1,000시간 이상을 낭비하지 않고 AI에 대해 위험할 정도로 숙련되는 방법.

쓸모없는 튜토리얼은 없습니다.
가짜 AI 전문가도 없습니다.
정보 과부하도 없습니다.

여러분이 직접 할 필요가 없도록 제가 몇 주 동안 인터넷을 필터링하며 시간을 보냈습니다.
다음은 아래 분야를 위한 궁극적인 AI 학습 스택입니다:

• LLMs (대규모 언어 모델)
• AI Agents (AI 에이전트)
• MCP (Model Context Protocol)
• Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)
• RAG (검색 증강 생성)
• AI Engineering (AI 엔지니어링)
• Vector Databases (벡터 데이터베이스)

Videos (동영상)

LLM Introduction (LLM 입문)

…
LLMs from Scratch (LLM 기초부터 구축하기)

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Agentic AI Overview (Stanford) (에이전트 기반 AI 개요 (Stanford))

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Building & Evaluating Agents (에이전트 구축 및 평가)

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Building Effective Agents (효과적인 에이전트 구축)

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Building Agents with MCP (MCP를 활용한 에이전트 구축)

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Repositories (저장소)

Microsoft AI Agents for Beginners (초보자를 위한 Microsoft AI 에이전트)
https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
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Prompt Engineering Guide (프롬프트 엔지니어링 가이드)
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
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Hands-On LLMs (실습 중심의 LLMs)
https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
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Made With ML
https://madewithml.com
LLM Course (LLM 코스)
https://github.com/mlabonne/llm-course
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Guides (가이드)

Google Agent Whitepaper (Google 에이전트 백서)
https://kaggle.com/whitepaper-agent
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Building Effective Agents by Anthropic (Anthropic의 효과적인 에이전트 구축)
https://anthropic.com/engineering/building-effective-agents
…
OpenAI Practical Guide to Agents (OpenAI의 에이전트 실무 가이드)
https://platform.openai.com/docs/guides/agents
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Books (도서)

Building LLMs from Scratch (LLM 기초부터 구축하기)
https://manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch
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The LLM Engineering Handbook (LLM 엔지니어링 핸드북)
https://oreilly.com/library/view/llm-engineering/9781098167298/
…
AI Engineering (AI 엔지니어링)
https://oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166291/
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Papers (논문)

ReAct
https://arxiv.org/abs/2210.03629
Toolformer
https://arxiv.org/abs/2302.04761
Generative Agents
https://arxiv.org/abs/2304.03442

Courses (강의)

HuggingFace Agents Course (HuggingFace 에이전트 코스)
https://huggingface.co/learn/agents-course
…
MCP with Anthropic (Anthropic의 MCP)
https://anthropic.com/engineering

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생각보다 빨리 필요하게 될 것입니다.