인공지능 시스템의 원리와 실무 (Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems)

📘 교과서 (Textbook) •
📗 제1권 (Vol I) + 📘 제2권 (Vol II) •
🔥 TinyTorch •
🔬 실습 (Labs) •
🔮 MLSys·im •
💼 StaffML

📚 2026년 MIT Press를 통해 종이책 출간 예정.

세상은 AI 시스템을 구축하기 위해 달려가고 있습니다. 하지만 그것을 엔지니어링(Engineering)하고 있지는 않습니다.

그 간극이 바로 우리가 의미하는 AI 엔지니어링 (AI engineering)입니다.

AI 엔지니어링은 단순히 고립된 모델을 만드는 것이 아니라, 실제 세상에서 작동하는 효율적이고, 신뢰할 수 있으며, 안전하고, 견고한 지능형 시스템을 구축하는 학문입니다. 우리의 미션은 엔드 투 엔드 (end-to-end) 지능형 시스템을 설계, 구축 및 평가하는 방법을 가르침으로써, AI 엔지니어링을 소프트웨어 엔지니어링 (software engineering) 및 컴퓨터 엔지니어링 (computer engineering)과 나란히 기초 학문으로 확립하는 것입니다.

우리의 목표: 올해 10만 명의 학습자가 머신러닝 시스템 (ML Systems)을 마스터하도록 돕고, 2030년까지 100만 명에 도달하는 것입니다.

나는 이것을 독립적인 프로젝트들의 모음이 아닌, 하나의 통합된 커리큘럼 (curriculum)으로 설계했습니다. 교과서는 이론을 가르칩니다. TinyTorch는 내부 구조를 직접 구축하게 만듭니다. 하드웨어 키트는 실제 제약 조건에 직면하게 합니다. 시뮬레이터 (simulator)는 대여할 여유가 없는 인프라 (infrastructure)에 대해 추론할 수 있게 해줍니다. 각 요소는 읽기만 하는 학생은 내재화하지 못하고, 코딩만 하는 학생은 일반화하지 못한다는 것을 발견했기에 존재합니다.

이 저장소 (repository)가 곧 커리큘럼입니다.

점점 늘어나는 기여자 (contributors) 커뮤니티가 오류 수정, 설명 정교화, 새로운 하드웨어에서의 테스트 등 모든 부분을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 그들의 작업은 이 프로젝트를 모두에게 더 좋게 만들며, 저는 모든 풀 리퀘스트 (pull request)에 감사하고 있습니다.

각 요소들은 함께 작동하도록 설계되었지만, 모든 것을 한꺼번에 도입할 필요는 없습니다.

학습 루프는 다음과 같습니다: 읽기 (Read) → 탐색 (Explore) → 구축 (Build) → 모델링 (Model) → 배포 (Deploy) → 연습 (Practice) → 가르치기 (Teach).

일부 프로젝트는 메인 커리큘럼보다 의도적으로 초기 단계에 머물러 있습니다:

• Socratiq는 정적 학습 사이트를 위한 AI 가이드 독서, 문맥 기반 퀴즈, 간격 반복 (Spaced Repetition)을 탐색합니다.
• MLPerf EDU는 MLCommons MLPerf에 맞춘, 현재 구축 중인 교육용 벤치마크 제품군 (Pedagogical Benchmark Suite)입니다.
• ML Systems Design Grammar는 안정적인 기본 요소 (Primitives), 제약 조건 (Constraints), 그리고 재작성 규칙 (Rewrite Rules)으로부터 추론하기 위한 실험적 프레임워크입니다.

이 교재는 머신러닝 (Machine Learning)과 시스템 엔지니어링 (Systems Engineering)의 교차점에서 사고하는 법을 가르칩니다. 각 장은 알고리즘 개념과 이를 실제로 작동하게 만드는 인프라 (Infrastructure) 사이의 가교 역할을 합니다.

이 교재는 Hennessy & Patterson의 교육 모델을 따라 두 권의 볼륨으로 구성됩니다:

교재를 읽으세요. Volume I부터 시작하거나 Volume II로 계속 진행하세요. 이것이 다른 모든 것의 토대입니다. |
| 선택하여 실습 경로를 정하세요. 프레임워크를 구축하거나 (TinyTorch), 트레이드오프 (Trade-offs)를 탐색하거나 (Labs), 제약 조건을 모델링하거나 (MLSys·im), 또는 실제 하드웨어에 배포하세요 (Kits). |
| 스스로를 테스트하세요. 클라우드, 엣지 (Edge), 모바일, 그리고 TinyML 전반에 걸쳐 물리 기반 시스템 설계 문제인 StaffML을 훈련하세요. |
| 그것을 가르치세요. AI Engineering Blueprint와 강의 슬라이드를 사용하여 커리큘럼을 채택하세요. |

참고

당신은 dev 브랜치에 있습니다. 활발한 개발은 여기서 이루어집니다. 마지막 안정 버전 (Stable Release)을 보려면 main을 확인하세요.

2권 분할 구성은 출시 시점에 단권 판을 대체합니다.

리포지토리 Star 누르기 | Star는 이 작업이 중요하다는 신호를 대학과 재단에 보냅니다. 이들은 소외된 교실을 위한 워크숍과 하드웨어 키트(Hardware Kits)에 직접 자금을 지원합니다. 2030년까지 학습자 수를 100명 → 1,000명 → 10,000명 → 100,000명 → 100만 명으로 확대합니다. |

미션 후원하기 | 모든 기부금은 교육적 지원을 위한 투명한 기금인 Open Collective로 전달됩니다. 모든 달러는 더 많은 학생에게 도달하는 데 사용됩니다. |

| 제가 하고 싶은 것은... | 여기로 가세요 |
|---|---|---|
| 📖 | 오타 수정 또는 장(Chapter) 개선 | 교재 기여 가이드 (Textbook contributing guide) |
| 🔥 | TinyTorch 모듈 추가 또는 버그 수정 | TinyTorch 기여 가이드 (TinyTorch contributing guide) |
| 🛠️ | 하드웨어 실험실(Hardware labs) 개선 | 하드웨어 키트 가이드 (Hardware kits guide) |
| 🔬 | 대화형 실험실(Interactive labs) 또는 시뮬레이터 모델 개선 | Labs 가이드 · MLSys·im 가이드 |
| 💼 | 평가 또는 커리어 준비 콘텐츠 개선 | StaffML 가이드 · 퀴즈 갱신 가이드 (quiz refresh guide) |
| 🧠 | AI 학습 도구 개선 | Socratiq 가이드 |
| 🐛 | 이슈(Issue) 보고 | GitHub Issues |
| 💬 | 질문하기 | GitHub Discussions |

이것은 다중 구성 요소 리포지토리이며, 각 구성 요소는 그 목적에 맞춰 각자의 라이선스(License) 하에 출시됩니다. 각 디렉토리 내의 파일(예: tinytorch/LICENSE, interviews/staffml/LICENSE)이 권위 있는 기준입니다.

도입을 고려 중인 기관이나, 카피레프트 (Copyleft) 구성 요소의 상업적 이용 조건에 관심이 있는 기업은 edu@tinyML.org로 문의해 주시기 바랍니다.

이 리소스를 모두를 위해 더 나은 방향으로 만드는 데 기여해 주신 멋진 분들께 감사를 전합니다!

범례 (Legend): 🪲 버그 헌터 (Bug Hunter) · 🧑💻 코드 기여자 (Code Contributor) · ✍️ 문서 마법사 (Doc Wizard) · 🎨 디자인 아티스트 (Design Artist) · 🧠 아이디어 스파크 (Idea Spark) · 🔎 코드 리뷰어 (Code Reviewer) · 🧪 테스트 팅커러 (Test Tinkerer) · 🛠️ 툴 빌더 (Tool Builder)

Vijay Janapa Reddi🪲 🧑💻 🎨 ✍️ 🧠 🔎 🧪 🛠️ |
kai🪲 🧑💻 🎨 ✍️ 🧪 |
Dang Truong🪲 🧑💻 ✍️ 🧪 |
Farhan Asghar🪲 🧑💻 🎨 ✍️ |
Rocky🪲 🧑💻 ✍️ 🧪 |
Didier Durand🪲 🧑💻 ✍️ |
rnjema🧑💻 ✍️ 🛠️ |
Pratham Chaudhary🪲 🧑💻 ✍️ |
Karthik Dani🪲 🧑💻 |
Avik De🪲 🧪 |
Takosaga🪲 ✍️ |
joeswagson🧑💻 🛠️ |
AndreaMattiaGaravagno🧑💻 ✍️ |
Rolds🪲 🧑💻 |
asgalon🧑💻 ✍️ |
bdub🪲 🧑💻 |
Amir Alasady🪲 |
jettythek🧑💻 |
wzz🪲 |
Ng Bo Lin✍️ |
keo-dara🪲 |
Wayne Norman🪲 |
Ilham Rafiqin🪲 |
Oscar Flores✍️ |
harishb00a✍️ |
Pastor Soto✍️ |
Salman Chishti🧑💻 |
Aditya Mulik✍️ |
Ademola Arigbabuwo✍️ |
Yaroslav Halchenko🧑💻 |
Harish✍️ |

Vijay Janapa Reddi🧑💻 🎨 ✍️ 🧠 |
Peter Koellner🪲 ✍️ |
Rocky🪲 🧑💻 |
Zeljko Hrcek🧑💻 |

Vijay Janapa Reddi🎨 ✍️ 🧠 |
Rocky🪲 🧑💻 |
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Vijay Janapa Reddi🪲 🧑💻 🎨 ✍️ 🧪 🛠️ |
Marcelo Rovai✍️ 🧑💻 🎨 |
Farhan Asghar🪲 🧑💻 |
Salman Chishti🧑💻 |
Pratham Chaudhary🧑💻 |
Rocky🪲 |

Vijay Janapa Reddi🧑💻 🎨 ✍️ |
Rocky🪲 🧑💻 🎨 |
Salman Chishti🧑💻 |
Pratham Chaudhary🧑💻 |
Peter Koellner🪲 |

Vijay Janapa Reddi🧑💻 🎨 ✍️ |

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Farhan Asghar🪲 🧑💻 🎨 |
Rocky🧑💻 ✍️ 🔎 |

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