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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.
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코드브릿지 유튜브에서 많이 본 영상을 모았습니다. 관심 있는 주제로 먼저 배우고, 직접 만들고 싶어지면 다음 단계로 이어가세요.
누구나 무료 시청 · 한국어 영상
4:42
19:00
하네스 · 루프 · 그래프 엔지니어링 - 프롬프트 다음의 AI 에이전트 다섯 단계 알아보기
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11:57
Qwen3.8 vs MuseGlimmer, 직접 붙여봤습니다… 승자는?
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AI에게 다 맡기면 안 되는 이유 | Jev가 던진 중요한 질문
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8:15
[입문] Qt QML과 C++로 시작하는 크로스플랫폼 앱 개발 - Qt 프레임워크 소개
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5:55
클로드 비용(토큰과 시간)을 아껴주는 플러그인 꿀조합 (클로드 코드)
무료 영상 보기선정 영상은 인기순으로 표시합니다. (2026. 10. 06. 기준)
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FEATURED COURSES
무엇을 배우는지보다,
무엇을 할 수 있게 되는지.
17개 전체 강의 보기
Decision AI
AI Agent·LLM을 위한
Decision AI 실전
Laya 판단 모델과 Human-in-the-Loop
요청 분류와 우선순위 결정을 모델로 구현하고, 자동 처리와 사람의 검토를 나누는 기준을 설계합니다. 도입 전에 기존 규칙과 비교·평가하는 방법까지 배웁니다.
- 반복되는 판단을 코드와 연결
- 확신도·정책·사람의 검토를 함께 설계
- 내 업무에 맞는 평가·검증 흐름 구성
AI AGENT
하네스 · 루프 · 그래프 엔지니어링
프롬프트 중심의 에이전트 설계를 하네스·루프·그래프 구조까지 단계적으로 확장해, 더 통제 가능한 시스템으로 설계합니다.
커리큘럼 보기 ↗AI ENGINEERING
클로드 코드 제대로 사용하기 · 하네스 엔지니어링
Claude Code를 감으로 쓰지 않고, 검증과 제약이 있는 개발 흐름으로 통제하는 방법을 익힙니다.
커리큘럼 보기 ↗RAG SYSTEM
RAG 시스템 마스터
검색과 생성의 원리부터 GraphRAG, Agentic RAG까지 이어지는 흐름을 연결해 RAG 시스템의 전체 구조를 이해합니다.
커리큘럼 보기 ↗AI CODING
GitHub Copilot 바이브코딩
Agent와 Plan 모드를 실제 Java·Spring 프로젝트에 적용하며 AI 코딩을 결과물까지 연결합니다.
커리큘럼 보기 ↗STUDENT REVIEWS
광고 문구보다,
먼저 배운 사람의 경험.
실제 수강평에서 반복해서 등장한 ‘전체 맥락’, ‘실무 적용’, ‘이해하기 쉬운 설명’을 확인해 보세요.
★★★★★RAG 시스템 마스터
“RAG의 새로운 트렌드와 전체 아키텍처를 잘 이해할 수 있는 훌륭한 강의입니다. 내용과 설명이 좋고 피드백도 바로 반영해주셔서 강력 추천합니다.”
★★★★★클로드 코드 제대로 사용하기 · 하네스 엔지니어링
“하네스 엔지니어링의 전체 맥락을 파악하기 좋았습니다. 전반적인 내용을 이해하기 쉽게 알려주셔서 좋았습니다.”
★★★★★GitHub Copilot 바이브코딩
“Agent와 Plan 모드를 Java, Spring 프로젝트에서 경험할 수 있어서 좋았습니다. 현업에 바로 적용할 팁이 많아요.”
★★★★★하네스 · 루프 · 그래프 엔지니어링
“설명 자체에 체계가 잘 잡혀 있는 것 같습니다. 실습도 괜찮았습니다. 여러 가지 강좌를 봤는데 그중 가장 좋았습니다.”
★★★★★AI 웹사이트 개발 · Gemini CLI
“강의 내용 자체도 하나도 모르는 제가 차근차근 따라갈 수 있었던거같고, 뭔가 같이 해나가는 느낌이 들었어요.”
★★★★★Cursor AI 업무 자동화
“코딩을 몰라도 따라 할 수 있었고, 엑셀 자동화부터 웹 개발까지 직접 해결하는 과정이 인상적이었습니다.”
더 많은 실제 수강평과 최신 강의 정보는 인프런에서 확인할 수 있습니다.
인프런 프로필 보기LEARNING ROADMAP
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
입문 강의 보기 ↗AI를 내 일상과 학습 루틴에 붙입니다.
영어, 글쓰기, 콘텐츠 제작처럼 익숙한 문제부터 AI를 부담 없이 사용합니다.
02
AI 코딩 실전
AI 코딩 강의 보기 ↗아이디어를 실제 프로그램으로 만듭니다.
Copilot, Gemini CLI, MCP 같은 도구를 프로젝트에 연결하며 개발 흐름을 익힙니다.
03
RAG · AI SYSTEM
RAG 강의 보기 ↗LLM을 시스템 관점에서 연결합니다.
검색과 생성, RAG 아키텍처를 이해하고 실제 서비스에서 필요한 구조를 배웁니다.
04
AGENT · HARNESS
Agent 강의 보기 ↗AI를 더 통제 가능한 개발 시스템으로 확장합니다.
하네스, 루프, 그래프 엔지니어링으로 에이전트가 일하는 구조와 검증 흐름을 설계합니다.
05
Decision AI · Human-in-the-Loop
Decision AI 강의 보기자동화할 판단과 사람이 검토할 판단을 나눕니다.
Laya로 분류·우선순위를 판단하고, 실행 기준과 사람의 검토를 연결합니다. 실제 업무에 적용하기 전에 기존 규칙과 비교하고 검증합니다.
어떤 순서가 맞을지 애매하다면 위의 강의 찾기에서 목표부터 선택해 보세요.
내 시작점 다시 찾기LEARN · BUILD · SHAREABOUT CODEBRIDGE
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 · 17개 강의
HOW I WORK
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.
실전 흐름으로 설명합니다.
도구 기능을 나열하기보다 왜 필요한지, 어디서 실패하는지, 실제 프로젝트에서 어떤 순서로 적용하는지 연결해서 설명합니다.
필요한 곳에만 AI를 연결합니다.
기업과 팀의 현재 업무와 기술 수준을 먼저 보고, 유지할 수 있는 범위에서 교육·개발·자문·콘텐츠 협업을 설계합니다.
LATEST FROM BLOG
읽고 이해하는
AI·개발 이야기.
전체 글 보기 AI Engineering
Bedrock Managed Agents × OpenAI: 에이전트 하네스가 클라우드 인프라가 된다
모델 API 다음 시장은 누가 agent loop·identity·실행환경·durable state를 묶어주느냐다. AWS가 OpenAI 하네스를 통째로 품은 이유를 풀어본다.
AI CodingClaude Code 2.1.291: 기능보다 permission 신뢰성이 먼저다
클라우드 세션에서 승인 답변이 사라지던 버그 수정. 코딩 에이전트의 신뢰성은 기능이 아니라 누가 무엇을 승인했는지의 기록에서 갈린다.
AI CodingKiro Workflows: 코딩 에이전트를 개발 파이프라인으로 고정하는 법
더 긴 프롬프트가 아니라 SPEC→구현→독립 리뷰→수정을 그래프로 고정한다. 컨텍스트 한계 돌파를 오케스트레이션으로 푼 접근을 살펴본다.
BUSINESS & COLLABORATION
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.
PROJECT INQUIRY
어떤 작업을
함께할까요?
필요한 작업과 대략적인 일정만 알려주세요. 아직 아이디어가 구체적이지 않아도 괜찮습니다.
직접 메일[email protected]↗FAQ
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.
Decision AI 강의는 어떤 문제에 도움이 되나요?+
요청 분류, 우선순위 결정, 자동 처리 여부처럼 반복되는 판단을 코드에 연결하고 싶을 때 살펴보세요. Laya를 실행하고 확신도·정책·사람의 검토를 연결하며 기존 규칙과 비교·평가합니다. Python의 함수와 딕셔너리를 읽고 실행할 수 있는 기초가 필요합니다. Decision AI 커리큘럼 보기
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.
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모든 강의를 들을 필요는 없습니다.
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