AI ENGINEERING · PRACTICAL COURSES

AI를 ‘써보는 것’에서,
실제로 ‘만드는 것’으로.

AI 활용부터 AI 코딩, RAG·Agent 시스템까지. 실무 개발 경험을 바탕으로 직접 만들고 검증한 과정을, 스스로 응용할 수 있는 실전 흐름으로 전합니다.

1,800+ 수강생 140+ 수강평 4.8 / 5 평균 평점
노트북과 노트가 놓인 코드브릿지의 작업 공간
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16개AI·SW 강의
1,800+함께 공부한 수강생
140+실제 수강평
4.8 / 5평균 강의 평점

어디서 시작할지
모르겠다면.

지금 필요한 목표를 하나 고르면, 16개 강의를 전부 비교하지 않아도 시작점과 다음 단계를 빠르게 찾을 수 있습니다.

YOUR STARTING POINT

목표를 선택해 주세요.

선택한 목표에 맞춰 추천 강의와 학습 순서를 보여드립니다.

무엇을 배우는지보다,
무엇을 할 수 있게 되는지.

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광고 문구보다,
먼저 배운 사람의 경험.

실제 수강평에서 반복해서 등장한 ‘전체 맥락’, ‘실무 적용’, ‘이해하기 쉬운 설명’을 확인해 보세요.

더 많은 실제 수강평과 최신 강의 정보는 인프런에서 확인할 수 있습니다.

인프런 프로필 보기

한 강의보다 중요한 건,
다음 단계가 보이는 것.

현재 수준과 목표에 따라 필요한 구간만 골라도 됩니다. 처음부터 끝까지 모두 들을 필요는 없습니다.

01
AI 활용 입문

AI를 내 일상과 학습 루틴에 붙입니다.

영어, 글쓰기, 콘텐츠 제작처럼 익숙한 문제부터 AI를 부담 없이 사용합니다.

입문 강의 보기 ↗
02
AI 코딩 실전

아이디어를 실제 프로그램으로 만듭니다.

Copilot, Gemini CLI, MCP 같은 도구를 프로젝트에 연결하며 개발 흐름을 익힙니다.

AI 코딩 강의 보기 ↗
03
RAG · AI SYSTEM

LLM을 시스템 관점에서 연결합니다.

검색과 생성, RAG 아키텍처를 이해하고 실제 서비스에서 필요한 구조를 배웁니다.

RAG 강의 보기 ↗
04
AGENT · HARNESS

AI를 더 통제 가능한 개발 시스템으로 확장합니다.

하네스, 루프, 그래프 엔지니어링으로 에이전트가 일하는 구조와 검증 흐름을 설계합니다.

Agent 강의 보기 ↗

어떤 순서가 맞을지 애매하다면 위의 강의 찾기에서 목표부터 선택해 보세요.

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구매하기 전에,
먼저 콘텐츠로 확인하세요.

강의 스타일이 나와 맞는지, 어떤 주제를 다루는지 무료 콘텐츠에서 먼저 확인할 수 있습니다.

코드브릿지의 개발 및 강의 작업 공간LEARN · BUILD · SHARE

배운 것을 만들고,
만든 것을 나눕니다.

컴퓨터공학을 전공하고 7년째 제품과 서비스를 만들고 있습니다. 지금은 미국에서 AI 석사 과정을 밟으며, 현업 개발 경험을 AI Engineering 교육으로 연결하고 있습니다.

유행하는 기술을 어렵게 포장하기보다 직접 써보고, 어디에 쓸 수 있는지와 무엇이 잘 안 되는지까지 확인합니다. 설명할 수 있을 때까지 파고든 뒤 실제로 응용할 수 있는 언어로 다시 풀어내는 것이 CodeBridge의 방식입니다.

  • 01 국내 대기업 소프트웨어 엔지니어 · 7년
  • 02 미국 대학 AI 석사 과정
  • 03 Android 앱 14개 · iOS 앱 7개 개발
  • 04 인프런 지식공유자 · 16개 강의

기술과 사람 사이를
단단하게 잇습니다.

개발, 교육, 자문은 서로 떨어진 일이 아닙니다. 직접 만든 경험이 좋은 강의가 되고, 현장의 질문이 더 나은 시스템으로 이어집니다.

직접 만들고 검증합니다.

RAG, LLM, 자동화와 AI 개발 워크플로우를 직접 구현하고 사용하면서 장점과 실패 지점을 확인합니다.

01

실전 흐름으로 설명합니다.

도구 기능을 나열하기보다 왜 필요한지, 어디서 실패하는지, 실제 프로젝트에서 어떤 순서로 적용하는지 연결해서 설명합니다.

02

필요한 곳에만 AI를 연결합니다.

기업과 팀의 현재 업무와 기술 수준을 먼저 보고, 유지할 수 있는 범위에서 교육·개발·자문·콘텐츠 협업을 설계합니다.

03

읽고 이해하는
AI·개발 이야기.

전체 글 보기

개인 강의와 기업 협업은
다른 흐름으로.

개발 외주, 기업·팀 교육, AI 기술 자문, 콘텐츠 제휴·스폰서, 집필·출판까지 목적과 상황에 맞춰 필요한 범위를 함께 정합니다.

01기업·팀 강의/교육

AI 도구와 개발 워크플로우를 팀의 수준과 목적에 맞게

02소프트웨어·AI 개발

웹·앱·AI 기능, 프로토타입부터 개발 외주까지

03콘텐츠 제휴·스폰서

YouTube·강의·콘텐츠 협업과 제품 소개

04AI·기술 자문

AI 도입 방향, 개발 워크플로우와 기술 검토

05집필·출판

AI·개발 분야 도서, 원고와 교육 콘텐츠

06기타 문의

아직 구체적이지 않은 아이디어도 함께 범위를 정리합니다

CASE STUDY

Kimi AI by Moonshot AI

글로벌 AI 서비스와 함께 콘텐츠 및 사용자 접점에 관한 프로젝트를 진행했습니다. 제품의 강점을 국내 사용자에게 정확하게 전달하는 데 초점을 맞췄습니다.

CASE STUDY

iMini AI 창작 에이전트

iMini와 Gen AI 협업을 진행했습니다. 아이디어에서 이미지·영상·디자인 완성 소재까지 이어지는 창작 경험을 국내 사용자에게 알기 쉽게 전달했습니다.

어떤 작업을
함께할까요?

필요한 작업과 대략적인 일정만 알려주세요. 아직 아이디어가 구체적이지 않아도 괜찮습니다.

직접 메일[email protected]↗
문의 유형 *

입력한 정보는 문의 답변을 위해 이메일로 전달됩니다.

수강 전에
가장 많이 고민하는 것.

강사 소개를 반복하기보다, 실제로 어떤 강의가 맞는지 판단하는 데 필요한 질문을 모았습니다.

어떤 강의부터 들어야 하나요?+

AI를 처음 활용한다면 입문 트랙, 개발 결과물을 만들고 싶다면 AI 코딩, 개발자로서 AI 시스템을 깊게 다루고 싶다면 RAG·Harness·Agent 강의부터 살펴보세요. 위의 ‘내게 맞는 강의 찾기’를 이용하면 가장 빠릅니다.

비전공자도 들을 수 있나요?+

가능합니다. AI 활용 입문과 Cursor AI 업무 자동화처럼 코딩 경험이 없어도 시작할 수 있는 강의가 있습니다. 다만 RAG, Harness, Agent 계열은 개발 경험이 있을수록 이해와 적용이 수월합니다.

개발자라면 어떤 순서가 좋나요?+

목표에 따라 다릅니다. AI 코딩 도구 활용이 먼저라면 Copilot·MCP 계열, LLM 시스템 설계가 목표라면 RAG를 거쳐 Harness·Agent 구조로 확장하는 흐름이 자연스럽습니다.

실습은 어느 정도 포함되나요?+

실습 범위와 프로젝트 형태는 강의마다 다릅니다. 각 강의 카드에서 인프런 상세 페이지로 이동해 커리큘럼과 실습 구성을 확인한 뒤 선택하는 것을 권장합니다.

강의가 최신 내용인지 어떻게 확인하나요?+

AI 도구와 서비스는 빠르게 바뀌기 때문에, 각 인프런 강의 상세 페이지의 최신 커리큘럼과 업데이트 내역을 기준으로 확인해 주세요.

강의 질문이나 수강 지원은 어디서 확인하나요?+

강의별 질문 방식과 수강 지원 범위는 해당 인프런 강의 페이지의 안내를 확인해 주세요. 사이트에서는 강의 선택과 전체 학습 경로를 찾는 데 집중합니다.

지금 필요한 한 강의부터,
다음 단계를 시작하세요.

모든 강의를 들을 필요는 없습니다.
지금 해결하고 싶은 문제에 가장 가까운 강의부터 시작하면 됩니다.