00:00 말 중심의 이미지 편집 시대 도래와 포토샵 이별 선언
01:29 기술적 숙련도(How)에서 상상력(What) 중심으로의 창작 패러다임 전환
02:56 Nano Banana Pro의 주요 사양 및 추론 능력 소개
03:24 여러 사진의 인물을 자연스럽게 하나로 합치는 합성 기능
03:27 원본 질감을 유지하며 특정 영역을 수정하는 인페인팅 기술
03:31 카메라 앵글 및 조명 제어를 통한 전문가 수준의 사진 연출
04:28 맥락을 이해하고 논리적으로 계획하는 '띵킹 모드'의 작동 원리
06:14 한글 텍스트의 정확한 렌더링 및 디자인 적용 사례
06:51 다양한 화풍 변환 및 캐릭터/스타일의 일관성 유지 기능
08:28 구글 검색 연동을 통한 실시간 정보 기반의 시각화(서치 그라운딩)
09:38 효과적인 이미지 생성을 위한 5단계 프롬프트 작성 공식
10:43 복잡한 편집 과정을 획기적으로 단축하는 워크플로우 혁명
12:31 웹툰 및 영화 콘티 작업을 위한 스토리텔링 확장성
13:02 이미지 참조 제한 및 정확한 수정을 위한 실무 팁과 유의사항
13:46 상상력이 유일한 한계가 되는 새로운 창작 시대의 비전 공유

00:00 신경망 훈련과 손실 지형(Loss Landscape) 탐색의 서론
01:10 탐사선 구조: 입력, 파라미터, 손실 함수 설명
01:45 지형 분석: 볼록(Convex) 지형과 비볼록(Non-convex) 지형의 차이
02:51 나침반: 경사 하강법(Gradient Descent)의 기본 원리
03:26 기동 전술: 확률적 경사 하강법(SGD)과 미니배치의 이점
04:39 물리 엔진: 관성(Momentum)을 이용한 최적화 가속
06:23 항해의 난관: 기울기 소실, 폭발 및 안장점 등 최적화 위험 요소
07:49 경로의 평탄화: 활성함수(ReLU, GELU)가 최적화에 미치는 영향
08:56 시스템 설계도: 연산 그래프(Computational Graph)의 구조와 역할
10:04 순전파(Forward Pass): 입력 데이터의 흐름과 메모리 저장
10:33 피드백 루프: 역전파(Backpropagation)와 연쇄 법칙
11:09 작동 원리: 선형 계층의 행렬 미분과 전치(Transpose) 연산
11:36 복합 시스템: 연산 그래프에서의 분기(Branching)와 병합(Merging)
12:09 새로운 패러다임: 미분 가능한 프로그래밍(Software 2.0)
12:54 파라미터를 넘어: 입력 최적화와 딥드림(Deep Dream) 시각화

00:00 딥러닝의 서막: 지능의 파동과 미래 (MIT 6.S191 강의 소개)
00:03 사회 전반으로 확산되는 인공지능 기술의 영향력
00:54 딥러닝을 바라보는 두 가지 관점: 신경망과 미분 가능한 프로그래밍
01:41 퍼셉트론의 등장과 첫 번째 AI 겨울 (XOR 문제의 한계)
02:55 역전파 알고리즘의 등장과 두 번째 침체기 (데이터와 하드웨어의 부족)
04:24 2012년 딥러닝 르네상스: 빅데이터, 하드웨어(GPU), 알고리즘의 결합
05:28 2028년 미래 예측을 위한 세 가지 시나리오
06:19 딥러닝 학습의 엔진: 경사 하강법과 손실 함수 최적화
07:12 신경망의 기본 단위: 퍼셉트론의 구조와 원리
07:29 비선형성의 마법: 활성화 함수(Sigmoid에서 ReLU로의 변화)
08:08 깊이의 힘: 레이어 적층을 통한 데이터 변환
08:14 표현 학습: 계층적 학습을 통한 추상적 특징 추출
09:30 일반화와 이중 하강 현상: 모델 규모에 따른 성능 변화
11:00 지능의 규모와 스케일링 법칙 (뉴런 수와 성능의 상관관계)
11:46 실험 과학으로서의 딥러닝과 새로운 여정의 시작

00:00 나노 바나나 프로를 활용한 AI 웹툰 제작 및 핵심 기술 소개
00:28 AI 웹툰 제작의 최대 장벽인 캐릭터 일관성 문제와 해결책
02:21 AI 추론 능력을 기반으로 한 사고 모드(Thinking Mode) 개념
03:40 Step 1: 캐릭터 시트(터너라운드 시트) 제작을 통한 배우 캐스팅
04:47 Step 2: 14장의 참조 이미지를 활용한 캐릭터 정체성 고정
05:31 실사 사진을 수채화풍 웹툰 주인공으로 변환하는 기술
09:20 의상 및 액세서리 등 시각적 디테일의 일관성 유지 방법
09:21 Step 3: 월드 프롬프트를 활용한 세계관 구축 및 무대 연출
09:22 Step 4: 웹툰 컷 분할 및 영화 감독과 같은 앵글 연출 기법
09:23 한국어 텍스트 렌더링 지원 및 말풍선 대사 입력 기능
09:24 사고 모드를 통한 물리적 정합성과 논리적 장면 구성의 원리
09:25 Step 6: 인페인팅(In-painting) 기능을 이용한 디테일 수정 및 보정
09:26 활용 사례 1: 내 아이의 사진으로 만드는 개인 맞춤형 동화책
09:58 활용 사례 2: 인스타툰 제작 및 퍼스널 브랜딩을 위한 부캐 활용
11:13 핵심 기술 요약 및 AI를 통한 창작의 민주화와 미래 전망

00:00 지식의 연금술: NotebookLM과 Anti-gravity를 활용한 지식의 앱 전환 워크플로우 소개
01:25 바이브 코딩의 진화: 설계자(NotebookLM)와 건축가(Anti-gravity)의 역할 분담 및 결합
02:45 1단계: 다양한 소스 데이터를 NotebookLM에 업로드하여 지식을 흡수하고 구조화
03:41 2단계: NotebookLM을 통해 앱의 목적과 기능을 포함한 상세한 기술 프롬프트 설계도 작성
05:05 3단계: 작성된 설계도를 바탕으로 Anti-gravity가 실제 코드를 작성하고 앱을 구축
06:14 4단계: 자연어 피드백을 통해 실시간으로 디자인을 수정하고 버그를 잡는 바이브 코딩 과정
07:05 심화 과정: NotebookLM과 Anti-gravity를 실시간으로 연결하는 MCP 프로토콜 설명
07:44 연결 설정: 터미널 명령어를 통한 두 도구의 동기화 및 인증 방법
08:02 MCP 활용 1: 코딩 중에 지식 베이스의 정보를 실시간으로 조회하여 앱 코드에 반영
08:44 MCP 활용 2: 텍스트 지식을 기반으로 오디오 요약 및 인포그래픽 멀티미디어 생성
09:31 배포: 원클릭으로 앱을 라이브 서버에 전송하고 앱 런칭을 위한 마케팅 전략 수립
10:25 통합 워크플로우 요약: 데이터 입력부터 배포까지 이어지는 유기적인 프로세스 정리
11:15 사례 연구: 다이어트 서적 PDF를 활용해 10분 만에 모바일 웹 앱 ‘밀 플래너’ 제작
11:32 미래의 창작: 코딩 실력보다 아이디어와 지식의 큐레이션이 중요해지는 새로운 시대
12:24 결론: 서비스 접속 정보 안내 및 당신의 지식을 앱으로 변환해보라는 권유

00:00 AI 에이전트에게 내 스타일을 가르치는 'Agent Skills' 기술의 개념과 필요성 도입
01:25 새 채팅마다 사용자 정보를 잊어버리는 '망각의 역설' 문제점과 그로 인한 비용 설명
02:49 AI에게 영구적인 기억을 이식하는 .md(마크다운) 파일 기반 'Skill'의 개념 설명
04:26 스킬 파일(.md)의 3단계 핵심 구조: 메타데이터, 행동 지침, 참조 데이터 분석
07:12 기억 저장소의 위치에 따른 지역 지능(프로젝트별)과 전역 두뇌(보편적 규칙)의 구분
08:34 프로토콜 Alpha: 사용자의 말투와 비즈니스 목표를 반영하는 SEO 및 스타일 작가 에이전트
09:28 프로토콜 Beta: 산업별 디자인 규칙이 담긴 스킬을 활용한 UI/UX 디자인 인텔리전스
10:29 프로토콜 Gamma: 웹 브라우저를 직접 제어하여 반복 업무를 수행하는 QA 자율 테스트 요원
11:47 단순 지침부터 외부 도구 실행까지 AI 에이전트가 활용하는 5가지 주요 스킬 패턴
13:12 16명의 전문 요원 스킬이 포함된 개발용 밀키트 'Anti-gravity Kit 2.0' 소개
14:13 사용자의 의도를 파악하는 자동 감지 방식과 직접 호출(@)을 통한 스킬 지휘 통제 방법
15:41 단순 사용자를 넘어 나만의 스킬 라이브러리를 구축하는 '지능의 설계자'로의 변화 강조

00:00 디자이너 없이 나만의 브랜드를 만드는 24시간 디자인 스프린트 소개
00:26 단순 의뢰인을 넘어선 AI 협업 기반 크리에이티브 디렉터로의 전환
02:54 텍스트 렌더링 혁신을 통한 선명한 한글 로고 제작과 스타일 선택
04:31 완벽한 로고 생성을 위한 구체적인 실전 프롬프트 공식 설명
05:14 복잡한 레이아웃과 텍스트 구조를 한 번에 구성하는 제로 에딧 메뉴판 제작
06:15 텍스트 정보를 자동으로 시각화하는 인포그래픽 요소 활용 방법
07:12 AI 배경 생성을 통해 스마트폰 사진을 고화질 제품 화보로 변환
08:31 참조 이미지 활용을 통해 다양한 배경에서도 제품의 정체성(ID) 유지
09:36 기존 스타일을 추출하여 독창적으로 재구성하는 전략적 벤치마킹 방법
10:41 인페인팅 기능을 활용한 이미지 부분 수정 및 디테일 정밀 보정
11:58 캐릭터 일관성 유지 기능을 활용한 브랜드 스토리 웹툰 제작
12:54 구상부터 완성까지 이어지는 나노 바나나 프로의 5단계 디자인 워크플로우
13:32 조명, 스타일, 기능을 지정하는 효과적인 마법의 주문(키워드) 목록
14:02 멀티모달 이해력과 사고 모드 등 AI 디자인을 가능케 하는 핵심 기술
15:03 창의적 장벽을 허물고 상상을 현실로 만드는 디자인 혁신의 마무리

00:00 AI 프로토타입을 실제 서비스로 배포하는 자동화 가이드 및 MCP 활용법 소개
00:35 로컬 환경(Localhost)의 한계와 서비스가 되기 위해 필요한 기억과 날개
01:03 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 AI 모델을 외부 도구와 연결하는 방식
02:59 미션: 데이터 저장이 불가능한 영혼 없는 프로토타입에 생명 불어넣기
03:33 Step 1: Supabase MCP를 활용하여 AI에게 백엔드 개발 권한 부여하기
04:04 자연어 명령어로 구축하는 백엔드 인프라와 AI 에이전트와의 상호작용
05:22 실시간 데이터 연동 확인 및 '상태(State)'를 가진 소프트웨어로의 진화
05:58 Step 2: Netlify MCP를 통한 복잡한 파이프라인 없는 배포 자동화
06:55 자연어 명령 한 줄로 프로젝트 빌드부터 클라우드 업로드까지 완료
07:41 실제 라이브 서비스 배포 완료 및 전 세계 사용자 환경에서의 서비스 실행
09:28 고급 기술: Claude Code 연동을 통한 복잡한 UI 개선 및 디버깅 워크플로우
10:04 기술(Skill)의 자산화: .md 파일을 활용한 나만의 개발 노하우와 플레이북 저장
11:21 0달러로 구축하는 완벽한 무료 자동화 스택과 기술적 진입 장벽의 제거
11:50 개발자 역할의 근본적 변화: 단순 코더에서 AI 팀을 지휘하는 디렉터로
12:54 결론 및 질문: 기술적 장벽이 사라진 시대, 당신은 무엇을 만드시겠습니까?

00:00 구글의 인프라와 앤스로픽의 지능이 결합된 최강의 AI 코딩 조합 소개
01:03 설계자(Anti-gravity)와 아티스트(Claude Code)의 완벽한 역할 분담과 협업 철학
03:55 1단계: Anti-gravity의 'Planning Mode'를 활용한 프로젝트 구조 및 기초 설계
04:44 2단계: 터미널 명령어를 통해 구글 IDE 내부에 클로드 코드를 연동하는 방법
05:57 3단계: 클로드의 미적 감각을 활용하여 디자인과 사용자 경험을 혁신적으로 개선
08:27 단순 기능 구현을 넘어 생동감 넘치는 UI/UX로 진화한 결과물 비교
09:12 Open Code 익스텐션을 활용하여 최상위 AI 모델을 자유롭게 교체하는 한계 돌파법
10:22 MCP 서버 및 익스텐션을 활용한 데이터베이스 연결과 즉각적인 웹 배포
11:29 계획부터 배포까지 이어지는 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 전체 워크플로우 요약
13:08 AI 드림팀과 함께하는 코딩의 미래와 불가능한 것에 도전하라는 격려

00:00 구글 안티그래비티와 바이브 코딩 입문 및 개요
00:43 코딩 패러다임의 변화: 문법(Syntax)에서 바이브(Vibe)로
01:13 에이전트 IDE로서의 핵심 기능과 탑재된 최신 AI 모델 소개
02:18 인터페이스 둘러보기: 플래닝 모드, 패스트 모드, 에이전트 기능
04:26 골디 그래비티 메소드: 4단계 앱 개발 로드맵 개요
04:41 1단계(Ground): 완벽한 프롬프트 설계를 통한 아이디어 구체화
06:06 2단계(Rise): AI 에이전트의 구체적인 실행 계획 및 체크리스트 수립
06:44 3단계(Orbit): 자율 주행 코딩의 시작 및 실시간 테스트 과정
07:34 바이브 코딩 사례 연구: 대화만으로 테트리스 게임 개발하기
09:25 바이브 코딩 심화: 자연어 명령을 이용한 디자인 및 기능 고도화
11:16 4단계(Re-entry): MCP를 활용한 외부 서비스 연결 및 웹 배포
11:17 고급 기능: skills.md 파일을 이용한 개인별 맞춤 에이전트 훈련
12:33 파워 업: 로컬 LLM(Ollama) 연동을 통한 보안 및 무제한 코딩 환경
13:19 개발자의 새로운 역할: 코더를 넘어 비전을 설계하는 아키텍트
15:25 안티그래비티 시작 방법 안내 및 마무리 메시지

00:00 나노바나나 프로 소개 및 창작 파트너로서의 새로운 교육 도구 제시
01:07 제미나이 3.0의 추론 능력 및 고해상도 시각 자료와 한국어 완벽 지원 특징
01:42 칠판의 분필 글씨나 간판 등 맥락을 이해하는 한글 텍스트 렌더링 기술
02:49 14장의 참조 이미지를 활용한 캐릭터 일관성 유지 및 스토리텔링 활용
04:52 DSLR 카메라의 내부 구조 분석 등 사물의 3D 분해 및 시각적 이해 지원
08:21 인페인팅 기술을 이용한 시간과 계절 배경의 자유로운 재구성 및 합성
08:22 스케치의 실사화 및 이미지 편집을 통한 창의적 아이디어 시각화
08:23 유튜브 강의 및 논문 등 방대한 정보를 인포그래픽으로 자동 요약 및 시각화
09:23 구체적인 프롬프트 작성법과 AI의 사고 모드(Thinking Mode) 활용 가이드
10:45 제미나이 앱을 통한 아틀리에 이용 방법 및 플래시/프로 모델 선택 안내
11:11 디지털 워터마크(SynthID) 및 저작권 준수를 위한 안전하고 윤리적인 창작
12:16 반복적 기술 작업은 AI가, 핵심 창의적 결정은 인간이 맡는 협업의 본질
12:53 나노바나나 프로를 통해 교실의 상상이 현실이 되는 미래 교육의 비전

00:00 창조의 새로운 시대: NotebookLM과 Antigravity의 결합 개요
01:05 과거의 기술적 장벽과 AI를 통한 창작 환경의 변화
01:58 지식(뇌)과 실행(신체)의 결합을 통한 완벽한 유기체 탄생
02:30 NotebookLM의 심층 설계: 데이터 학습 및 구현 계획 수립
04:25 Antigravity의 자율 실행: 풀스택 개발 및 실시간 상호작용
05:48 연결의 핵심: 프롬프트 브릿지와 MCP를 통한 데이터 소통
07:43 압도적인 속도: 아이디어 구성에서 배포까지 단 10분의 혁명
09:18 정확성의 확보: 근거 있는 정보를 바탕으로 한 환각 현상 제거
10:37 바이브 코딩: 자연어 명령을 통해 누구나 개발자가 되는 시대
11:35 자가 치유 코드: AI의 자율적인 테스트 및 에러 수정 기능
13:20 무한한 확장성: 실시간 데이터 반영 및 지능형 앱 진화
13:30 실전 사례 I: SEO 최적화 및 상위 랭킹 웹사이트 자동 구축
14:48 실전 사례 II: 마이크로 SaaS 개발 및 맞춤형 도구 제작
15:58 성공을 위한 청사진: 소스 준비부터 수익 창출까지의 5단계
16:25 미래는 짓는 자의 것: 상상력이 유일한 한계가 되는 시대

지식의 중심인 NotebookLM과 실행의 주체인 Antigravity를 결합하여 아이디어를 즉각적인 현실로 바꾸는 지능형 크리에이터 체계를 제안합니다. 복잡한 코딩이나 막대한 비용 없이도 자연어 명령과 바이브 코딩을 통해 단 몇 분 만에 완성도 높은 소프트웨어를 구축할 수 있는 기술적 민주화가 핵심 주제입니다. 사용자가 제공한 방대한 데이터를 학습한 브레인이 설계도를 그리면, AI 엔진인 바디가 실제 코드를 작성하고 스스로 오류를 수정하며 완벽한 결과물을 만들어냅니다. 결국 이 텍스트는 기술적 장벽이 사라진 시대에 상상력을 실체화하여 실제적인 수익과 가치를 창출하는 새로운 창작의 패러다임을 제시하고 있습니다.

AntiGravity와 OpenCode라는 두 가지 AI 도구를 결합하여 개발 효율성을 극대화하는 지능형 협업 시스템에 관해 설명하고 있습니다. 핵심은 고도의 추론 능력을 갖춘 설계자(Architect) 모델이 프로젝트의 청사진을 그리면, 속도와 가성비가 뛰어난 건축가(Builder) 모델이 실질적인 코드를 구현하는 완벽한 분업 체계를 구축하는 것입니다. 사용자는 복잡한 프로그래밍 언어 대신 자연어로 의도를 전달하고, 시스템은 자율 치유(Self-healing) 기능과 멀티 에이전트 병렬 처리를 통해 시간과 비용을 획기적으로 절감합니다. 결과적으로 이 소스는 개발자가 단순 노동에서 벗어나 전체적인 비전을 조율하는 **지휘자(Conductor)**로 거듭나야 한다는 새로운 소프트웨어 개발 패러다임을 제시합니다.

구글의 AI 코딩 에이전트인 Antigravity는 개발자의 생산성을 극대화하기 위해 설계된 혁신적인 커스터마이징 도구입니다. 이 시스템은 코딩 표준을 강제하는 규칙(Rules), 반복적인 업무를 한 번에 처리하는 워크플로우(Workflows), 그리고 특정 분야의 전문 지식을 제공하는 **스킬(Skills)**이라는 세 가지 핵심 프로토콜을 통해 운영됩니다. 사용자는 이를 활용해 단순 반복 작업이라는 중력을 제거하고 인공지능을 단순한 도구가 아닌 자신과 동기화된 파트너로 진화시킬 수 있습니다. 결과적으로 이 기술은 개발자가 타자 속도가 아닌 사고의 속도에 맞춰 창의적인 업무에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 구축하는 것을 목적으로 합니다.

로컬 환경에 머물러 있는 아이디어를 실제 웹 서비스로 실현하기 위한 전 배포 과정과 비즈니스 확장 전략을 우주 비행 프로젝트에 비유하여 우아하게 설명합니다. 기술적 핵심인 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 AI 에이전트가 GitHub 저장소 관리부터 Netlify와 Vercel을 통한 호스팅까지 모든 단계를 자동화하도록 설계하는 법을 다룹니다. 단순한 코딩을 넘어 Supabase를 활용한 데이터베이스 통합과 수익 창출을 위한 마이크로 SaaS 구축, 그리고 검색 최적화(SEO)를 통한 트래픽 증폭 방안까지 포괄적으로 제시합니다. 결과적으로 이 가이드는 개발자가 도구의 제약에서 벗어나 설계자(Architect)로서 무한한 비즈니스 가능성을 탐험할 수 있도록 돕는 실무적인 로드맵 역할을 합니다.

단순한 코딩 도구를 넘어 자율 에이전트로 진화하는 Antigravity 시스템의 핵심 기능과 활용 방안을 소개합니다. 텍스트는 크게 세 가지 축으로 구성되는데, 에이전트에게 장기 기억과 전문성을 심어주는 Skills, 외부 도구 및 서비스와 연결하여 실질적인 행동력을 부여하는 MCP, 그리고 터미널 기반의 강력한 지능을 활용하는 Open Code가 그 중심을 이룹니다. 사용자는 더 이상 코드를 직접 입력하는 작업자가 아니라, 사전 정의된 규칙과 자동화된 워크플로우를 통해 복잡한 앱 구축 과정을 총괄하는 오케스트레이터로 변모하게 됩니다. 궁극적으로 이 가이드는 기술적 제약을 극복하고 아이디어를 즉각적인 현실로 구현하는 사이버네틱 진화의 구체적인 방법론을 제시하고 있습니다.

Google Antigravity는 단순한 코드 작성을 넘어 사용자를 시스템의 설계자인 **아키텍트(Architect)**로 격상시키는 차세대 AI 개발 엔진입니다. 이 기술은 인간의 의도를 실행으로 옮기기 위해 **지시(Directive), 조율(Orchestration), 실행(Execution)**이라는 3계층 D.O.E 프레임워크를 활용하여 자율적으로 소프트웨어를 구축합니다. 특히 AI 에이전트가 스스로 오류를 수정하는 자가 치유 루프와 브라우저를 직접 제어하는 기능을 갖추고 있어, 개발자는 복잡한 구현 과정 대신 아이디어의 설계와 조율에 집중할 수 있습니다. 결과적으로 이 소스는 협업 문서인 아티팩트와 외부 도구 연결을 통해 인간과 AI가 함께 완벽한 애플리케이션을 완성해가는 에이전트 중심의 새로운 개발 패러다임을 제시합니다.

사용자가 단순한 프로그래머를 넘어 **지휘관(Commander)**으로서 AI 군단을 다스리는 새로운 개발 패러다임인 'Google Anti-gravity'의 핵심 개념을 설명합니다. 시스템은 정교한 설계를 담당하는 **계획 모드(Planning Mode)**와 신속한 수정을 지원하는 **빠른 모드(Fast Mode)**를 유연하게 전환하며, 작업의 성격에 따라 Gemini와 Claude 같은 최적의 지능형 모델을 선택해 전략적으로 활용합니다. 특히 여러 에이전트를 동시에 운용하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 기능을 통해 백엔드와 프런트엔드 작업을 병렬로 처리하고, 스스로 오류를 고치는 자율 검증 시스템으로 개발의 완성도를 높입니다. 결국 이 소스는 코드를 직접 작성하던 과거 방식에서 벗어나, 인간의 의도를 중심으로 지능형 에이전트들을 관리하고 실행을 감독하는 통합 사령부로서의 미래형 코딩 워크플로우를 제시하고 있습니다.

구글의 Antigravity는 단순한 코드 작성을 넘어 사용자를 개발자에서 설계자로 변모시키는 차세대 AI 에이전트 IDE를 소개합니다. 이 시스템은 자연어 명령만으로 기획부터 실행, 오류를 스스로 수정하는 자가 치유 기능까지 수행하며, 복잡한 문법 대신 비전만으로 소프트웨어를 구축하는 **'바이브 코딩(Vibe Coding)'**의 시대를 엽니다. 특히 이미지 생성 모델인 Nano Banana와 외부 서비스를 연결하는 MCP 프로토콜을 통합하여, 사용자는 전문 지식 없이도 디자인과 데이터베이스 구축, 실시간 배포까지 한 번에 완료할 수 있습니다. 결과적으로 이 기술은 개발의 진입 장벽을 완전히 무너뜨리고, 인간의 상상력을 곧장 현실적인 디지털 결과물로 전환하는 것을 궁극적인 목적으로 합니다.

[소주제 1] 웹 브라우저로 시작하는 생성형 AI 입문
#mindlogic #chatkhu
- ChatKHU (ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity)
- 대표 AI 서비스 비교 및 특성 이해
- AI 모델 등급(Nano/Flash/Pro) 개념
- 핵심 용어: 토큰, 세션 용량, 온도
- 구조화된 프롬프트 작성법 (역할·맥락·조건·형식)

** 이 영상은 AiKHU 홈페이지에 속한 영상입니다 **
🌟 KHU AI 멘토링 (AiKHU 아이:쿠): https://aikhu.khu.ac.kr/
😊 [소주제] 1/6/16 이외의 영상은 추후 강좌별 전문 강사분의 녹화를 통해서 점증적으로 등록됩니다.
‼️ KHU AI 멘토링 홈페이지의 소주제에 전문성을 갖춘 경희가족의 강의영상은 언제나 환영합니다.
‼️ 만든 영상을 drsungwon@khu.ac.kr로 보내주시면, 검토 후 홈페이지 등록이 가능합니다.

** 이 영상은 생성형 AI 서비스인 HeyGen을 사용해서 제작하였습니다 **
⚠️ 영상의 사자 입 부분을 보면 부자연스러운 떨림을 볼 수 있습니다.
⚠️ 음성에서 부자연스러운 발음과 단절을 느낄수 있습니다.
🤔 생성형 AI 서비스의 현재 수준을 느끼기 위한 목적도 병행하고자 별도 개선 노력은 하지 않습니다.
🦁 학습에 방해가 된다는 의견이 많으면, 해당 영상을 직접 인간이 녹음/녹화한 버전을 추가로 올리겠습니다.

[소주제 2] 생성형 AI로 이미지 만들기
#mindlogic #chatkhu
* 영상은 경희대학교 소프트웨어융합학과 박상근 교수님께서 제작하셨습니다.
- ChatKHU (Nano Banana · GPT Image · Seedream)
- AI 이미지 생성 도구 비교 및 활용
- 포스터, 일러스트, SNS 이미지 제작
- 프롬프트로 원하는 스타일 지정하기

** 이 영상은 AiKHU 홈페이지에 속한 영상입니다 **
🌟 KHU AI 멘토링 (AiKHU 아이:쿠): https://aikhu.khu.ac.kr/
‼️ KHU AI 멘토링 홈페이지의 소주제에 전문성을 갖춘 경희가족의 강의영상은 언제나 환영합니다.
‼️ 만든 영상을 drsungwon@khu.ac.kr로 보내주시면, 검토 후 홈페이지 등록이 가능합니다.

** 이 영상은 생성형 AI 서비스인 HeyGen을 사용해서 제작하였습니다 **
⚠️ 음성에서 부자연스러운 발음과 단절을 느낄수 있습니다.
🤔 생성형 AI 서비스의 현재 수준을 느끼기 위한 목적도 병행하고자 별도 개선 노력은 하지 않습니다.
🦁 학습에 방해가 된다는 의견이 많으면, 해당 영상을 직접 인간이 녹음/녹화한 버전을 추가로 올리겠습니다.

[소주제 3] 생성형 AI로 동영상 만들기
#mindlogic #chatkhu
* 영상은 경희대학교 소프트웨어융합학과 박상근 교수님께서 제작하셨습니다.
- ChatKHU (Veo · Kling · Seedream)
- AI 동영상 생성 도구 비교 및 활용
- 홍보 클립, 수업 인트로 영상 제작
- 텍스트→영상 변환 워크플로

** 이 영상은 AiKHU 홈페이지에 속한 영상입니다 **
🌟 KHU AI 멘토링 (AiKHU 아이:쿠): https://aikhu.khu.ac.kr/
‼️ KHU AI 멘토링 홈페이지의 소주제에 전문성을 갖춘 경희가족의 강의영상은 언제나 환영합니다.
‼️ 만든 영상을 drsungwon@khu.ac.kr로 보내주시면, 검토 후 홈페이지 등록이 가능합니다.

** 이 영상은 생성형 AI 서비스인 HeyGen을 사용해서 제작하였습니다 **
⚠️ 음성에서 부자연스러운 발음과 단절을 느낄수 있습니다.
🤔 생성형 AI 서비스의 현재 수준을 느끼기 위한 목적도 병행하고자 별도 개선 노력은 하지 않습니다.
🦁 학습에 방해가 된다는 의견이 많으면, 해당 영상을 직접 인간이 녹음/녹화한 버전을 추가로 올리겠습니다.

[소주제 4] 생성형 AI로 발표자료 만들기 (강의영상)
- ChatKHU · Canva · Manus · Gamma
- AI 기반 슬라이드 자동 생성
- 프레젠테이션 디자인 최적화
- 도구별 장단점 비교

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⚠️ 음성에서 부자연스러운 발음과 단절을 느낄수 있습니다.
🤔 생성형 AI 서비스의 현재 수준을 느끼기 위한 목적도 병행하고자 별도 개선 노력은 하지 않습니다.
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[소주제 5] 전문 분야 특화 AI 비서에게 심층 분석 시키기
#mindlogic #chatbot #chatkhu
- ChatKHU (Deep Research · Law/Korea in Data)
- 🔥강추🔥 기획·분석 업무 필수 도구
- 전문 분야 AI 에이전트 활용법
- 심층 데이터 분석 및 보고서 생성
- 법률·정책 문서 분석 실습

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[소주제 6] 나만의 AI 비서 만들기
#mindlogic #chatbot #chatkhu
- ChatKHU
- 업무/학업 맞춤형 AI 비서 설정
- 맥락과 지침을 사전 입력하여 전문화
- 반복 업무의 효율화

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⚠️ 영상의 사자 입 부분을 보면 부자연스러운 떨림을 볼 수 있습니다.
⚠️ 음성에서 부자연스러운 발음과 단절을 느낄수 있습니다.
🤔 생성형 AI 서비스의 현재 수준을 느끼기 위한 목적도 병행하고자 별도 개선 노력은 하지 않습니다.
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[소주제 6 👾 실전#1] 경희대학교 학사봇 @2026년 완벽해설
#mindlogic #chatbot #chatkhu
- ChatKHU
- 2026년 경희대 학사규정
- AI 프롬프트 해부하기

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[소주제 7] 문서에서 동영상·팟캐스트·이미지·발표자료를 자동 생성하기
#notebooklm
- NotebookLM
- 다수 문서를 동시 분석하여 콘텐츠 자동 생성
- 팟캐스트·요약 영상 등 다양한 포맷 변환
- 업무 보고서를 발표자료로 즉시 전환

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[소주제 8] 웹 브라우저에서 웹 서비스를 AI로 조작하기
#comet #gemini-in-chrome
* 영상은 경희대학교 소프트웨어융합학과 박상근 교수님께서 제작하셨습니다.
- Comet · Chrome (Gemini in Chrome)
- 웹 서비스를 AI로 자동 제어
- 라이브 웹 콘텐츠 요약 및 분석
- 반복적인 웹 작업 자동화

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[소주제 9] 내 컴퓨터 파일을 AI로 작업하기 ① — 기본 명령 (Antigravity 활용)
#antigravity #vscode
* 영상은 경희대학교 컴퓨터공학부 성무진 교수님께서 제작하셨습니다.
- VS Code · Antigravity
- 로컬 파일을 AI로 병합·추출·변환
- 코딩 에디터에서 AI 어시스턴트 활용
- 기본 파일 조작 명령 실습

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[소주제 10] 내 컴퓨터 파일을 AI로 작업하기 ② — 지침 파일 활용 (Antigravity 활용)
#antigravity #vscode
* 영상은 경희대학교 컴퓨터공학부 성무진 교수님께서 제작하셨습니다.
- 지침 파일로 반복 작업 자동화
- Agent.md / Skill.md 작성법
- 복잡한 파일 처리 워크플로 구축

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[소주제 11] 복잡한 업무 자동화하기 (강의영상)
- n8n · Zapier · Make
- 서비스 간 워크플로 자동화
- 트리거 기반 연쇄 작업 설정
- 노코드 자동화 도구 비교

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[소주제 12] 똑똑한 AI 비서 (RAG) 만들기 (강의영상)
#dify #rag #chatbot
- Dify
- 내부 문서를 학습한 정확한 챗봇 구축
- RAG (검색 증강 생성) 개념 이해
- 학사 상담 등 실무 챗봇 제작 실습

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[소주제 12 👾 실전#1] 실패한 RAG 챗봇과 성공한 RAG 챗봇, 눈으로 확인하기
#dify #rag #chatbot #ollama #hwp #hwpx #gemma4 #exaone
- Dify
- 실패한 챗봇 확인하기 (소주제 6 & 12 접근의 실패 사례)
- 성공한 챗봇 확인하기

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[소주제 12 👾 실전#2] 성공한 RAG 챗봇을 만드는 방법
#dify #rag #chatbot #ollama #hwp #hwpx #gemma4 #exaone
- Dify
- 성공한 챗봇 만들기
- 제대로 된 지식, AI LLM 프롬프트, 질문 하기
- 신뢰성을 높히는 검증 하기

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[소주제 13] 모바일 앱과 웹 디자인 하기 (강의영상)
- Stitch · Figma · v0 · Lovable
- 클릭 가능한 웹/앱 화면 빠른 프로토타이핑
- 디자인→코드 자동 변환
- 실제 서비스 수준의 UI 제작

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[소주제 14] 작사·작곡·편곡에 도전하기 (강의영상)
- Suno
- 텍스트 입력으로 보컬·악기 포함 음악 생성
- 장르·분위기 맞춤 작곡
- 캠퍼스 행사용 음원 제작 실습

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[소주제 15] Google의 최신 생성형 AI 기술과 친해지기 (강의영상)
- Google AI Studio · DeepMind · Labs
- 대규모 문서 분석 및 실험적 기능 탐색
- Gemini API 직접 체험
- 최신 AI 기술 트렌드 파악

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[소주제 16] 내 컴퓨터에서 동작하는 생성형 AI 설치하기
#ollama
- Ollama
- 로컬 환경에 AI 모델 설치 및 실행
- 기밀 데이터의 안전한 처리
- 오프라인 AI 활용 시나리오

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[소주제 16 👾 실전#1] 내 컴퓨터에서 동작하는 생성형 AI 사용하기 - 아래한글 HWPX 파일 다루기
#ollama #hwp #hwpx #vscode #gemma4 #qwen3

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[소주제 16 👾 실전#2] 내 컴퓨터에서 동작하는 생성형 AI 사용하기 - 엑셀 XLSX 파일 다루기
#ollama #excel #vscode #gemma4 #qwen3

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생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI와 윤리 14-3 생성형 AI와 학업적 책무성

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI와 윤리 14-2 생성형 AI와 공정성

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI와 윤리 14-1 생성형 AI와 책임성

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화2 13-3 ChatGPT를 활용한 탐색적 데이터 분석

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화2 13-2 상관 분석과 회귀분석 실습

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화2 13-1 상관계수와 회귀계수

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화1 12-3 데이터 시각화 실습

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화1 12-2 차트의 종류와 활용

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 데이터 시각화1 12-1 산포의 척도 분석

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 기술통계분석 11-3 기술통계 분석

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 기술통계분석 11-2 공공데이터 분석

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI를 통한 기술통계분석 11-1 데이터 분석 과정 맛보기

생성형 AI의 이해와 활용 - 영상 생성 실습 10-3 Diffusion Model

생성형 AI의 이해와 활용 - 영상 생성 실습 10-2 Generative Adversarial Networks

생성형 AI의 이해와 활용 - 영상 생성 실습 10-1 Variational Autoencoder

생성형 AI의 이해와 활용 - 이미지 생성 실습 9-3 오토 인코더

생성형 AI의 이해와 활용 - 이미지 생성 실습 9-2 합성곱 신경망의 이해

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생성형 AI의 이해와 활용 - 이미지 생성 AI의 원리 8-2 영상 생성형 AI 소개 1

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생성형 AI의 이해와 활용 - RAG 실습 6-3 노코드 툴로 RAG 서비스 구현

생성형 AI의 이해와 활용 - RAG 실습 6-2 RAG 성능 최적화

생성형 AI의 이해와 활용 - RAG 실습 6-1 RAG 서비스 구축

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생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 활용 실습 4-3 생성형 AI 활용 2

생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 활용 실습 4-2 생성형 AI 활용 1

생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 활용 실습 4-1 프롬프트 엔지니어링

생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 구조와 작동 원리 3-3 대규모 언어 모델 학습

생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 구조와 작동 원리 3-2 사전 학습 (Pretraining)

생성형 AI의 이해와 활용 - 대규모 언어 모델 구조와 작동 원리 3-1 트랜스포머 (Transformer)

생성형 AI의 이해와 활용 - 언어 모델의 발전 과정 2-3 어텐션 메커니즘

생성형 AI의 이해와 활용 - 언어 모델의 발전 과정 2-2 언어 모델링과 RNN

생성형 AI의 이해와 활용 - 언어 모델의 발전 과정 2-1 머신러닝과 신경망

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI 개요 1-2 인공지능의 역사

생성형 AI의 이해와 활용 - 생성형 AI 개요 1-1 강의 소개

생성형 AI의 이해와 활용 - Orientation