Krish Naik

Microsoft 365 데이터를 AI 에이전트가 안전하게 활용할 수 있게 돕는 workplace intelligence 레이어 Work IQ의 설치 및 활용법을 다룬다.

LLM 애플리케이션의 보안, 가드레일, 관측 가능성 및 평가를 위한 엔지니어링 실무 부트캠프 소개.

브라우저와 셸 환경을 갖춘 자율 AI 에이전트 플랫폼 HyperAgent를 활용해 복잡한 업무 워크플로를 자동화하는 방법을 알아본다.

기초 RAG부터 쿼리 최적화, 재순위화, 평가 프레임워크까지 고급 RAG 시스템 구축의 전 과정을 다루는 8시간 분량의 실무 튜토리얼이다.

NVIDIA의 Grace Blackwell GB10 칩을 탑재하여 손바닥 크기에서 1 PetaFLOP 성능을 구현한 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 DGX Spark이다.

LLM과 RAG를 넘어 자율적인 에이전틱 AI 애플리케이션 구축을 위한 아키텍처와 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스 전략을 다룬다.

LangChain과 LangGraph를 활용하여 계획, 메모리, 서브 에이전트 기능을 갖춘 신뢰성 높은 Deep Agents를 구축하는 방법을 다룹니다.

UiPath를 활용해 기존 코딩 에이전트에 엔터프라이즈급 거버넌스, 보안, 인간 개입 기능을 통합하는 방법을 설명한다.

Claude Code의 설치, 에이전트 및 에이전트 팀 구축, 스킬과 플러그인 활용법을 다루는 종합 튜토리얼.

LiteLLM과 LangChain을 사용하여 LLM 트래픽을 관리하고 비용, 장애 대응, 보안을 강화하는 LLM Gateway 구현 방법을 학습한다.

AI/ML 엔지니어 채용 시장에서 요구하는 핵심 기술 스택, 인프라 운영 능력, 그리고 실무 마인드셋을 상세히 분석한다.

Valkey와 BetterDB를 활용하여 RAG 파이프라인에 시맨틱 캐싱을 적용하고, MCP를 통해 자연어로 시스템을 모니터링하는 프로덕션 수준의 구축 방법을 제시한다.

전통적인 벡터 기반 RAG와 트리 구조를 활용한 Vectorless RAG의 작동 원리, 비용, 지연 시간 및 도메인별 적합성을 비교 분석하여 최적의 검색 아키텍처 선택 가이드를 제공한다.

Krish Naik이 운영하는 교육 플랫폼을 통해 데이터 사이언스부터 생성형 AI, MLOps까지 실무 중심의 학습 경로와 산업 현장 프로젝트를 제공한다.

RunPod의 서버리스 GPU 인프라를 활용하여 임베딩 모델과 LLM을 엔드포인트로 배포하고 LangChain으로 RAG 시스템을 구축하는 실무 과정을 다룹니다.

NVIDIA의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 DGX Spark의 하드웨어 구성과 초기 OS 설정 및 로컬 LLM 실행 환경 구축 과정을 상세히 소개한다.

Claude Code의 에이전트 루프를 활용하여 비전공자도 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 방법과 2026년 최신 업데이트를 다룹니다.

Google이 스타트업을 대상으로 Gemini와 ADK를 활용해 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 챌린지를 개최했다.

AI 시장의 변화에 발맞춰 AI 스페셜리스트, 제너럴리스트, 빌더로 구분되는 3가지 핵심 커리어 역할과 발전 방향을 제시한다.

비전공자도 3개월 내에 노코드 도구를 활용해 AI 에이전트와 자동화 워크플로우를 구축하는 실무 중심 부트캠프를 소개한다.

Krish Naik이 2024년 AI 학습 로드맵을 업데이트하며 노코드 경로를 추가하고 Claude를 활용한 데이터 분석 사례를 공유한다.

LLM의 작동 원리와 할루시네이션 발생 원인을 파악하고, RCTF 프레임워크를 통해 프롬프트 품질을 개선하여 AI 활용 능력을 극대화하는 방법을 제시한다.

Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 코딩 지식 없이도 Claude를 구글 드라이브, 노션, 지메일 등 실무 도구와 연결하는 방법을 다룹니다.

Claude의 모델 제품군을 이해하고 프로젝트, 스킬, 메모리 기능을 활용하여 개인화된 업무 워크플로우를 구축하는 방법을 다룹니다.