2026년에 AI 엔지니어링을 학습한다면, 모든 것을 무작위로 배우려고 하지 마세요. 다음 6가지 중요한 영역부터 시작하고 이 자료들을 활용하세요:
1️⃣ RAG — 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)
LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 지식을 어떻게 검색하는지 배웁니다.
🎥 Learn RAG From Scratch — freeCodeCamp / LangChain

2️⃣ AI Agents
AI agents가 도구를 사용하고, 결정을 내리고, 행동을 취하며, 다단계 작업을 완료하는 방법을 배웁니다.
🎥 Hugging Face AI Agents Course

3️⃣ LLMOps
LLM 애플리케이션 구축 후 발생하는 것들 — 배포(deployment), 모니터링(monitoring), 테스트(testing), 프롬프트(prompts), 파이프라인(pipelines), 그리고 프로덕션 시스템(production systems)에 대해 배웁니다.
🎥 LLMOps — Full Stack Deep Learning

4️⃣ AI Evals / RAG Evaluation
RAG 시스템이 실제로 관련성 있고 근거 있는 답변을 제공하는지 측정하는 방법을 배웁니다.
🎥 RAGAS — Evaluating RAG Pipelines

5️⃣ AI Safety & Ethics
AI 위험, 책임감 있는 AI(responsible AI), 안전 엔지니어링(safety engineering), 윤리(ethics), 그리고 거버넌스(governance)에 대해 배웁니다.
🎥 AI Safety, Ethics & Society

6️⃣ Guardrails
LLM 애플리케이션 주변에 안전 규칙과 제어 장치를 추가하는 방법을 배웁니다.
🎥 NVIDIA NeMo Guardrails

📌 최적의 학습 순서:
RAG → Agents → Evals → Guardrails → AI Safety → LLMOps
AI 엔지니어가 되는 데 진지하다면 이 목록을 저장하세요.
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