계하는 법을 배웁니다.

점진적 학습 설계

코드 없는 GUI 도구로 시작해 터미널, 파이썬 스크립트, 웹앱 순으로 점차 복잡도를 높여 AI 개발에 대한 장벽을 허물고 누구나 완주할 수 있도록 돕습니다.

로컬 우선(Local-First) 전략

클라우드 API에 의존하기 전에, 먼저 내 컴퓨터에서 AI 모델을 완벽하게 통제하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 비용, 보안, 의존성 문제에서 자유로워집니다.

통합적 AI 스택 경험

로컬 모델(올라마), 클라우드 API(오픈AI), 백엔드(파이썬), 프론트엔드(Streamlit)를 모두 아우르는 풀스택 AI 개발 경험을 제공합니다.

수강 전 (Before)

• ❌ 챗GPT 사용 경험만 있음

• ❌ API가 무엇인지 막연하게만 알고 있음

• ❌ AI 모델을 내 PC에서 어떻게 돌리는지 모름

수강 후 (After)

• ✔️ 로컬 PC에서 라마3를 직접 구동하고 제어함

• ✔️ API를 파이썬 코드로 자유자재로 활용함

• ✔️ 나만의 AI 챗봇 웹앱을 개발하고 포트폴리오로 활용함

AI 개발자

API 비용과 데이터 프라이버시가 고민인 실무 개발자

AI 애호가

최신 오픈소스 LLM을 직접 다뤄보고 싶은 열정가

연구원/학생

비용 제약 없이 다양한 모델을 연구에 활용하고 싶은 연구자

✔️ 비용 제로, 내 컴퓨터에서 강력한 오픈소스 LLM 자유자재로 실행

✔️ 코드 몇 줄로, 로컬 모델과 오픈AI API를 손쉽게 연동 및 전환

✔️ 나만의 AI 챗봇, Streamlit으로 실제 동작하는 웹 UI 직접 개발

✔️ 외부 기능 연동, LLM의 한계를 넘는 Function Calling 실전 기술 습득

Data Enthusiast

BI 전문 컨설턴트

공인 트레이너

✅ 로컬과 API 균형

무료 로컬 모델과 유료 클라우드 API를 모두 다루는가?

✅ 실용적인 코드 예제

단순 이론이 아닌, 즉시 활용 가능한 코드를 제공하는가?

✅ 최신 기술 스택

올라마, 라마3 등 현재 가장 주목받는 기술을 다루는가?

✅ No-Code & Code 접근

비개발자도 따라할 수 있는 GUI 툴과 개발자를 위한 코드를 모두 제공하는가?

✅ 최종 애플리케이션 개발

배운 내용을 종합하여 실제 동작하는 결과물을 만드는가?

학술/이론 강의

AI 원리 탐구

단편적 기술 강의

특정 기술 맛보기

API 활용 강의

오픈AI API 활용법

✨ 이 강의

로컬+API 통합 실전 마스터

Q. 고사양 GPU가 꼭 필요한가요?

A. 아닙니다. 이 강의에서는 최신 M1/M2/M3 Mac이나 적절한 RAM(16GB 이상 권장)을 갖춘 윈도우/리눅스 노트북에서도 원활히 실행 가능한 경량화된 모델들을 중심으로 다룹니다. 고가의 GPU 없이도 충분히 따라올 수 있습니다.

Q. 코딩을 전혀 모르는 비전공자도 들을 수 있나요?

A. 기본적인 파이썬 문법(변수, 함수, 반복문 등)에 대한 이해가 있으면 학습이 훨씬 수월합니다. 하지만 강의에서 제공하는 모든 코드는 상세한 설명과 함께 제공되므로, 코드를 따라 치면서 원리를 이해하는 방식으로도 충분히 학습 가능합니다.

Q. 오픈AI API 사용료가 많이 나오지 않을까요?

A. 강의의 80% 이상은 무료 로컬 모델을 사용합니다. 오픈AI API를 다루는 섹션에서는 최소한의 테스트를 위해 커피 한두 잔 값인 $5 정도의 크레딧만 충전해도 충분히 실습을 완료할 수 있도록 설계되었습니다.

Q. 강의 수강 기간에 제한이 있나요?

A. 한번 결제하시면 모든 강의 영상과 자료를 평생 소장하며 무제한으로 수강하실 수 있습니다. 또한, 최신 기술 동향에 맞춰 내용이 업데이트될 경우 추가 비용 없이 업데이트된 강의도 제공받을 수 있습니다.