AI를 배우기 위해 시간을 낭비하는 것을 멈추세요.

제가 이미 여러분을 위해 대신 정리해 두었습니다.

단 하나의 리스트로. 혼란 없이. 군더더기 없이.

📹 비디오 (Videos):

1. LLM 입문 (LLM Introduction): https://t.co/OBfDwz8tQm
2. 밑바닥부터 만드는 LLM (LLMs from Scratch): https://t.co/oeOci6OcH6
3. 에이전틱 AI 개요 (Agentic AI Overview) (Stanford): https://t.co/5POKytuEyb
4. 에이전트 구축 및 평가 (Building and Evaluating Agents): https://t.co/E5FFlGVbq6
5. 효과적인 에이전트 구축 (Building Effective Agents): https://t.co/kusHO3ejnN
6. MCP를 활용한 에이전트 구축 (Building Agents with MCP): https://t.co/cCEsddKJe2
7. 밑바닥부터 에이전트 구축하기 (Building an Agent from Scratch): https://t.co/8xWp3Cnd1P
8. Philo Agents: https://t.co/D4CENuhsrv

🗂️ 저장소 (Repos)

1. 생성형 AI 에이전트 (GenAI Agents): https://t.co/4KZ9sJnjs0
2. 초보자를 위한 Microsoft의 AI 에이전트 (Microsoft's AI Agents for Beginners): https://t.co/vPvgZwjZub
3. 프롬프트 엔지니어링 가이드 (Prompt Engineering Guide): https://t.co/ZJPx57o4vn
4. 실전 대규모 언어 모델 (Hands-On Large Language Models): https://t.co/awbIDVAPLM
5. 초보자를 위한 AI 에이전트 (AI Agents for Beginners): https://t.co/vPvgZwjZub
6. 생성형 AI 에이전트 (GenAI Agents): https://t.co/A7aZkonaow
7. Made with ML: https://t.co/rvYry90bld
8. 실전 AI 엔지니어링 (Hands-On AI Engineering): https://t.co/HjMTW5o3Lz
9. Awesome Generative AI 가이드 (Awesome Generative AI Guide): https://t.co/qGocn6dMRt
10. 머신러닝 시스템 설계 (Designing Machine Learning Systems): https://t.co/zZC31Io7QY
11. Microsoft의 초보자를 위한 머신러닝 (Machine Learning for Beginners from Microsoft): https://t.co/SBVf1FQeVN
12. LLM 코스 (LLM Course): https://t.co/OCAvim3QZP

🗺️ 가이드 (Guides)

1. Google의 에이전트 백서 (Google's Agent Whitepaper): https://t.co/VYeTNLSntH
2. Google의 에이전트 컴패니언 (Google's Agent Companion): https://t.co/4gy8NGQLUB
3. Anthropic의 효과적인 에이전트 구축 (Building Effective Agents by Anthropic): https://t.co/WcMyxPSQCy
4. Claude Code 최적의 에이전틱 코딩 관행 (Claude Code Best Agentic Coding practices): https://t.co/d01rxIEUhf
5. OpenAI의 에이전트 구축을 위한 실용 가이드 (OpenAI's Practical Guide to Building Agents): https://t.co/fsQrbj2oKo

📚 도서 (Books):

1. 딥러닝의 이해 (Understanding Deep Learning): https://t.co/zf0RZ1gIDC
2. 밑바닥부터 만드는 LLM (Building an LLM from Scratch): https://t.co/rCEkYCdF3Q
3. LLM 엔지니어링 핸드북 (The LLM Engineering Handbook): https://t.co/cHxt9qbNdj
4. AI 에이전트: 결정판 (AI Agents: The Definitive Guide) - Nicole Koenigstein: https://t.co/No7Gopfa7H
5. AI 에이전트를 활용한 애플리케이션 구축 (Building Applications with AI Agents) - Michael Albada: https://t.co/KxDWj7pGsU
6. MCP를 활용한 AI 에이전트 (AI Agents with MCP) - Kyle Stratis: https://t.co/Pdaw6hnTCP
7. AI 엔지니어링 (AI Engineering): https://t.co/kqEMbAYttm

📜 논문 (Papers)

1. ReAct: https://t.co/gU23m8zAy4
2. Generative Agents: https://t.co/5CCFoHVkIB
3. Toolformer: https://t.co/ux2vgBMozu
4. Chain-of-Thought Prompting: https://t.co/v6iOKX2GGr

🧑‍🏫 강의 (Courses):

1. HuggingFace의 에이전트 코스 (Agent Course): https://t.co/njL6khAaM7
2. Anthropic과 함께하는 MCP: https://t.co/TWp2H7m1i7
3. Pinecone을 활용한 벡터 데이터베이스 (Vector Databases) 구축: https://t.co/bPCar17oz2
4. 임베딩 (Embeddings)에서 앱까지, 벡터 데이터베이스 (Vector Databases): https://t.co/6AwTQ3YycN
5. 에이전트 메모리 (Agent Memory): https://t.co/EZSaCFbftc

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