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준이아빠의 학습 노트

하나씩 이해하고,
내 일에 써보세요.

AI, 마케팅, 데이터의 개념부터 실제 활용까지. 관심 있는 코스를 골라 자신의 속도로 배워보세요.

27개 코스294개 학습 노트

AI 기초와 프롬프트4개 코스

AI가 답을 만드는 원리와 기본 용어, 원하는 결과를 받는 요청 작성, 반복 업무 자동화의 첫 단계를 다룹니다.

AI 기초와 프롬프트입문 · 9개 개념

AI 기초 상식, 처음 쓰는 분을 위한 개념 9개

AI 기초 상식 코스는 AI를 쓰기 시작했지만 토큰, 추론, 모델, 에이전트 같은 말이 낯선 분을 위한 입문 코스입니다. 업무 경험은 충분하지만 AI가 왜 틀리는지, 어떤 요금제를 골라야 하는지, 회사 자료를 넣어도 되는지는 아직 헷갈리는 분을 기준으로 만들었습니다. 코딩이나 터미널 경험은 필요하지 않습니다.

배울 내용 보기
  1. 01AI는 어떻게 답을 만들까요? 언어 모델(LLM)과 다음 말 예측
  2. 02AI 토큰(Token)이란? 글을 읽는 조각이자 한도와 요금의 단위
  3. 03AI 답의 출처: 학습한 지식, 검색 결과, 첨부 자료 구분하기
  4. 04추론 모델(Thinking)이란? 생각 단계와 노력 수준 고르기
  5. 05AI 회사, 서비스, 모델 이름 구분하기: ChatGPT와 GPT, 클로드와 Opus
  6. 06AI 요금제와 API 요금: 무료, 유료 구독과 토큰 단가 비교
  7. 07AI 사용 한도와 새 대화: 5시간 한도, 주간 한도, 긴 대화 옮기기
  8. 08AI 학습 설정과 메모리: 내 자료를 넣기 전에 확인할 것
  9. 09AI 도구, 에이전트, 스킬 한눈에 보기: 답하는 AI에서 일하는 AI로
AI 기초와 프롬프트입문 · 13개 개념

비개발자도 쉽게 배우는 디지털 환경 기초 지식

디지털 환경 기초 지식은 웹사이트가 어떤 재료로 만들어지고 브라우저에서 어떻게 움직이는지를 비개발자 눈높이로 정리한 코스입니다. 웹페이지의 수정 대상과 확인한 결과를 설명하고 싶은 실무자를 위해 만들었습니다. 코딩이나 서버 운영 경험은 필요하지 않습니다.

배울 내용 보기
  1. 01웹 크롤링 (Web Crawling)
  2. 02HTML (HyperText Markup Language)
  3. 03CSS (Cascading Style Sheets)
  4. 04자바스크립트(JavaScript) 이해하기
  5. 05BOM (Browser Object Model)
  6. 06DOM (Document Object Model)
  7. 07HTML 요소 (Element)
  8. 08HTML 속성 (Attribute)
  9. 09선택자 (Selector)
  10. 10API (Application Programming Interface)
  11. 11쿠키 (Cookie)
  12. 12도메인과 셀프호스팅 (Domain & Self-hosting)
  13. 13JSON과 데이터 구조 (JSON & Data Structures)
AI 기초와 프롬프트중급 · 10개 개념

프롬프트 설계 실무

프롬프트는 AI에게 보내는 요청입니다. 이 코스는 요청을 썼는데 필요한 내용이 빠지거나 같은 형식으로 다시 쓰기 어려울 때 무엇을 확인할지 다룹니다. 좋은 요청도 매번 같은 답을 보장하지는 않습니다. 모델과 설정, 대화 맥락 및 자료에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

배울 내용 보기
  1. 01프롬프트 구조 설계하기: 역할, 목표, 자료, 제약, 출력 형식 다섯 요소
  2. 02시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트 차이, 프로젝트 지침이 하는 일 이해하기
  3. 03퓨샷 프롬프트(Few-shot) 예시로 가르치기: 좋은 예와 나쁜 예 함께 쓰기
  4. 04AI 출력 형식 고정하기: 마크다운, 표, JSON, 글자 수 지시
  5. 05생각의 사슬(Chain of Thought)과 추론 모드, 언제 켜고 언제 끄는지 알아보기
  6. 06말투와 문체 지시하기: AI 티 나는 표현 걸러내는 법
  7. 07긴 문서 프롬프트 설계하기: 나누기, 요약 사슬, 컨텍스트 한도
  8. 08프롬프트 테스트와 개선 절차: 한 번에 하나만 바꾸기
  9. 09프롬프트 템플릿 만들기: 변수 자리와 팀 공유
  10. 10프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 뜻과 방어 방법 알아보기
AI 기초와 프롬프트입문 · 10개 개념

AI 업무 자동화 입문

AI 업무 자동화 입문은 반복 업무 가운데 무엇을 맡길지 고르고, 어떤 도구로 만들고, 어떻게 안전하게 돌리는지를 순서대로 정리한 코스입니다. 매주 같은 리포트를 만들고 매일 같은 메일을 분류하는 분, 자동화 도구를 열어 봤지만 무엇부터 할지 정하지 못한 분, AI가 메일을 보내 버릴까 봐 자동화를 켜지 못한 분을 위해 만들었습니다.

배울 내용 보기
  1. 01AI 업무 자동화 뜻과 규칙 자동화와 다른 점
  2. 02자동화할 일 고르기: 반복, 규칙, 되돌리기
  3. 03n8n 이해하기, 노드로 잇는 자동화와 셀프호스팅
  4. 04재피어(Zapier)와 메이크(Make) 이해하기, n8n과 다른 점
  5. 05구글 시트 AI 함수 사용법, 분류와 요약과 추출
  6. 06AI 메일 분류와 답장 초안, 사람이 확인할 것
  7. 07회의록 자동화, 녹음과 받아쓰기와 요약과 배포
  8. 08리포트 자동화 기초, 데이터 가져오기와 표와 문장 생성
  9. 09업무에서 MCP 쓰기, 연동이 없는 서비스에 AI 붙이기
  10. 10자동화 안전장치, 발송 전 승인과 기록과 되돌리기

AI 서비스별 활용6개 코스

챗GPT, 제미나이, 클로드를 서비스별로 입문과 실무 활용으로 나눠 다룹니다.

AI 서비스별 활용입문 · 12개 개념

챗GPT와 GPT-6 아스트라 입문

챗GPT와 GPT-6 아스트라 입문은 처음 사용하는 분이 원하는 작업을 시작하고 결과를 확인할 수 있도록 만든 코스입니다. ChatGPT는 서비스 이름이고 GPT는 답을 만드는 모델입니다. Chat은 일반 대화, Work는 문서와 자료 작업, Codex는 코드 작업을 맡기는 화면입니다. 같은 계정이라도 이 세 화면에서 선택하는 모델과 사용량 조건이 다르므로 모델 이름만 보고 결제하지 않습니다.

배울 내용 보기
  1. 01챗GPT(ChatGPT) 뜻: 서비스와 GPT 모델, OpenAI 구분
  2. 02GPT 모델 라인업 정리: GPT-5.6, GPT-6 아스트라, Sol과 Luna 구분
  3. 03GPT-6 아스트라(Astra) 뜻과 특징: 달라진 점과 사용 조건
  4. 04챗GPT 요금제와 사용 한도: Free, Go, Plus, Pro 비교
  5. 05챗GPT 모델 선택 방법: Instant와 추론 수준, Pro 모델 고르기
  6. 06챗GPT 메모리와 맞춤 설정: 무엇을 기억하고 어떻게 끄는지
  7. 07챗GPT 프로젝트와 파일 업로드: 폴더처럼 쓰는 법과 한도
  8. 08챗GPT 웹 검색과 출처 확인: 인용 링크를 여는 습관
  9. 09챗GPT 음성 모드와 GPT-Live: 어디서 켜고 무엇이 다른지
  10. 10챗GPT 이미지 생성 기초: Images 2.5 요청 문장 쓰는 법과 출처 표시
  11. 11챗GPT 데스크톱 앱과 모바일 앱 차이: 맥, 윈도우, 리눅스 지원
  12. 12챗GPT 데이터 학습 제외와 개인정보 설정: 임시 채팅, 학습 사용 끄기
AI 서비스별 활용중급 · 10개 개념

GPT-6 아스트라 실무 활용

GPT-6 아스트라 실무 활용은 ChatGPT Work와 GPT-6 아스트라로 업무를 맡기고 결과를 확인하는 방법을 10편으로 정리한 코스입니다. GPT-6 아스트라는 OpenAI가 2026년 9월 3일 공개한 모델이고, 2026년 10월 3일 도움말 기준 Plus 요금제는 일반 Chat이 아니라 여러 단계 업무를 맡는 ChatGPT Work와 Codex에서 이 모델을 씁니다. 챗GPT를 이미 써 봤고, 이제 조사와 분석, 문서 작업을 맡겨 보려는 분을 위해 만들었습니다.

배울 내용 보기
  1. 01GPT-6 아스트라 업무 브리프 쓰는 법
  2. 02ChatGPT Data agent로 표 데이터 분석하기
  3. 03ChatGPT 캔버스 종료 뒤 문서 쓰고 고치는 방법
  4. 04맞춤 GPT(Custom GPT) 만들기와 플러그인 전환 이해하기
  5. 05ChatGPT 에이전트 모드 종료와 클라우드 브라우저 이해하기
  6. 06ChatGPT 커넥터(앱) 연결과 권한 이해하기
  7. 07ChatGPT 딥 리서치 사용법과 인용 확인하기
  8. 08ChatGPT 보고서와 회의록 작업 절차 익히기
  9. 09ChatGPT 광고 문안 작성과 표시 의무 이해하기
  10. 10ChatGPT 답변 검증 루틴 만들기
AI 서비스별 활용입문 · 11개 개념

제미나이 입문

이 코스는 Gemini를 처음 쓰는 분들이 앱과 모델, API를 구분하고 짧은 자료의 결과를 확인하는 방법부터 익히도록 구성했습니다. API는 프로그램에서 AI를 호출하는 방식이며 첫 채팅 연습에는 필요하지 않습니다.

배울 내용 보기
  1. 01제미나이(Gemini) 뜻과 앱, 모델, API 구분하기
  2. 02제미나이 모델 라인업 읽는 법과 확인된 모델 구분하기
  3. 03제미나이 요금제와 무료 범위, 학생 요금제 이해하기
  4. 04제미나이 스파크(Gemini Spark) 뜻과 쓰는 곳 알아보기
  5. 05지메일, 문서, 시트 안의 제미나이 버튼 위치와 하는 일 알아보기
  6. 06제미나이 라이브(Gemini Live) 켜는 법과 카메라 공유, 한계 알아보기
  7. 07나노바나나(Nano Banana) 2와 프로 차이, 제미나이 이미지 생성 알아보기
  8. 08노트북LM(NotebookLM) 뜻과 자료 올려 묻기, 오디오 개요 이해하기
  9. 09구글 AI 스튜디오(Google AI Studio)와 API 키, 제미나이 앱과의 차이 알아보기
  10. 10제미나이 vs ChatGPT vs 클로드, 처음 고를 때 확인할 기준 알아보기
  11. 11제미나이 활동 기록과 데이터 설정, 학습 사용 끄기와 기록 삭제 알아보기
AI 서비스별 활용중급 · 8개 개념

제미나이 실무 활용

이 코스는 Gemini의 답을 업무 자료와 대조하고 수정하는 방법을 여덟 가지 작업으로 연습합니다. 처음이라면 제미나이 입문에서 앱과 모델의 차이를 확인한 뒤 시작합니다. 모든 도구를 구독하거나 여덟 편을 한 번에 끝낼 필요는 없습니다.

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  1. 01제미나이 젬(Gems)으로 맞춤 도우미 만들기: 지시문과 파일, 공유
  2. 02노트북LM(NotebookLM)으로 자료 조사하기: 자료 선택과 원문 대조
  3. 03구글 문서와 시트의 제미나이 작업 절차: 초안, 표, 요약
  4. 04지메일 제미나이 작업 절차: 요약, 답장 초안, 메일 검색
  5. 05구글 워크스페이스 스튜디오(Workspace Studio)로 반복 업무 자동화하기
  6. 06제미나이 API 첫 호출: 키 발급, 무료 한도, 요금 확인
  7. 07제미나이 딥 리서치(Deep Research) 사용법: 요청 문장과 검증
  8. 08제미나이 답변 검증 루틴: 출처 열기와 교차 확인
AI 서비스별 활용입문 · 10개 개념

클로드(Claude) 기초 교육, AI를 제대로 쓰는 첫걸음

클로드 기초 교육은 짧은 자료를 AI에게 맡기고, 받은 결과를 원문과 비교해 고치는 방법부터 익히는 코스입니다. 업무 경험은 있지만 AI에게 무엇을 맡기고 결과를 어떻게 확인할지 헷갈리는 분을 대상으로 합니다. 코딩이나 터미널 사용 경험은 필요하지 않습니다.

배울 내용 보기
  1. 01클로드(Claude) 이해하기: 입문자를 위한 앤트로픽 AI 어시스턴트 소개
  2. 02앤트로픽(Anthropic) 이해하기: 클로드를 만든 회사
  3. 03클로드 모델 패밀리: 내 작업에 맞는 모델 비교하기
  4. 04할루시네이션(환각, Hallucination) 알아보기
  5. 05AI 아부(Sycophancy) 알아보기: 모델이 동의만 하는 이유
  6. 06AI Fluency 4D 프레임워크: AI와 일하는 네 가지 역량
  7. 07프롬프트 엔지니어링 기본 익히기
  8. 08클로드 vs ChatGPT vs 제미나이 비교하기
  9. 09책임감 있는 AI 사용 익히기
  10. 10컨텍스트 윈도우 (Context Window) 들여다보기
AI 서비스별 활용입문 · 9개 개념

클로드(Claude) 실무 활용, 작은 작업부터 결과 확인까지

클로드를 업무나 생활의 작은 작업에 써 보고 결과를 확인하는 코스입니다. 모든 기능을 다 쓰거나 매일 사용하는 것이 목표는 아닙니다. 필요한 일을 고르고 답이 맞는지 판단하는 방법을 익힙니다.

배울 내용 보기
  1. 01클로드 프로젝트(Claude Projects) 활용하기
  2. 02클로드 아티팩트(Artifacts) 활용하기: 실시간 결과물 생성
  3. 03클로드 스킬(Claude Skills) 활용하기: 재사용 작업 단위
  4. 04클로드 코워크(Claude Cowork) 활용하기: 작은 작업부터 자동화까지
  5. 05클로드 확장 추론(Extended Thinking) 알아보기
  6. 06마케터를 위한 클로드(Claude) 활용하기
  7. 07교사, 강사를 위한 클로드(Claude) 활용하기
  8. 08클로드로 문서 정리하기 (PDF, 엑셀, 이미지 워크플로)
  9. 09클로드 플랜 비교 (Free, Pro, Max) 고르기

코딩 에이전트와 자동화6개 코스

바이브코딩 기초부터 Claude Code 같은 코딩 에이전트의 설정과 운영, AI 에이전트의 설계까지 다룹니다.

코딩 에이전트와 자동화입문 · 10개 개념

바이브코딩 기초지식

바이브코딩 기초지식은 AI에게 코드 작성을 맡길 때 결과를 확인하는 데 필요한 개념을 다룹니다. 터미널과 Git, 환경 변수 및 배포라는 말을 한꺼번에 외우기보다 문장 하나를 출력하고 바뀐 파일을 비교하는 작은 일부터 시작합니다.

배울 내용 보기
  1. 01터미널과 CLI (Terminal & CLI)
  2. 02환경 변수와 .env (Environment Variables)
  3. 03Git (버전 관리, Version Control)
  4. 04npm (패키지 매니저)
  5. 05프론트엔드와 백엔드 (Frontend & Backend)
  6. 06REST API
  7. 07데이터베이스 (Database)
  8. 08인증과 보안 (Authentication & Security)
  9. 09배포 (Deployment)
  10. 10디버깅 (Debugging)
코딩 에이전트와 자동화입문 · 12개 개념

코딩 에이전트 입문

코딩 에이전트 입문은 파일을 직접 읽고 고치고 명령을 실행하는 AI 도구를 처음 고르고 안전하게 쓰는 방법을 정리한 코스입니다. 클로드 코드 하나를 깊게 다루는 비개발자를 위한 Claude Code와 달리, 이 코스는 코딩 에이전트라는 종류 전체와 그 옆의 다른 도구들을 나란히 놓고 봅니다.

배울 내용 보기
  1. 01코딩 에이전트 (Coding Agent) 뜻과 챗봇과의 차이
  2. 02터미널형, IDE형, 브라우저형 코딩 에이전트 구분하기
  3. 03코덱스 CLI (OpenAI Codex CLI) 이해하기
  4. 04제미나이 CLI (Gemini CLI) 이해하기
  5. 05오르카 (Orca) 이해하기
  6. 06에이사이드 (Aside) 브라우저 이해하기
  7. 07구글 안티그래비티 (Google Antigravity) 이해하기
  8. 08Jev (타입세이프 AI 판정 모델) 이해하기
  9. 09코딩 에이전트 권한과 안전 설정 이해하기
  10. 10코딩 에이전트 요금과 한도 비교 (클로드 코드, 코덱스, 제미나이 CLI, 코파일럿)
  11. 11비개발자를 위한 코딩 에이전트 첫 과제 다섯 가지
  12. 12코딩 에이전트 고르는 기준 네 가지 (하는 일, 운영체제, 예산, 팀)
코딩 에이전트와 자동화입문 · 9개 개념

비개발자를 위한 Claude Code

비개발자를 위한 Claude Code는 AI에게 파일 작업을 맡기고 실제 결과를 확인하는 입문 코스입니다. 첫 과제는 작은 모임 메모를 읽어 날짜와 장소 및 준비물을 확인하고 별도 요약 파일을 만드는 일입니다. 코드를 작성한 경험이 없어도 연습 자료의 내용이 맞는지는 직접 판단할 수 있습니다.

배울 내용 보기
  1. 01Claude Code 이해하기: 파일을 읽고 수정하는 AI 도구
  2. 02클로드 코드(Claude Code) 설치 따라하기: 터미널 입문 포함
  3. 03클로드 코드 슬래시 명령어(Slash Commands) 알아보기
  4. 04클로드 코드 플랜 모드(Plan Mode) 활용하기: 실행 전 검토 단계
  5. 05서브에이전트 (Subagents) 알아보기
  6. 06클로드 코드 훅(Hooks) 알아보기
  7. 07MCP (Model Context Protocol) 이해하기
  8. 08클로드 코드 메모리와 CLAUDE.md (영속 컨텍스트) 이해하기
  9. 09클로드 코드 플랜과 사용량 한도 이해하기
코딩 에이전트와 자동화중급 · 11개 개념

클로드 코드(Claude Code) 중급: 실무 설정과 운영

클로드 코드(Claude Code) 중급은 설치를 마친 사용자가 CLAUDE.md와 권한, 스킬, 훅, 서브에이전트, MCP, Git, 비용, 원격 사용, 문제 해결을 실무에 맞게 설정하는 방법을 정리한 코스입니다. 앤트로픽이 운영하는 code.claude.com/docs의 공식 문서를 한국어 사용자가 실무에 바로 옮길 수 있도록 정리했고, 각 편 끝의 참고 자료에 원문 링크를 모았습니다.

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  1. 01CLAUDE.md 작성법 (적을 것과 뺄 것) 익히기
  2. 02클로드 코드 권한 모드와 허용 규칙 설정하기
  3. 03클로드 코드 스킬 만들기 (SKILL.md 구조와 트리거)
  4. 04클로드 코드 훅 실전 (저장 뒤 검사와 커밋 전 검사)
  5. 05클로드 코드 서브에이전트 실전 (조사와 검수 나누기)
  6. 06클로드 코드 MCP 서버 연결하기 (설정 파일, 권한, 오류)
  7. 07클로드 코드 Git 작업 흐름 (브랜치, 커밋, 워크트리)
  8. 08클로드 코드 비용과 한도 관리 (캐시, 컨텍스트, 모델 선택)
  9. 09클로드 코드 클라우드 세션과 원격 사용 (웹, Remote Control, SSH)
  10. 10클로드 코드 자주 나는 문제와 해결 (설치, 로그인, 멈춤)
  11. 11클로드 코드 mods (화면과 도구 호출을 바꾸는 플러그인)
코딩 에이전트와 자동화중급 · 12개 개념

AI 에이전트 중급: 원리와 설계

AI 에이전트 중급 코스는 클로드 코드나 코덱스 같은 도구 이름과 상관없이 통하는 에이전트의 작동 원리와 설계 방법을 12가지 개념으로 정리한 코스입니다. 에이전트를 몇 번 써 본 뒤 결과가 왜 매번 다른지, 어디까지 맡겨도 되는지, 비용은 왜 이렇게 나오는지가 궁금해진 분들을 위해 만들었습니다.

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  1. 01AI 에이전트(AI Agent) 뜻과 챗봇, 워크플로의 차이
  2. 02에이전트 루프와 도구 호출(Tool Calling) 원리
  3. 03AGENTS.md와 CLAUDE.md(에이전트 지침 파일) 뜻과 작성법
  4. 04intent.md 뜻과 작성법: 왜 하는지를 적는 파일
  5. 05하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 뜻과 구성
  6. 06멀티 에이전트 오케스트레이션(Multi-Agent Orchestration) 뜻과 설계
  7. 07보상 해킹(Reward Hacking) 뜻과 테스트 통과 편법
  8. 08장기 과제(Long-Horizon Task)와 컴퓨터 조작 에이전트의 한계
  9. 09RAG(검색 증강 생성) 뜻과 파인튜닝의 차이
  10. 10프롬프트 캐시(Prompt Caching) 뜻과 비용이 줄어드는 조건
  11. 11에이전트 검수와 평가: 자기 검수 편향과 별도 검수자
  12. 12BYOK(내 키 가져오기) 뜻과 AI 비용 구조: 구독과 종량제
코딩 에이전트와 자동화심화 · 8개 개념

코딩 에이전트 운영 심화: 멀티 에이전트와 검수 체계

코딩 에이전트 운영 심화는 일을 명확히 맡기고 결과를 확인하는 방법을 8편으로 정리한 코스입니다. 에이전트 하나의 결과를 검토하는 분부터 여러 작업자의 결과를 합치는 분까지 필요한 부분을 골라 볼 수 있습니다.

배울 내용 보기
  1. 01멀티 에이전트 작업 설계: 메인과 작업자 나누기, 한 작업의 크기
  2. 02깃 워크트리(Git Worktree)와 병렬 세션: 작업 폴더 나누고 결과 합치기
  3. 03작업 명세 쓰기: 대상, 변경, 제약, 소유권, 완료 증거
  4. 04코딩 에이전트 검수 체계: 자체 검수, 기계 검사, 별도 검수자 나누기
  5. 05코딩 에이전트 비용과 토큰 예산: 모델 선택, 캐시, 컨텍스트, 세션 수
  6. 06코딩 에이전트 실패 유형과 대응: 보상 해킹, 범위 이탈, 멈춤, 중복 수정
  7. 07코딩 에이전트 관측과 기록: 무엇을 남기고 어떻게 되짚는지
  8. 08코딩 에이전트를 쓰지 않을 때: 사람이 더 빠른 일, 되돌리기 어려운 일

로컬 AI와 이미지, 영상3개 코스

내 컴퓨터에서 AI 모델을 실행하는 로컬 AI와 AI로 이미지와 영상을 만드는 방법을 다룹니다.

로컬 AI와 이미지, 영상입문 · 12개 개념

로컬 AI 시작하기 입문

로컬 AI 시작하기 입문은 모델 파일을 내 컴퓨터에서 실행하는 데 필요한 지식을 순서대로 정리한 코스입니다. 계약서나 고객 자료를 클라우드에 보내기 어려운 분, 토큰 요금 없이 반복 작업을 돌리고 싶은 분, 그리고 DGX 스파크나 맥 스튜디오 같은 장비를 살지 고민 중인 분을 위해 만들었습니다.

배울 내용 보기
  1. 01로컬 AI 뜻과 클라우드 AI와 다른 점
  2. 02오픈 웨이트와 오픈 소스 차이, 라이선스 확인법
  3. 03로컬 AI 하드웨어 기초, VRAM과 통합 메모리와 대역폭
  4. 04DGX 스파크(DGX Spark) 이해하기, 무엇이고 누구에게 맞는지
  5. 05RTX 스파크(RTX Spark) 이해하기, 사양과 실제 사용 조건
  6. 06맥에서 로컬 AI 돌리기, 애플 실리콘 메모리와 되는 모델 크기
  7. 07양자화(Quantization) 뜻과 GGUF, 4비트가 뜻하는 것
  8. 08올라마(Ollama)와 llama.cpp, 로컬 모델을 실행하는 도구
  9. 09큐원(Qwen) 모델 패밀리 구분, 3.8과 Max와 Flash와 이미지와 TTS
  10. 10로컬 모델 크기 고르기, 8B와 27B와 70B가 뜻하는 것
  11. 11원격 접속으로 집 컴퓨터의 로컬 AI 쓰기, SSH와 테일스케일
  12. 12컴피UI(ComfyUI) 이해하기, 노드로 잇는 이미지 생성
로컬 AI와 이미지, 영상중급 · 8개 개념

로컬 AI 중급: 서빙, 파인튜닝, 음성과 이미지

로컬 AI 중급은 내 컴퓨터에 올린 모델을 서버로 열어 에이전트와 문서 검색에 쓰고, 파인튜닝과 음성, 이미지 생성까지 넓힌 뒤 성능과 보안을 관리하는 방법을 정리한 코스입니다. 모델을 설치하고 대화해 보는 단계를 넘어, 로컬 모델을 다른 도구와 엮어 실제 작업에 쓰려는 분을 위해 만들었습니다.

배울 내용 보기
  1. 01로컬 모델 서빙 기초 (올라마 서버, OpenAI 호환 API, 동시 요청)
  2. 02코딩 에이전트와 로컬 모델 연결하기 (클로드 코드, 코덱스, 올라마)
  3. 03로컬 RAG 구성하기 (청크, 임베딩, 검색 품질 확인)
  4. 04파인튜닝 기초와 LoRA (데이터 준비, 언제 필요한지)
  5. 05로컬 음성 합성과 목소리 학습 (Qwen3-TTS, 동의와 표시)
  6. 06컴피UI(ComfyUI)로 로컬 이미지 생성하기 (워크플로, 모델 폴더, VRAM)
  7. 07로컬 AI 성능 측정과 모니터링 (토큰 속도, 메모리, 온도)
  8. 08로컬 AI 보안과 백업 (원격 접속 잠금, 모델과 데이터 보관)
로컬 AI와 이미지, 영상입문 · 10개 개념

AI 이미지와 영상 제작 입문

AI 이미지와 영상 제작 입문은 AI로 그림과 짧은 영상을 만드는 원리부터 결과물을 광고와 콘텐츠에 쓰기 전 확인할 조건까지 10가지 개념으로 정리한 코스입니다. 도구를 처음 써 보는 분이나, 몇 번 만들어 봤지만 결과가 들쭉날쭉해 어디서부터 고쳐야 할지 모르는 분을 위해 만들었습니다.

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  1. 01AI 이미지 생성 뜻과 확산 모델이 그림을 만드는 원리
  2. 02이미지 프롬프트 쓰는 법: 피사체, 구도, 조명, 스타일, 비율
  3. 03AI 이미지 도구 비교: ChatGPT Images, 나노바나나, 미드저니, 큐원 이미지
  4. 04AI로 사진 고치기: 배경 제거, 부분 수정, 화면 확장
  5. 05인물과 캐릭터 일관성: AI 이미지에서 같은 얼굴 유지하는 법
  6. 06AI 영상 생성 뜻과 원리: 글에서 영상, 이미지에서 영상, 길이 한계
  7. 07AI 영상 도구 비교: Veo, 클링, Seedance, 힉스필드, 소라 종료
  8. 08AI 쇼츠 만드는 순서: 대본, 이미지, 영상, 음성, 자막
  9. 09AI 이미지 저작권과 상업 사용 조건, 광고 표시 의무 확인하기
  10. 10AI 이미지와 영상 검수 목록: 손가락, 글자, 로고, 배경 오류

마케팅과 데이터6개 코스

마케팅 용어와 전략, 앱마케팅, 데이터 분석, 마케팅 업무에 AI를 쓰는 방법을 다룹니다.

마케팅과 데이터중급 · 10개 개념

마케터의 AI 실무: 소재, 리포트, 광고 연동

광고 문안을 빨리 만들었는데 가격이 틀리거나, AI가 요약한 보고서의 합계가 맞지 않았던 적이 있나요? 이 코스에서는 업무 자료를 AI에 주고 초안을 만든 다음 사람이 확인하는 과정을 연습합니다. 광고 제작부터 데이터 분석과 고객 메시지까지 10편으로 구성했습니다.

배울 내용 보기
  1. 01마케터의 AI 업무 지도 그리기
  2. 02AI 광고 문안 변형 뽑기와 검수하기
  3. 03AI 광고 이미지 소재 만들기와 검수하기
  4. 04AI 경쟁사 광고 조사와 광고 라이브러리 읽기
  5. 05GA4 데이터 AI 분석, 질문하고 검증하기
  6. 06광고 리포트 자동화, MCP 연결과 주간 리포트 절차
  7. 07구글 AI Max와 자동화 캠페인, 켜기 전 확인할 것
  8. 08AI 고객 메시지 초안, 문의 답변과 알림톡과 뉴스레터
  9. 09AI 검색 트렌드 조사, 데이터랩과 키워드 묶기
  10. 10AI 마케팅 표시 의무와 내부 규칙 정하기
마케팅과 데이터입문 · 14개 개념

마케팅 전략 프레임워크

마케팅 전략 프레임워크는 고객과 목표, 시장 및 운영 조건을 정리하는 틀입니다. 이 코스에서는 마케팅의 뜻부터 실험 결과를 해석하는 방법까지 14개 개념을 다룹니다.

배울 내용 보기
  1. 01마케팅 뜻과 하는 일: 광고, 브랜딩과 차이
  2. 02KPI (핵심성과지표) 뜻과 설정 방법
  3. 03OKR 뜻과 KPI 차이: 목표 설정 방법
  4. 04SWOT 분석 뜻과 작성 방법
  5. 05STP 전략: 세분화, 타깃팅, 포지셔닝 순서
  6. 06마케팅 믹스 4P 뜻과 4P 전략 세우는 순서
  7. 07포지셔닝 뜻과 포지셔닝 맵 그리는 법
  8. 08브랜딩 뜻과 마케팅 차이: 브랜드 자산 만들기
  9. 09세그먼트 (고객 세분화) 뜻과 나누는 기준
  10. 10고객 페르소나 뜻과 만드는 법
  11. 11고객 여정 지도 그리는 법과 퍼널 차이
  12. 12그로스 해킹 뜻과 실험 진행 방법
  13. 13온드, 언드, 페이드 미디어와 미디어 믹스
  14. 14디지털 마케팅 뜻과 종류, 채널 지도
마케팅과 데이터입문 · 11개 개념

앱마케팅 기초

앱 설치가 늘었는데 가입이나 매출이 그대로라면 설치 이후의 행동부터 나눠 볼 필요가 있습니다. 이 코스에서는 다운로드, 첫 실행과 실제 이용이 어떻게 다른지 배우고 광고 비용과 재방문을 해석하는 연습을 합니다.

배울 내용 보기
  1. 01앱마케팅 (App Marketing)
  2. 02앱스토어와 플레이스토어 (App Store, Google Play)
  3. 03앱 개발 방식 (네이티브, 크로스플랫폼, 하이브리드, PWA)
  4. 04CPI (Cost Per Install)
  5. 05리워드 CPI (Reward CPI)
  6. 06ASO (App Store Optimization, 앱스토어 최적화)
  7. 07MMP (Mobile Measurement Partner)
  8. 08DAU, WAU, MAU (활성 사용자) 뜻과 계산
  9. 09리텐션 (Retention) 뜻과 계산법 3가지
  10. 10AARRR 뜻과 해적 지표 5단계
  11. 11딥링크 (Deeplink)
마케팅과 데이터중급 · 13개 개념

앱마케팅 캠페인 실무

앱마케팅 캠페인 실무는 광고비를 쓰기 전에 무엇을 성과로 정하고, 얼마까지 감당하며, 결과를 어떻게 확인할지 다루는 코스입니다. 처음 배우는 분도 실제 광고를 켜지 않고 가상 자료로 시작할 수 있습니다.

배울 내용 보기
  1. 01ASO 실전 (스토어 실험과 요소별 최적화)
  2. 02리워드 캠페인 설계 (CPE, CPA와 보상 조건)
  3. 03애드 프러드 대응 (유형별 탐지와 계약 방어)
  4. 04적정 CPI 산정 (LTV 역산과 회수 기간)
  5. 05푸시 운영 (수신 권한과 광고 동의, 발송 설계)
  6. 06구글 앱 캠페인과 Apple Ads 운영 (구조 설계와 키워드)
  7. 07메타 어드밴티지+ 앱 캠페인 (소재 설계와 iOS 측정 조건)
  8. 08앱 전환 이벤트 설계 (GA4 이벤트와 앱 캠페인 연결)
  9. 09코호트 분석 (동질 집단 차트를 읽는 세 방향)
  10. 10딥링크 실전 (유형별 작동 원리와 구축 선택)
  11. 11앱 리퍼럴과 공유 설계 (추천이 일어나는 조건 만들기)
  12. 12앱 성장주기별 캠페인 전략 (런칭, 성장, 성숙, 정착)
  13. 13앱 피처드와 브릿지페이지 (소개 기회와 도착 경로 설계)
마케팅과 데이터입문 · 16개 개념

마케터를 위한 데이터 분석 기초

데이터 분석 기초는 업무 숫자를 모으고 읽고 설명해야 하는 분을 위한 코스입니다. 통계를 전공하지 않아도 가상 자료로 계산하고 원본과 비교하면서 시작할 수 있습니다.

배울 내용 보기
  1. 01데이터 분석 뜻과 방법, 절차 4단계
  2. 02데이터 리터러시 뜻과 숫자 읽는 법
  3. 03대시보드 뜻과 구성 요소
  4. 04GA4 (Google Analytics 4) 뜻과 데이터 구조
  5. 05GTM (Google Tag Manager) 뜻과 구조
  6. 06UTM 뜻과 파라미터 5가지 항목
  7. 07세션, 사용자, 이벤트 차이와 참여율 읽기
  8. 08평균과 중앙값 차이와 구하는 법
  9. 09표준편차 뜻과 구하는 법
  10. 10상관관계와 회귀분석 뜻과 차이
  11. 11AB 테스트 뜻과 방법, p값과 표본 크기
  12. 12ETL 뜻과 데이터 웨어하우스, 레이크 차이
  13. 13빅쿼리(BigQuery) 뜻과 GA4 연동
  14. 14SQL 기초 문법과 마케터가 쓰는 쿼리 예시
  15. 15태블로와 루커 스튜디오 차이와 고르는 법
  16. 16NPS(순추천지수) 뜻과 계산 방법
마케팅과 데이터입문 · 16개 개념

디지털 마케팅 핵심 용어

광고 보고서의 숫자를 읽고 같은 값이 나오는지 직접 확인하는 코스입니다. 비용과 성과를 나타내는 지표, 고객 행동을 설명하는 개념, AI 검색 관련 용어까지 16편을 다룹니다. 처음부터 모두 외우거나 실제 광고를 집행할 필요는 없습니다.

배울 내용 보기
  1. 01CPM (1,000회 노출당 비용) 뜻과 계산법
  2. 02CPC (클릭당 비용) 뜻과 계산 공식
  3. 03CTR (클릭률) 뜻과 계산 방법
  4. 04전환 (Conversion) 뜻과 전환 이벤트 설정 기준
  5. 05CVR (전환율) 뜻과 계산 방법
  6. 06ROAS (광고 수익률) 뜻과 계산 공식
  7. 07ROI (투자수익률) 뜻과 계산 공식
  8. 08CAC (고객획득비용) 뜻과 계산 공식
  9. 09LTV (Lifetime Value) 뜻과 고객생애가치 계산법
  10. 10마케팅 퍼널 뜻과 단계별 전환율 계산
  11. 11어트리뷰션 (Attribution) 뜻과 기여 모델 6가지
  12. 12답변 엔진 최적화 (AEO) 뜻과 SEO 차이
  13. 13생성형 엔진 최적화 (GEO) 뜻과 SEO 차이
  14. 14CPA (Cost Per Action) 뜻과 전환당 비용 계산
  15. 15객단가 (AOV) 뜻과 계산 방법
  16. 16랜딩페이지 뜻과 구성 요소 7가지