학습 영역
모든 학습 콘텐츠의 중앙 입구 — 안내받거나 자유롭게, 원하는 대로예요.
기초
전문 용어에 막히지 않도록 기술적 기초를 다지는 곳입니다.
Operation & Command Line
컴퓨터가 어떻게 작동하는지, API가 무엇인지, 터미널 사용법, 개발 환경 설정, Git 활용법, 오픈 소스 이해.
컴퓨터의 작동 방식을 이해하고, 터미널을 자신 있게 탐색하며, Git을 활용하고 오픈 소스를 이해합니다.
컴퓨터가 '생각'하는 방법
CPU, GPU, RAM, 저장 장치, 이진 코드 — 하드웨어 기초.
인터넷 & API
클라이언트, 서버, HTTP 요청, 인터페이스로서의 API.
터미널
GUI vs. CLI, 경로, 기본 명령어.
네 개발 환경
에디터, IDE, 그리고 그 주변 도구들: 아이디어가 파일이 되는 공간을 마련합니다.
Git으로 버전 관리
저장소, 커밋, 브랜치, 클라우드 저장소로서의 GitHub.
오픈 소스 vs. 클로즈드 소스
소스 코드, 라이선스(GPL, MIT), 투명성이 중요한 이유.
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Python & 프로그래밍 논리
변수부터 제어 구조, 함수, 클래스, 패키지, 가상 환경까지.
Python으로 프로그래밍하고, 데이터 타입, 제어 구조, 객체지향 프로그래밍을 이해하며, 개발 환경을 깔끔하게 설정합니다.
변수 & 데이터 타입
String, Integer, Float, Boolean과 할당.
제어 구조
If/Else 분기와 반복문(For, While).
함수
매개변수, 반환 값, 모듈식 코드.
코드가 깨질 때 (오류 & 디버깅)
구문 오류 vs. 논리 오류, Try/Catch, 스택 추적 읽기.
리스트 & 딕셔너리
배열, 키-값 저장소, 인덱스 기반 접근.
객체지향 프로그래밍 (클래스 & 객체)
클래스, 객체, 메서드, 속성 — 복잡한 코드의 설계도.
외부 코드 라이브러리 (패키지)
Pip, 의존성, Import — 바퀴를 다시 발명하지 마세요.
격리 버블 (가상 환경 / Docker)
venv, 컨테이너, 재현 가능한 환경.
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작업실
무언가를 만드는 곳. 응용, 도구, 현대 워크플로우에 집중.
생성 예술 (이미지 & 비디오)
이미지 생성, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet, 워크플로우 최적화.
Stable Diffusion으로 직접 이미지를 생성하고, 텍스트-투-이미지를 이해하며, LoRA, ControlNet, 업스케일링을 마스터합니다.
로컬 언어 모델
Hugging Face 생태계, 로컬에서 모델 실행, 양자화 이해.
Hugging Face를 이해하고, PC에서 모델을 실행하며, 양자화를 이해합니다.
생태계 (Hugging Face)
부터 이용 가능 2026년 9월 23일
PC에서 모델 실행
부터 이용 가능 2026년 9월 23일
양자화 (모델 축소)
부터 이용 가능 2026년 9월 23일
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에이전트 & 자동화
시스템 프롬프트, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 함수 호출, API, 노코드 워크플로우.
시스템 프롬프트를 작성하고, RAG 파이프라인을 구축하며, 함수 호출을 활용하고, n8n으로 워크플로우를 자동화합니다.
모델에게 작업 지시 (시스템 프롬프트)
시스템 프롬프트, 롤플레이, One-Shot vs. Few-Shot.
프롬프트 엔지니어링 (Chain of Thought)
Zero-Shot, 사고의 연쇄, 환각 방지.
자체 데이터 연결 (RAG)
검색 증강 생성, 청킹, 임베딩, 벡터 데이터베이스.
함수 호출 (AI가 버튼을 누를 때)
JSON 출력, 도구 사용 — AI가 어떤 도구를 실행할지 결정.
인터페이스 활용 (API & MCP)
API 키, 모델 컨텍스트 프로토콜, AI 에이전트를 위한 서버 아키텍처.
노코드 워크플로우 (n8n)
트리거, 노드, 워크플로우 자동화, 웹훅.
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소프트웨어 개발에서의 AI
바이브코딩, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링, 에이전틱 코딩 — 새로운 프로그래밍 방식.
AI로 프로그래밍하고, 컨텍스트 엔지니어링을 마스터하며, 자율 코딩 에이전트를 활용합니다.
자연어 프로그래밍 (바이브코딩)
부터 이용 가능 2026년 10월 21일
컨텍스트 엔지니어링
부터 이용 가능 2026년 10월 21일
하네스 엔지니어링: 희망 대신 가드레일
부터 이용 가능 2026년 10월 21일
에이전틱 코딩 (스스로 타이핑하는 AI)
부터 이용 가능 2026년 10월 21일
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소프트웨어 품질 & 테스트
테스트를 읽고, 기계 검증을 판단하고, 변경 사항을 승인하고, 비밀 정보를 보호합니다 — 프로그래밍 지식 없이도 가능한 품질 관리.
테스트를 읽고 그것이 실제로 무엇을 검증하는지 파악하고, 실패한 기계 검증을 판단하며, 에이전트에게 직접 확인할 수 있는 답을 주는 세 가지 질문을 던지고, 저장소에 절대 들어가서는 안 되는 것이 무엇인지 압니다.
에이전트가 쓴 테스트를 이해하기
부터 이용 가능 2026년 11월 18일
게이트: 기계 검증이라는 안전망
부터 이용 가능 2026년 11월 18일
프로그래밍 지식 없이 하는 리뷰
부터 이용 가능 2026년 11월 18일
비밀 정보와 보안: 저장소에 절대 들어가면 안 되는 것
부터 이용 가능 2026년 11월 18일
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아카데미
학문적 중추 — 컴퓨터 과학 학부의 AI 모듈에 해당하지만 누구나 접근 가능.
컴퓨터 구조 & 알고리즘
알고리즘이 무엇인지, 어떻게 확장하는지, 어떤 데이터 구조가 컴퓨터 과학을 이끄는지.
알고리즘, Big-O 표기법, 재귀, 주요 데이터 구조(선형, 계층적, 키 기반)를 이해합니다.
알고리즘이란?
결정론, 유한성, 입력/출력 — 기계의 요리법.
알고리즘 복잡도 (Big-O)
확장 이해: 선형, 이차, 지수.
데이터 구조 I (선형)
Array, Linked List, Stack, Queue.
재귀
기본 케이스, 재귀 호출, 스택 오버플로우 — 스테로이드를 맞은 반복문.
데이터 구조 II (계층적 & 연결)
Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.
데이터 구조 III (키 기반)
Hash Table, Key-Value Pair, 캐싱.
Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long
This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.
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데이터의 수학
머신러닝의 기초인 통계와 확률.
위치 매개변수, 분산, 분포, 상관관계, 확률, 베이즈 정리를 이해합니다.
선형 대수 & 미적분
벡터, 행렬, 텐서, 도함수, 연쇄 법칙 — Deep Learning의 언어.
벡터, 행렬, 텐서, 도함수, 편미분, 역전파 기초인 연쇄 법칙을 이해합니다.
고전적, 기호 AI
튜링부터 탐색, 휴리스틱, 게임 이론, 전문가 시스템, AI 겨울까지.
AI의 뿌리를 이해하고, 상태 공간을 탐색하며, 경로 찾기와 게임 이론을 마스터하고, AI 겨울의 교훈을 익힙니다.
AI의 탄생 (튜링에서 다트머스까지)
튜링 테스트, 다트머스 회의(1956), ELIZA — 역사적 맥락.
그래프 탐색
상태 공간, 너비 우선 탐색(BFS), 깊이 우선 탐색(DFS).
휴리스틱 & 경로 찾기
휴리스틱, 비용 함수, 다익스트라, A* 알고리즘.
A* 경로 찾기 — 인터랙티브 데모
미로를 탐색하는 A*와 다익스트라를 실제로 봅니다.
선택충돌 속의 에이전트 (게임 이론)
다중 에이전트 시스템, 제로섬 게임, 내시 균형.
MinMax & 가지치기
결정 트리, MinMax 전략, 알파-베타 가지치기.
MinMax — 인터랙티브 데모
무적의 MinMax AI를 상대로 틱택토를 플레이.
선택규칙 & 논리 (전문가 시스템)
전문가 시스템, 추론 엔진, If-Then 규칙, 조합 폭발.
규칙 기반 AI — 인터랙티브 데모
전문가 시스템이 논리적 인과 사슬을 형성하는 방법 인터랙티브 체험.
선택ELIZA 챗봇 — 인터랙티브 데모
역사상 첫 규칙 기반 상담 봇인 ELIZA와 채팅.
선택AI 겨울 (실패 & 교훈)
라이트힐 보고서, 과장된 약속, 기호 AI가 복잡성 앞에 실패한 이유.
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Machine Learning 기초
패러다임 전환: 프로그래밍에서 훈련으로 — 지도학습, 비지도학습, 평가 도구.
ML 패러다임을 이해하고, 지도학습 모델을 훈련하며, 메트릭으로 평가하고, 과적합과 비지도학습을 이해합니다.
프로그래밍 vs. 훈련
머신러닝, 훈련 데이터, 모델, 추론.
지도학습 (교사와 함께 학습)
레이블, 특성, 목표, 분류 vs. 회귀.
선형 & 로지스틱 회귀
최적 직선, 시그모이드, 오차 함수(MSE).
원재료 (데이터 엔지니어링)
특성 공학, 결측값, 정규화.
매개변수 vs. 하이퍼파라미터
AI가 스스로 학습하는 것 vs. 인간이 설정하는 것.
학생이 외울 때
과적합, 과소적합, 훈련-테스트 분할, 검증 세트.
모델 평가
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix.
비지도학습 (혼돈 속의 구조)
클러스터링(k-Means), 차원 축소(PCA), 이상 탐지.
지도학습 — 인터랙티브 데모
모델을 훈련하고 결정 경계를 관찰.
선택Decision Tree — the Glass-Box Classifier
Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.
선택K-Means 클러스터링 — 인터랙티브 데모
K-Means가 데이터 포인트를 그룹으로 분류하는 모습 관찰.
선택인증서 다운로드
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Deep Learning (신경망 혁명)
인공 뉴런에서 활성화, 은닉층, 손실 함수, 경사 하강법, 역전파까지.
퍼셉트론부터 역전파까지 신경망을 이해하고 완전한 훈련 과정을 파악합니다.
인공 뉴런
퍼셉트론, 가중치, 편향, 합산.
퍼셉트론 — 인터랙티브 데모
가장 단순한 신경망을 단계별로 훈련.
선택점화 스파크 (활성화)
선형 vs. 비선형, ReLU, 시그모이드.
네트워크 (은닉층)
심층 신경망, 은닉층, 순전파.
Neural Network Playground — 인터랙티브 데모
자신만의 네트워크 아키텍처를 구축하고, 실시간으로 훈련하며, Backpropagation이 작동하는 것을 확인하세요.
선택AI가 얼마나 틀렸는지 계산하는 방법
손실 함수, 평균 제곱 오차, 교차 엔트로피.
계곡으로 가는 길 (경사 하강법)
경사 하강, 학습률, 지역/전역 최솟값.
Gradient Descent — 인터랙티브 데모
Optimizer가 계곡으로 내려가는 모습을 단계별로 지켜보세요.
선택학습의 핵심 (역전파)
역전파와 오류 역전 — 연쇄 법칙을 기반으로.
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현대 아키텍처 (GenAI)
토큰화, 임베딩, CNN, RNN, 트랜스포머, LLM, 전이 학습, 확산까지.
토큰화, 임베딩, CNN, RNN, 트랜스포머, LLM, 전이 학습, 샘플링, 확산을 이해합니다.
토큰화 (기계의 알파벳)
토큰, BPE, 컨텍스트 창 — AI가 음절을 이해하지 못하는 이유.
임베딩 & 잠재 공간
Word2Vec, 임베딩 벡터, 의미적 거리.
Word Embeddings — Meaning as a Map
The interactive companion to the embeddings chapter: words become points, similar terms cluster, and king - man + woman lands on queen. This is what vector semantics feels like.
선택컴퓨터 비전 (CNN)
컨볼루션, 필터/커널, 풀링, 특성 추출.
Convolutional Filter — 인터랙티브 데모
CNN 필터가 가장자리, 텍스처 및 패턴을 감지하는 방법을 실시간으로 확인하세요.
선택시간 & 시퀀스 (RNN)
시퀀스 데이터, 순환 신경망, 기울기 소실.
혁신 (트랜스포머 & Attention)
자기 어텐션, Query/Key/Value, 트랜스포머 블록.
Attention 메커니즘 — 인터랙티브 데모
모든 Transformer의 핵심인 Query/Key/Value를 단계별로 이해하세요.
선택대규모 언어 모델 (LLM)
파운데이션 모델, 사전 훈련, 다음 토큰 예측, 매개변수 크기.
전이 학습 & 파인튜닝
사전 훈련된 가중치, 체크포인트, LoRA.
샘플링 & 온도
Softmax, 온도, Top-K/Top-P — ChatGPT가 항상 같은 말을 하지 않는 이유.
생성적 이미지 모델 (확산)
잠재 공간, 노이즈, 디노이징, 텍스트-투-이미지.
GAN — 인터랙티브 데모
GAN이 이미지를 생성하는 방법 인터랙티브 체험.
선택인증서 다운로드
상태를 보려면 클릭
Reinforcement Learning
보상으로 학습: 기본 원리에서 Q-Learning, RLHF까지.
Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning, RLHF — ChatGPT가 어떻게 예의를 배우는지 이해합니다.
당근과 채찍 (원리)
부터 이용 가능 2026년 10월 7일
Multi-Armed Bandit — 인터랙티브 데모
슬롯머신에서 Exploration과 Exploitation 사이의 딜레마를 경험하세요.
선택전략 개발 (Q-Learning & MDP)
부터 이용 가능 2026년 10월 7일
Q-Learning — 인터랙티브 데모
에이전트가 Q-Learning으로 출구를 찾는 모습 관찰.
선택RLHF (LLM이 예의를 배우는 방법)
부터 이용 가능 2026년 10월 7일
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사회 & 포용
특별한 대상을 위한 구체적인 접근 방식.
윤리 & 신화
의식, 편향, 저작권, 프롬프트 인젝션 — AI를 둘러싼 중요한 질문들.
AGI와 확률론을 구분하고, 훈련 편향을 분석적으로 이해하며, 저작권 문제와 프롬프트 인젝션 위험을 인식합니다.
유럽 & 법
EU AI Act, 파운데이션 모델 규제, AI 애플리케이션에서의 데이터 보호.
EU AI Act, 파운데이션 모델의 투명성 의무, AI에 대한 GDPR 함의를 이해합니다.
EU AI Act
부터 이용 가능 2026년 11월 4일
파운데이션 모델 규제
부터 이용 가능 2026년 11월 4일
데이터 보호 & AI (GDPR)
부터 이용 가능 2026년 11월 4일
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시니어를 위한 (일상 속 AI)
디지털 도우미, 인터넷 보안, 자율성 유지.
AI를 일상 도우미로 활용하고, 사기 수법을 인식하며, 데이터에 대한 통제권을 유지합니다.
학생을 위한
AI로 학습, 딥페이크 인식, 출처 비판적 검토.
AI를 학습 튜터로 활용하고, 딥페이크와 합성 미디어를 인식하며, 출처를 비판적으로 검토합니다.
세컨드 브레인 & 디지털 트윈
머리 밖에 지식을 정리하고 — 실제 사물의 디지털 복제본이 무엇을 할 수 있는지, 그리고 그 한계는 어디인지 이해합니다.
다시 읽지 않을 메모를 모으는 대신 나만의 세컨드 브레인을 만들고, 디지털 트윈이 단순한 시뮬레이션과 어떻게 다른지 설명합니다.
세컨드 브레인: 너의 외부 기억
부터 이용 가능 2026년 12월 2일
디지털 트윈
부터 이용 가능 2026년 12월 2일
인증서 다운로드
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호기심 모음
어떤 주제 경로에도 맞지 않는 데모들의 성장하는 쇼케이스 — 고전, 호기심, 매력적인 예외들.
호기심 모음
다른 어떤 경로에도 속하지 않는 데모들의 집 — 고전, 호기심, 매력적인 예외들. 공통 커리큘럼 없이 성장하는 쇼케이스. 때로는 하나가 주제 경로로 이동하고, 때로는 새로운 것이 추가됩니다.
선별된 독립형 데모 한 줌 — 호기심 많은 이들을 위한 산책. 숙제 없이, 오직 탐험만.