핵심 01
Claude Code × Codex로 완성하는
10x 개발 워크플로우
기초적인 설치와 환경 세팅부터 시작해 두 코딩 에이전트의 강점을 조합해
실제 개발 작업에 활용하는 방법까지 학습합니다.
[kit] 하네스·온톨로지로 완성하는 AI Agent 구축 마스터 KIT
ai에이전트
하네스
배울수록 더 커지는 혜택!
실제 프로젝트에 적용하는 AI Agent 구축 핵심 기술을 한 번에
AI Agent 구축 마스터 KIT
40% OFF
* 각 강의별 판매가는 2026년 9월 기준이며, 개별 강의 가격은 인상될 수 있습니다.
* 본 KIT 강의 가격은 인상되지 않습니다.
오직 이 페이지에서만 제공
본 KIT에서만 받을 수 있는
특별한 혜택
* 40% 할인(562,400원 절약)은 KIT에 포함되는 강의들의 2026년 9월 판매가 기준으로 산정하였습니다.
* 실제 강의에서 제공되는 강의자료는 강의별로 상이할 수 있습니다.
* 강의에 따라 커뮤니티가 없을 수 있습니다.
* 각 강의별로 사용하는 툴이 다르며, 프로그램은 별로도 제공하지 않습니다. 이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않을 수 있습니다.
* 자세한 내용은 각 강의별 상세 페이지를 확인해 주세요.
에이전트는 만들었는데, 왜 수정과 재지시는 여전히 내 몫일까?
이 중 하나라도 고민하고 있다면,
이제는 에이전트가 일하는 구조를 설계할 때!
* 1,406,000원은 KIT에 포함되는 강의들의 2026년 9월 판매가들의 합 기준입니다.
* 월 가격은 무이자 12개월 할부 기준입니다.
클로드코드 · 코덱스를 제대로 활용하기 위한
하네스 엔지니어링 핵심 실습 40+개를 전부 담았습니다.
01. 강의 핵심 포인트
핵심 02
하네스 엔지니어링까지 담은
국내 유일의 커리큘럼
AI 에이전트를 사용하는 수준을 넘어 개발 시스템을 설계하는 Agent Harness까지 학습합니다.
하네스 엔지니어링까지 담은
국내 유일의 커리큘럼
AI 에이전트를 사용하는 수준을 넘어 개발 시스템을 설계하는 Agent Harness까지 학습합니다.
핵심 03
실제 프로덕트에 활용하기 위한
40개+ 프로젝트 실습
아이디어를 빠르게 구현하는 MVP 개발부터 기존 코드를 기반으로 확장하는 실무 프로젝트까지 경험합니다.
실제 프로덕트에 활용하기 위한
40개+ 프로젝트 실습
아이디어를 빠르게 구현하는 MVP 개발부터 기존 코드를 기반으로 확장하는 실무 프로젝트까지 경험합니다.
핵심 04
매 달 찾아가는
Live 월간 하네스 세미나
AI 도구와 개발 환경은 빠르게 변화합니다. 지속적인 업데이트로 꾸준히 최신 내용을 반영합니다.
매 달 찾아가는
Live 월간 하네스 세미나
AI 도구와 개발 환경은 빠르게 변화합니다. 지속적인 업데이트로 꾸준히 최신 내용을 반영합니다.
02. 수강생 특별 혜택
매달 1회 진행되는
월간 하네스(LIVE) 정기 참여권
빠르게 변하는 AI 생태계,
전현준 강사가 직접 연구하고 경험한 인사이트를 공유합니다.
* Live 세션은 2026년 5월 6일부터 약 1년간 진행되며 수강생에게는 매달 ZooM 링크가 전달 됩니다.
* 당사 사정에 따라 일정 및 진행 방식은 변경될 수 있습니다.
* Live 세션 녹화본은 수강생에 한해 제공되며, 세미나가 끝난 이후 5영업일 이내에 강의장에 업로드 됩니다.
월간 하네스(LIVE) 정기 참여권
빠르게 변하는 AI 생태계,
전현준 강사가 직접 연구하고 경험한 인사이트를 공유합니다.
* Live 세션은 2026년 5월 6일부터 약 1년간 진행되며 수강생에게는 매달 ZooM 링크가 전달 됩니다.
* 당사 사정에 따라 일정 및 진행 방식은 변경될 수 있습니다.
* Live 세션 녹화본은 수강생에 한해 제공되며, 세미나가 끝난 이후 5영업일 이내에 강의장에 업로드 됩니다.
질문하며 함께 성장하는
하네스 오픈카톡방 커뮤니티
궁금한건 바로 묻고, 필요한 자료는 요청하세요!
함께 성장하는 커뮤니티에 초대합니다.
* 답변은 강의 내용에 한하여 제공되며, 상황에 따라 답변이 다소 지연될 수 있습니다.
하네스 오픈카톡방 커뮤니티
궁금한건 바로 묻고, 필요한 자료는 요청하세요!
함께 성장하는 커뮤니티에 초대합니다.
* 답변은 강의 내용에 한하여 제공되며, 상황에 따라 답변이 다소 지연될 수 있습니다.
* 전자책 및 템플릿은 위키독스와 PDF 형태로 제공됩니다.
* 각 자료는 1차 공개일(Claude Code 가이드 북), 2차 공개일(Codex 가이드 북), 3차 공개일(템플릿) 일정에 맞춰 제공됩니다.
03. 커리큘럼 핵심 키워드
04. 강사님 소개
대기업이 먼저 찾는 에이전트 전문가
전현준
-
* ‘전현준의 하네스 엔지니어링 : Claude code · Codex 완벽 가이드’’ 강의 자세히 보기 (click↗)
* 본 강의의 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보, 제공 템플릿 혜택 등 자세한 내용은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
그.러.나.
온톨로지 좋다 좋다 하는데
막상 쉽게 다가가지 못했던 이유
분명 예전부터 존재하던 개념인데
막상 “이게 진짜 온톨로지다”라고 느껴본 적 없다면?
Before
온톨로지를 배우기 위해 먼저 온톨로지 언어부터 공부해야 했다면
After
이제는 문법보다 '어떤 구조를 만들 것인가'에 집중합니다
LLM 온톨로지가 궁금하다면?
LLM 온톨로지 자세히 보기(Click)
강의 핵심 포인트
Point 1.
LLM 시대에 맞는 온톨로지를 쉽고 실무적으로!
온톨로지 핵심 개념 완전 정복
LLM 시대에 맞는 온톨로지를 쉽고 실무적으로!
온톨로지 핵심 개념 완전 정복
복잡한 RDF·OWL 이론보다 LLM 시대에 맞는 Datalog 기반 온톨로지 구조를 학습합니다. 관계 데이터 설계부터 추론 규칙, Ontology DB 구축까지 LLM이 이해할 수 있는 지식 구조를 실무 관점에서 쉽게 학습합니다.
Point 2.
LLM Wiki 부터 에이전트 하네스 Skill까지
실무에 바로 적용 가능한 3종 프로젝트
LLM Wiki 부터 에이전트 하네스 Skill까지
실무에 바로 적용 가능한 3종 프로젝트
실제 Agent가 이해하고 행동할 수 있는 Ontology 구조를 직접 구축합니다.
사내 지식 시스템, 업무 자동화, GPU · 온프레미스 환경까지 이어지는 실무형 온톨로지 프로젝트를 진행합니다.
Point 3.
처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록!
온톨로지 핵심 실습 6종 제공
처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록!
온톨로지 핵심 실습 6종 제공
Datalog 언어 이해 및 실습부터 Triple Store · ABox / TBox ·
자연어 기반 추론 구조까지 단계적으로 학습합니다.
온톨로지는 어렵다”는 진입장벽을 낮춘 LLM 친화형 실습 중심 커리큘럼!
Point 4.
실무 14년 & 온톨로지 박사 강사님의 노하우
강사님과 함께하는 커뮤니티 및 질의응답 제공
실무 14년 & 온톨로지 박사 강사님의 노하우
강사님과 함께하는 커뮤니티 및 질의응답 제공
실제 대기업 및 실무 환경에서 Ontology · 추론 시스템을 운영해온
전문가의 실전 경험과 노하우를 공유하고
커뮤니티를 통해 질의응답 및 실무 활용 인사이트를 제공합니다.
커리큘럼
4가지 핵심 구조로 배우는
LLM 친화형 Ontology
LLM · Datalog · Ontology를 연결하여
실제 Agent가 이해하고 활용 가능한 온톨로지 추론 구조를 구축합니다.
강사소개
10년 이상 국가 · 대기업에서 온톨로지를 적용해 온
국내 몇 없는 ‘찐’ 온톨로지 전문가
김정석 박사님
현) 클레버플랜트 대표 | 공학박사
(전) SKT Software Engineer
(전) Collabora Software Engineer
(전) LG Software Engineer
주요 프로젝트 및 강연 활동
공공 교통 분야 온톨로지 설계 경험
KRnet2024 강연 (UAM 다중 관제 환경에서 데이터 처리 방안)
지그재그 세미나 강연 (온톨로지 그리고 팔란티어)
온톨로지 GUG 세미나 강연
· UAM 데이터와 Ontology (4회)
· 온톨로지와 경로 추적 (6회)
현) 클레버플랜트 대표 | 공학박사
(전) SKT Software Engineer
(전) Collabora Software Engineer
(전) LG Software Engineer
주요 프로젝트 및 강연 활동
공공 교통 분야 온톨로지 설계 경험
KRnet2024 강연 (UAM 다중 관제 환경에서 데이터 처리 방안)
지그재그 세미나 강연 (온톨로지 그리고 팔란티어)
온톨로지 GUG 세미나 강연
· UAM 데이터와 Ontology (4회)
· 온톨로지와 경로 추적 (6회)
"온톨로지는 어렵고 복잡하다?"
LLM 시대에는 온톨로지를 더 쉽고, 더 실용적으로 접근할 수 있습니다.
그동안 온톨로지는 RDF, OWL, SPARQL 등 낯선 개념과 복잡한 모델링 방식 때문에 일부 전문가만 다룰 수 있는 기술로 여겨져 왔습니다.
하지만 뉴로심볼릭 AI 접근을 통해 자연어를 기반으로 도메인 지식을 정리하고, 개념과 관계를 설계하며, AI가 활용할 수 있는 지식 구조를 훨씬 쉽게 구축할 수 있습니다.
이번 강의에서는 복잡한 이론과 문법 중심의 학습에서 벗어나, LLM 친화적인 온톨로지를 설계하는 방법에 집중합니다.
Datalog를 중심으로 관계 데이터 생성부터 추론 규칙 설계, Ontology DB 구축까지 하나의 흐름으로 실습하며 실제로 동작하는 지식 구조를 완성합니다.
또한 구축한 온톨로지를 Agent Skill, Agent Harness, LLM Wiki 프로젝트에 직접 적용하며, 단순한 개념 학습을 넘어 실무에서 활용 가능한 AI 서비스 구조를 경험합니다.
온톨로지를 배우는 것에서 끝나지 않고, Agent와 GraphRAG 시대에 필요한 지식 구조를 설계하고 활용하는 실무 역량까지 함께 습득해 보세요.
-
* ‘LLM으로 더 쉽게 배우는 온톨로지 : LLM Wiki · Agent 하네스 · Skill 구축으로 실무 완성’ 강의 자세히 보기 (click↗)
* 본 강의의 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보, 제공 템플릿 혜택 등 자세한 내용은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
01. 커리큘럼 핵심 키워드
02. 강사 소개
팔란티어 FDE 출신 개발자님을 어렵게 모셔왔습니다.
글로벌 기업 팔란티어에서 FDE를 직접 경험한 전문가가 알려주는 온톨로지 모델과 맞춤형 AI 에이전트 구축
그 어디에서도 듣고, 배울 수 없는 내용을 패스트캠퍼스에서만 단독으로 공개합니다!
ROBIN 강사
경력사항
現) 스타트업 창업
前) 팔란티어 FDE
안녕하세요. ROBIN 강사입니다.저는 과거 팔란티어에서 FDE로 일하면서, 이 직군이 AI 에이전트 시대에 어떻게 변화하고 또 중요해지게 되었는지 가까이서 지켜볼 기회가 있었습니다. 예전에는 다소 모호했던 이 역할이, 이제는 사람과 AI 에이전트가 함께 올라타는 온톨로지 레이어를 만드는 일로 점점 뚜렷해지면서 이제 FDE가 단순히 클라이언트의 문제를 해결해주는 것이 아니라 내가 직접 만드는 서비스나 속해있는 조직 내에서 주도적으로 문제를 해결하는 역할로 확장되고 있습니다.
AI 에이전트가 다양한 도메인 레이어 위에서 움직여야 하기에 실제로 의미 있게 작동하게 하려면 FDE의 문제해결 과정과 사고방식이 있게 만드는 방식이 중요합니다. 그리고 이 때, 흥미로운 점은 이 일의 본질이 특정 도구가 아니라, 낯선 도메인을 타입화된 객체와 액션으로 풀어내는 문제해결과 사고방식에 있다는 점입니다.
이번 강의를 통해 단순히 FDE 역할을 이해하는 것을 넘어서 어떤 산업, 도메인에 들어가시더라도 주도적으로 문제를 직접 해결할 수 있는 사고의 노하우와 기술의 틀을 작게라도 얻어가시길 바랍니다.
* 해당 강사님의 모국어가 한국어가 아니기에,
강의 진행 시 한국어와 영어를 함께 사용하는 점 미리 참고부탁드립니다.
03. 강의 핵심 포인트
핵심 01
팔란티어 FDE 출신이 알려주는
FDE 역할과 온톨로지 기반 문제 해결 프로세스
FDE 역할과 온톨로지 기반 문제 해결 프로세스
문제 정의부터 온톨로지 모델 기반 데이터·시스템 설계, 실행·검증까지
이어지는 End-to-End 문제 해결 프로세스를 학습합니다.
이어지는 End-to-End 문제 해결 프로세스를 학습합니다.
핵심 02
온톨로지 핵심 개념부터 모델 도입을 통한
다양한 산업별 (제조·금융) 에이전트 구축 학습
다양한 산업별 (제조·금융) 에이전트 구축 학습
문제를 구조화하고 해결하기 위해 다양한 도메인과 데이터를 이해하고,
이를 온톨로지로 설계·구현하는 방법을 학습합니다.
이를 통해 제조,금융 등 산업 도메인 Use case 리뷰를 통한
AI 에이전트 솔루션 구축 노하우를 배워봅니다.
이를 통해 제조,금융 등 산업 도메인 Use case 리뷰를 통한
AI 에이전트 솔루션 구축 노하우를 배워봅니다.
핵심 03
Claude Code로 온톨로지 레이어 구축을 통한
맞춤형 6개 AI 에이전트 개발 Claude Code로
온톨로지 레이어 구축을 통한
맞춤형 AI 에이전트 개발
맞춤형 6개 AI 에이전트 개발 Claude Code로
온톨로지 레이어 구축을 통한
맞춤형 AI 에이전트 개발
Claude Code 기반으로 온톨로지 위에서 동작하는 에이전트를 설계하고
여러 에이전트가 협력할 수 있는 시스템가지 구현하는 실전 AI 시스템 개발 및 구축합니다.
여러 에이전트가 협력할 수 있는 시스템가지 구현하는 실전 AI 시스템 개발 및 구축합니다.
04. 추천 수강생
다음과 같은 분들께 추천합니다.
-
* ‘팔란티어 출신 FDE가 알려주는 온톨로지 기반 AI 에이전트 구축 (w Claude Code)’ 강의 자세히 보기 (click↗)
* 본 강의의 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보, 제공 템플릿 혜택 등 자세한 내용은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
[ 기억력 ]을 가진 에이전트는
헤르메스 뿐이에요
패스트캠퍼스에서 최초로 준비했습니다!
설치 및 기초 사용법부터 개발 에이전트 팀 빌딩까지,
헤르메스 에이전트를 ‘제대로 정복하는 법’ 알려드릴게요
강의 포인트
헤르메스 에이전트 기본 사용법부터
LLM-Wiki, Codex 연동, 개발 에이전트 팀 구축까지!
차근차근 배울 수 있도록 기획했어요
이번 강의의 진짜 결과물,
[ 개발 특화 AI 에이전트 팀 ]을 공개합니다!
개발자 실무에도, 비개발자의 바이브코딩 워크플로우에도
최고 효율을 내는 에이전트 팀으로 구성했어요
개발 에이전트 팀만 만들면 섭섭할 분들까지!
나만의 비서로 활용할 자동화 프로젝트까지 넉넉하게 담았어요.
유튜브 링크로 전자책 만들기 자동화
브라우저 자동화
나만의 자비스 만들기
강의 포인트
입문자를 위한 설치부터 탑티어 사용법까지 아낌없이 전수하며
SNS에서 ‘헤르메스 에이전트 군단 대장님’으로 불리는 진짜 실력자!
-
* ‘Hermes Agent로 매일 스스로 진화하는 개발 에이전트 팀 만들기 (ft. LLM wiki)’ 강의 자세히 보기 (click↗)
* 본 강의의 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보, 제공 템플릿 혜택 등 자세한 내용은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
AI 시대, 데이터 엔지니어가 반드시 갖춰야 할
IT 대기업들도 9가지 기술을 모두 다룰 줄 아는
데이터 엔지니어를 찾고 있습니다.
강사소개
급변하는 데이터 엔지니어링 기술의 핵심만 뽑아
커리큘럼을 준비해 주신 두 분의 강사님들을 소개합니다.
LEO 강사님
✦ Part 1,5,6
현) 국내 유명 대기업 N사 데이터 엔지니어
전) SI 기업 데이터 분석가
현) 국내 유명 대기업 N사 데이터 엔지니어
전) SI 기업 데이터 분석가
안녕하세요, 여러분.
저는 현재 판교 소재 대기업 데이터 부서에서 데이터 엔지니어로 근무하고 있습니다.
현재 데이터엔지니어링의 핵심은 “데이터가 어떻게 파이프라인을 타고 들어와서,
어떻게 벡터화되어 저장되고, 결국 AI 에이전트가 이를 어떻게 활용하는지” 흐름을 이해하는 것입니다.
많은 분들이 여전히 데이터 엔지니어링과 AI 모델링을 별개의 영역으로 나누어 학습하며
"데이터는 준비됐는데 AI 성능은 왜 안 나오지?"
"RAG를 만들었는데 왜 엉뚱한 답만 할까?" 와 같은 막막한 벽에 부딪히곤 합니다. 저는 여러분이 이 두 영역을 관통하는 대체 불가능한 'AI 데이터 아키텍트'로 성장할 수 있도록 돕고자 합니다. 이 강의를 수강하시면, 단순히 기능 구현을 넘어 '서비스가 가능한 수준'의 안목과 기술력을 얻게 됩니다. 교과서적인 이론보다는
"왜 현업에서는 단순 벡터 검색 대신 Hybrid Search와 Graph-RAG를 써야 하지?" "복잡한 에이전트 시스템을 통제하기 위해 LangGraph가 왜 필요하지?" 와 같이 실무에서 겪게 될 구체적인 문제들에 대한 명쾌한 해답과 해결책을 얻어가실 수 있습니다.
이 강의를 듣고 나시면 여러분은 파편화된 도구(Kafka, Spark, LangChain 등)의 사용법을 아는 수준을 넘어, 원천 데이터의 수집부터 최신 AI 에이전트 서비스의 배포와 평가까지, 전체 파이프라인을 스스로 설계하고 구축할 수 있는 '올라운더(All-rounder) 엔지니어로 확실하게 달라져 있을 것입니다.
Habi 강사님
✦ Part 2,3,4,6
현) 디지털 콘텐츠 구독 서비스 관련 기업 Data Engineer
전) 유니콘 커머스 스타트업 Data Engineer & MLOps Engineer
현) 디지털 콘텐츠 구독 서비스 관련 기업 Data Engineer
전) 유니콘 커머스 스타트업 Data Engineer & MLOps Engineer
안녕하세요, 여러분.
저는 현재 디지털 콘텐츠 구독 서비스 기업에서 Data Engineer로 근무하고 있습니다.
이 강의의 실습은 단순히 특정 도구의 명령어와 사용법을 외우는 ‘튜토리얼’이 아닙니다.
AI/LLM 시스템을 구축할 때 데이터 엔지니어가 필연적으로 마주치는 문제들을 “설계와 구현”으로 돌파하는 경험을 드리는 데 모든 초점을 맞췄습니다.
"데이터 형태는 문제가 없는데 왜 모델 성능은 떨어질까요?"
학습 데이터와 서빙 데이터의 불일치(Training-Serving Skew)는 현업에서 가장 빈번하고 치명적인 실패 지점입니다. 단순히 파이프라인을 연결하는 것을 넘어, 데이터 누수(Leakage)와 시간 정합성 문제를 검증 쿼리로 탐지하고, 신뢰할 수 있는 데이터 흐름을 설계하는 법을 학습합니다.
"Feature Store 제품만 도입하면 해결될까요?"
도구를 도입하는 것보다 중요한 건 원리입니다. 오프라인에서 만든 피처를 온라인 저장소로 옮길 때의 신선도(TTL), 버전 관리, 그리고 정합성 문제를 직접 다뤄봅니다. 이를 통해 단순한 '사용자'가 아니라 Offline/Online 분리의 의미를 꿰뚫는 엔지니어로 거듭납니다.
"트래픽이 튀면 시스템이 멈추는데 어떡하죠?"
Kafka나 Flink 같은 도구 자체가 정답은 아닙니다. 실무에서는 재처리 안전성(Idempotency), 백프레셔(Backpressure), 그리고 GPU 병목 같은 운영 이슈가 반드시 터집니다. 우리는 장애 상황에서도 서비스가 셧다운 되지 않도록 하는 SLO 관점의 운영 체크리스트와 최적화 패턴을 체득합니다.
이 강의를 듣고 나시면 여러분은 막연했던 LLM/RAG 시스템의 문맥 관리부터 실시간 분산 처리의 안정성 확보까지 AI 시대 데이터 엔지니어로서 무엇을 설계하고 어디까지 책임져야 하는지 또렷한 시야를 가진 '단단한 엔지니어'로 성장해 계실 겁니다.
-
* ‘데이터 엔지니어링 Signature : AI 모델 학습과 추론을 위한 데이터 파이프라인 개발’ 강의 자세히 보기 (click↗)
* 본 강의의 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보, 제공 템플릿 혜택 등 자세한 내용은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
배울수록 더 커지는 혜택!
이 KIT에 포함 된 강의 자세히 보기
각 강의별 자세한 커리큘럼 및 실습 환경(툴/프로그램) 정보 및 제공 템플릿 등의 혜택은 꼭 해당 강의 상세페이지에서 확인해 주세요.
각 강의의 세부 내용을 확인하신 후, KIT 구매는 반드시 본 페이지로 돌아와 진행해 주세요.
AI Agent를 만드는 5가지 핵심 역량
하나의 KIT에 모두 담아 40% 대폭 할인!
AI Agent 구축 마스터 KIT
지금 할인 받고 시작해보세요!
* 1,406,000원은 KIT에 포함되는 강의들의 2026년 9월 판매가들의 합 기준입니다.
* 월 가격은 무이자 12개월 할부 기준입니다.