바이브 코딩에서 엔지니어링으로

AI 도구가 아닌,
AI 원리를 이해하는
개발자가 되세요.

GPT가 왜 그 답을 냈는지 모른 채 복붙하는 개발자와,
설계 레벨에서 AI를 다루는 개발자 —
2년 뒤 커리어 격차는 상상 이상일 것입니다.

강의 목록 보기

자가진단

혹시 이런 모습이 당신은 아닌가요?

"GPT 없으면 빈 파일 앞에서 얼어버린다."

?

"면접관이 '왜 이 모델이냐'고 물으면 식은땀이 난다."

"튜토리얼은 끝냈는데 혼자선 한 줄도 못 짜겠다."

이 중 하나라도 해당된다면, 파이랩이 바꿔드릴 수 있습니다.

"우리는 왜 '본질'에 집착할까요?"

매주 새로운 AI 툴이 쏟아지지만, 그 밑바닥의 엔지니어링 원리는 변하지 않습니다.

파이랩은 주니어 개발자들이 유행에 휩쓸리지 않고, 자신만의 기술적 근거를 가진 엔지니어로 성장할 수 있도록 돕습니다.

환경 설정에 낭비할 1시간, 개념 학습에 투자하세요.

브라우저만 있으면 실습을 바로 시작할 수 있습니다.

전체 강의

AI는 어떻게 생각하는가: 트랜스포머부터 LLM까지
입문 · 초급

AI는 어떻게 생각하는가: 트랜스포머부터 LLM까지

GPT는 왜 그 답을 냈을까요? 머신러닝부터 트랜스포머, LLM까지 — AI가 언어를 이해하고 텍스트를 생성하는 원리를 코드로 직접 추적합니다.

학습 목표

  • AI와 머신러닝의 차이를 명확한 설계 관점에서 구분합니다.
  • 주요 딥러닝 구조를 코드로 직접 구현하며 동작 원리를 체득합니다.
  • 트랜스포머·LLM이 텍스트를 생성하는 메커니즘을 직접 추적합니다.

13개 레슨 · 약 5시간

무료 4개 포함

더 알아보기
멀티모달 AI 심화: 이미지·텍스트·생성 모델 완전 정복
중급 · 고급준비중

멀티모달 AI 심화: 이미지·텍스트·생성 모델 완전 정복

CLIP으로 시작해 Stable Diffusion, DALL-E, GPT-4V까지 — 이미지와 텍스트를 하나의 공간에서 다루는 멀티모달 AI의 원리를 코드로 직접 구현합니다.

학습 목표

  • 이미지와 텍스트를 공유 벡터 공간에 임베딩하는 CLIP 구조를 직접 구현합니다.
  • Diffusion 모델의 노이즈 제거 원리를 수식과 코드로 추적합니다.
  • Vision-Language 모델을 활용해 이미지 캡셔닝·VQA 파이프라인을 완성합니다.

12개 레슨 · 약 18시간

오픈 예정
ChatGPT 같은 AI 직접 만들기: RAG 아키텍처 완전 정복
중급준비중

ChatGPT 같은 AI 직접 만들기: RAG 아키텍처 완전 정복

내 문서로 답하는 AI를 처음부터 직접 설계합니다. 단순 API 연결을 넘어, 검색 품질을 수치로 측정하고 데이터 전략을 설계하는 프로덕션 레벨의 RAG 시스템을 완성합니다.

학습 목표

  • RAG 파이프라인의 전체 흐름을 직접 설계합니다.
  • 검색 품질을 결정짓는 리랭킹 기법을 실무 프로젝트에 적용합니다.
  • 키워드 검색과 의미 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 단일 방식의 한계를 극복합니다.

10개 레슨 · 약 26시간

오픈 예정
하루 30분으로 SNS 운영하기: AI 콘텐츠 자동화 실전
입문준비중

하루 30분으로 SNS 운영하기: AI 콘텐츠 자동화 실전

ChatGPT·Make·Canva AI를 연결해 인스타그램·유튜브·블로그를 자동으로 운영합니다. 코딩 없이 클릭과 복붙만으로 SNS 전 채널 자동화 시스템을 직접 완성합니다.

학습 목표

  • ChatGPT·Make·Buffer를 연결해 SNS 콘텐츠 자동 생성·발행 파이프라인을 완성합니다.
  • 인스타그램·유튜브·블로그 각 채널에 맞는 콘텐츠를 AI로 자동 생성합니다.
  • 월간 콘텐츠 캘린더를 자동으로 관리하고 최적 시간에 예약 발행합니다.

8개 레슨 · 약 1시간

오픈 예정

AI 시대 개발자 성향 분석

나는 어떤 개발자 유형일까?

20개 질문으로 바이브 코딩 의존도를 진단합니다.
내 유형을 알면 무엇을 집중해서 공부해야 할지 보입니다.

무료로 진단하기

학습 후 남는 것

이 수업이 당신의 커리어에 남기는 것

면접관 질문에 말문이 막히지 않게 됩니다

'왜 이 모델을 썼어요?' 이제 당황하지 않아요. AI가 왜 그 답을 내놨는지, 코드가 왜 그렇게 동작하는지 직접 설명할 수 있게 됩니다.

AI가 만든 코드를 내 프로젝트에 자신 있게 통합합니다

지금은 AI 코드를 붙여넣고 '돌아가면 됐지'로 끝나죠. 원리를 알고 나면 어느 부분을 검증해야 하는지 알기 때문에, 두려움 없이 AI 코드를 내 시스템에 녹여낼 수 있습니다.

AI가 엉뚱한 답을 내도 이유를 찾아냅니다

지금은 AI 답변이 이상하면 '다시 해줘'를 반복하죠. 원리를 알고 나면 내 질문의 어느 부분이 AI를 혼란스럽게 했는지 분석하고 프롬프트를 직접 재설계합니다.

AI를 쓰는 개발자는 많습니다.
AI를 이해하는 개발자는 적습니다.

지금 이 순간에도 누군가는 원리를 공부하고 있습니다.
한 발 앞선 엔지니어로 남을 기회를 잡으세요.

우선 1강만 들어보고 결정하세요 (0원)

더 이상 혼자 끙끙 앓지 마세요. 파이랩 팀과 동료들이 함께합니다.