AI 엔지니어

강좌 개요

이 강좌는 roadmap.sh의 AI 엔지니어(AI Engineer) 로드맵을 따라, 이미 학습된 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 활용해 응용 서비스를 설계하고 구축하는 방법을 다룹니다. AI 엔지니어와 머신러닝(ML) 엔지니어의 차이와 핵심 용어에서 시작해, 사전 학습 모델(Pre-trained Model)의 선택 기준과 상용 API 호출, AI 안전과 윤리, 오픈소스 모델의 로컬 실행, 임베딩(Embedding)과 벡터 데이터베이스(Vector Database), 검색 증강 생성(Retrieva

선수 지식

• 없음

레슨 구성

• 01. 강좌 개요 (1장. 강좌 소개)
• 02. AI 엔지니어의 역할과 핵심 용어 (2장. AI 엔지니어의 역할과 핵심 용어)
• 03. 사전 학습 모델과 상용 API (2장. AI 엔지니어의 역할과 핵심 용어)
• 04. AI 안전과 윤리 (3장. AI 안전과 윤리)
• 05. 오픈소스 AI와 로컬 추론 (3장. AI 안전과 윤리)
• 06. 임베딩과 벡터 데이터베이스 (4장. 임베딩과 벡터 데이터베이스)
• 07. RAG와 AI 에이전트 (4장. 임베딩과 벡터 데이터베이스)

실습 안내

• 본 강좌의 실습 코드는 브라우저 및 로컬 런타임에서 직접 수정하고 실행할 수 있습니다.