Generative AI Full Course (2025) | Gen AI Complete Course | Intellipaat

Generative AI Full Course (2025) | Gen AI Complete Course | Intellipaat

Intellipaat · 조회수 43,081

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[쉬운 말로 된 헤드라인]

AI 실무, 이 영상 하나로 감 잡자

수학부터 트랜스포머, RAG와 LangChain, 기업 보안까지. 여기서 바로 손에 묻히며 만들어보고, 어디서 비용이 새는지도 짚어줘요. 유행어만 알려주는 강의가 아니라, 당장 쓸 수 있는 흐름을 통째로 보여줘요.

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서비스 개요

Intellipaat 생성형 AI 풀코스 2025라는 교육 서비스예요. 한 문장으로 말하면, 최신 대형 언어 모델을 실무 앱에 붙여서 끝까지 굴리는 법을 손코딩으로 익히게 해줘요.

일반 강의가 수식 설명이나 기능 나열로 끝나기 쉬운데요, 이 코스는 문서 임베딩, 검색, 조각화, 유사도 계산, 프롬프트 설계, 비용 계산, 보안 가이드까지 연결해요. 예를 들어 사내 문서를 500자 단위로 나눠 임베딩하고, 상위 다섯 개 조각만 불러와서 대답을 만드는 구조를 직접 구현해요. 그래서 환각이라고 부르는 거짓말을 줄이고, 토큰 값을 줄이는 방법까지 체감하게 되죠.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

기업에서 AI를 쓰려면 모델만으로는 부족해요. 데이터 가져오기, 권한과 보안, 비용 관리, 제품에 맞춘 품질 측정까지 모두 연결되어야 하거든요. 또 기술 속도가 빨라서 작년 자료만 봐도 바로 낡아버리는 일이 잦아요.

기존 플레이어들의 실패 원인:

이 서비스의 차별화는 실습이 현실 감각이 있다는 점이에요. 공짜 키로 놀아보는 수준이 아니라, 회사 데이터는 절대 퍼블릭 모델로 올리지 말라는 원칙과 함께, 엔터프라이즈 환경에서 어떻게 써야 안정적인지까지 알려줘요.

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Intellipaat 생성형 AI 풀코스의 차별화 전략

실무 기준으로 “작동하는 것”을 만들게 하는 전략

왜냐하면 기업은 멋진 데모보다 운영과 비용, 보안을 먼저 보기 때문이에요. 그래서 처음부터 API 키 발급, 환경 변수 저장, 임베딩 생성, 벡터 DB 색인, 프롬프트 설계, 품질 개선, 비용 계산을 이어서 경험하게 하죠.

사용자 경험의 실제 차이:

• 손에 익는 수학: 시그모이드와 경사하강을 숫자로 계산해보고, 그다음 트랜스포머의 자기어텐션으로 바로 넘어가요. 개념이 손으로 붙어요.
• RAG 뼈대 완성: 문서 분할, 임베딩, 유사도 검색, 상위 문서 결합을 직접 짜서, 거짓말 줄이고 토큰도 아낄 수 있어요.
• 엔터프라이즈 감각: 공개 모델에 회사 데이터 올리면 안 되는 이유와, Azure 같은 안전한 경로로 쓰는 방법, 비용 견적 산출까지 챙겨요.

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성장 엔진 분석

기술 구현

강의는 실습 중심으로 진행돼요. OpenAI API로 임베딩과 채팅을 부르고, LangChain으로 체인을 설계하며, Chroma 같은 벡터 데이터베이스에 색인해 검색합니다. 허깅페이스에서 공개 모델과 데이터셋을 가져와 비교 실험을 하고, 프롬프트 템플릿과 연쇄 호출로 복잡한 태스크를 다룹니다.

• 데이터 수집: WebBaseLoader 같은 로더로 웹과 PDF를 긁어와 문서화하고, 500자 단위로 분할한 뒤 임베딩을 생성해요.
• 핵심 기술: 트랜스포머 기반 언어 모델, 임베딩과 코사인 유사도 검색, 검색 결합 생성, 프롬프트 엔지니어링, 체인 설계, 간단한 비용 산출.
• 기술적 해자: 최신 실무 스택을 엔드투엔드로 통합한 커리큘럼과 실습 자산이 강점이에요. 기업 보안과 비용 통제라는 현실 문제를 수업 자체에 녹였다는 점이 따라잡기 어렵습니다.

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

상단은 저마찰로 넓게 여는 무료 강의, 중간부터는 실습과 과제라는 다소 귀찮은 단계로 진지한 학습자를 거르고, 끝에서는 인증과 기업 교육으로 고부가가치를 만드는 구조예요. 커리큘럼과 실습 템플릿이 락인 역할을 하고, 졸업생 성과가 자연스러운 추천의 재료가 됩니다.

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핵심 인사이트: 모델보다 통합과 운영이 승부처다

이 코스가 강조하는 건, 큰 모델을 쓰느냐가 아니라 데이터 준비와 검색 품질, 프롬프트 설계, 비용과 보안 가드레일이에요. 결국 성능이 아니라 제품으로 굴릴 수 있느냐가 현장에서는 더 중요하거든요. 그래서 문서 조각 길이, 중복률, 상위 몇 개를 가져올지 같은 사소한 선택이 정확도와 비용을 좌우합니다.

왜 중요하냐면요. 같은 모델을 써도 문맥 주입과 검색 품질만 올려도 정확도는 뛰고, 비용은 크게 줄어들어요. 또 보안 기준을 어기면 아무리 성능이 좋아도 배포가 막혀요. 통합과 운영이야말로 도입 속도와 투자 대비 성과를 결정합니다.

다른 분야에도 그대로 적용돼요. 추천, 검색, 요약 어디든 데이터 파이프라인과 가드레일을 먼저 설계하고, 모델 선택은 그다음으로 미뤄도 됩니다.

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비즈니스 기회: RAG 비용·품질 가드레일 킷

왜 이 기회인가요?

영상은 회사 데이터 반출 금지, 환각 억제, 토큰 비용 관리가 관건이라고 짚어요. 많은 팀이 LangChain으로 빠르게 붙였다가, 일주일 만에 비용 폭증과 품질 불안정으로 멈춰요. 이 틈을 메우는 경량 가드레일이 필요합니다. 생성형 기능을 시범 적용하려는 중견기업이 급증했고, 이들은 도입 속도와 비용 통제가 구매 기준이에요.

제품 컨셉

“RAG Steward” - 검색 결합 생성의 비용과 품질을 한 화면에서 잡는 경량 프록시

1. 비용 추적과 예산 상한: 모델별 단가와 토큰 수를 자동 집계하고, 앱·팀 단위 예산을 넘기면 차단 또는 저렴한 모델로 자동 전환.
2. 품질 점검과 회귀 테스트: 질문과 정답 세트를 저장하고, 검색 단계의 재현율과 대답의 근거 포함률을 주기적으로 측정해 추세를 보여줌.
3. 보안·프롬프트 정책: 금지어와 민감정보 탐지, 외부 반출 키워드 차단, 근거 문서 노출을 필수화해 무근거 답변을 제한.

실행 계획 (2주)

필요한 도구

• FastAPI와 Uvicorn - 프록시 서버 - 무료
• PostgreSQL 또는 Supabase - 로그 저장 - 월 25달러부터
• Streamlit - 대시보드 - 무료 구간 있음
• OpenAI와 Azure 모델 - 테스트 호출 - 예산 50달러
• LangChain, Chroma - 샘플 앱 연동 - 무료

수익 모델

• 팀 요금제: 앱 1개와 사용자 10명 기준 월 199달러
• 온보딩 패키지: 초기 평가 세트 제작과 정책 설정 일회성 2천 달러

예상: 베타 10팀만 확보해도 월 1,990달러. 온보딩 두 건이면 초기 현금 4천 달러로 서버와 개발비를 상쇄할 수 있어요. 50팀까지 확장 시 월 9,950달러.

주의할 점

• 모델 종속 위험 → OpenAI, Azure, AWS Bedrock, 허깅페이스 호환 어댑터 계층을 설계해 다중 모델을 지원.
• 민감정보 저장 이슈 → 로그 마스킹 기본값과 자체 호스팅 옵션 제공, 고객 선택에 따라 응답 본문은 저장하지 않고 통계만 수집.

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이번 주 액션

내 문서로 미니 검색형 QnA 만들기와 비용 찍어보기 20분

실무 감각은 작게라도 돌려보는 데서 와요. 로컬 폴더에 PDF 두 개를 넣고, 임베딩과 검색으로 한 번 질의해보세요. 그다음 토큰 수와 비용을 기록하면 병목이 보입니다.

👉 시작 방법: 가상환경 생성 후 langchain, chroma, openai 설치 → OpenAI 키를 환경 변수로 저장 → 500자 단위로 분할해 임베딩 생성 → 상위 다섯 조각만 붙여 질문 → 콘솔에 토큰 사용량과 금액 출력.

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피드백: newsletter@1am-ai.com