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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
본 로드맵은 2026년 AI 엔지니어가 갖춰야 할 포괄적인 기술 스택을 제시합니다. 프로그래밍 기초부터 수학적 배경, 데이터 및 딥러닝 이론을 다루며, 특히 LLM 엔지니어링, RAG, 그리고 Multi-Agent 시스템 구축에 초점을 맞추고 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X 토픽: RAG의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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├── 1. 프로그래밍 기초 (Programming Fundamentals)
│ ├── Python
│ ├── JavaScript & TypeScript
│ ├── 자료 구조 및 알고리즘 (Data Structures & Algorithms)
│ ├── OOP 및 함수형 프로그래밍 (OOP & Functional Programming)
│ ├── Git & GitHub
│ └── Linux & CLI
│
├── 2. 수학 및 통계학 (Mathematics & Statistics)
│ ├── 선형대수학 (Linear Algebra)
│ ├── 미적분학 (Calculus)
│ ├── 확률론 (Probability)
│ ├── 통계학 (Statistics)
│ └── 최적화 (Optimization)
│
├── 3. 데이터 엔지니어링 (Data Engineering)
│ ├── NumPy & Pandas
│ ├── SQL
│ ├── 데이터 클리닝 (Data Cleaning)
│ ├── ETL 파이프라인 (ETL Pipelines)
│ └── 데이터 처리 (Data Processing)
│
├── 4. 머신러닝 (Machine Learning)
│ ├── 지도 학습 (Supervised Learning)
│ ├── 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
│ ├── 회귀 분석 (Regression)
│ ├── 분류 (Classification)
│ ├── 클러스터링 (Clustering)
│ └── 모델 평가 (Model Evaluation)
│
├── 5. 딥러닝 (Deep Learning)
│ ├── 신경망 (Neural Networks)
│ ├── CNNs
│ ├── RNNs & LSTMs
│ ├── Transformers
│ └── PyTorch
│
├── 6. LLM 엔지니어링 (LLM Engineering)
│ ├── LLM API
│ ├── 토큰화 (Tokenization)
│ ├── 임베딩 (Embeddings)
│ ├── 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
│ ├── 파인튜닝 (Fine-Tuning)
│ └── 모델 평가 (Model Evaluation)
│
├── 7. RAG 엔지니어링 (RAG Engineering)
│ ├── 벡터 데이터베이스 (Vector Databases)
│ ├── 청킹 전략 (Chunking Strategies)
│ ├── 시맨틱 검색 (Semantic Search)
│ ├── 하이브리드 검색 (Hybrid Search)
│ ├── 재순위 지정 (Reranking)
│ └── 검색 최적화 (Retrieval Optimization)
│
├── 8. AI 에이전트 (AI Agents)
│ ├── 도구 호출 (Tool Calling)
│ ├── 함수 호출 (Function Calling)
│ ├── 에이전트 워크플로우 (Agent Workflows)
│ ├── MCP
│ ├── 다중 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems)
│ └── 에이전트 메모리 (Agent Memory)
│
├── 9. AI 인프라스트럭처 (AI Infrastructure)
│ ├── FastAPI
│ ├── Docker
│ ├── Kubernetes
│ ├── GPU 컴퓨팅 (GPU Computing)
│ ├── 모델 서빙 (Model Serving)
│ └── 클라우드 배포 (Cloud Deployment)
│
└── 10. 실제 적용 AI 프로젝트 (Real-World AI Projects)
├── AI 챗봇 (AI Chatbot)
├── RAG 어시스턴트 (RAG Assistant)
├── AI 코딩 에이전트 (AI Coding Agent)
├── 음성 AI 어시스턴트 (Voice AI Assistant)
└── 자율 AI 에이전트 (Autonomous AI Agent)
최종 목표:
프로덕션 준비가 된 AI 엔지니어가 되는 것