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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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LLM, RAG, 에이전트 및 LLMOps를 활용하여 프로덕션 수준의 GenAI 시스템을 구축하는 방법을 다루는 코스입니다. 개인 지식 베이스인 'Second Brain'과 상호작용하는 엔드 투 엔드 AI 어시스턴트 설계 및 구현 기술을 학습합니다.
FAANG 취업 준비를 위한 포괄적인 학습 리소스를 제공하는 GitHub 저장소입니다. 자료구조, 알고리즘부터 시스템 설계, 컴퓨터 공학 핵심 과목까지 폭넓은 기술 지식을 다룹니다.
LLM 알고리즘 입문부터 심화까지 다루는 실전 튜토리얼 저장소입니다. 원리 설명, 정답 해설, 테스트 케이스와 함께 CUDA 및 Triton 실습을 제공합니다.
Pathway Live Data Framework를 활용하여 실시간 데이터 동기화가 가능한 RAG 및 AI 엔터프라이즈 검색 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개합니다. 다양한 데이터 소스와 연결되어 대규모 환경에서도 높은 정확도를 유지하며 즉시 배포 가능한 앱 템플릿을 제공합니다.
LLM과 LangChain을 활용하여 PDF, 웹 페이지 등 비정형 데이터를 Neo4j 지식 그래프로 변환하는 오픈소스 도구입니다. 다양한 LLM 모델을 지원하며, 추출된 노드와 관계를 통해 구조화된 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
Microsoft에서 제공하는 초보자를 위한 10주 과정의 데이터 과학 커리큘럼입니다. 프로젝트 기반 학습 방식을 통해 20개의 레슨과 퀴즈, 과제를 수행하며 실무 기술을 습득할 수 있습니다.
TRACER는 LLM 분류 파이프라인의 비용을 절감하기 위해 트레이스 기반의 적응형 라우팅을 제공합니다. 쉬운 입력은 가벼운 ML 모델로 처리하고, 불확실한 입력만 LLM으로 전달하여 효율성과 정확도를 동시에 확보합니다.
PyTorch를 활용한 딥러닝 학습을 위한 종합 가이드 및 코스입니다. 코드 중심의 실습을 통해 PyTorch 기초부터 워크플로우까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
Microsoft에서 제공하는 초보자를 위한 12주 과정의 머신러닝 커리큘럼입니다. Scikit-learn을 활용한 전통적 머신러닝 기법을 프로젝트 기반으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
LangChain Academy에서 제공하는 LangGraph 입문 교육 과정을 소개합니다. 기초 설정부터 에이전트 배포까지 단계별 모듈과 실습용 노트북, LangGraph Studio 활용법을 다룹니다.
오픈 소스 LLM의 환경 설정, 로컬 배포, 미세 조정(Fine-tuning) 과정을 다루는 초보자용 기술 튜토리얼 프로젝트입니다. LLaMA, ChatGLM 등 다양한 모델을 활용하여 실무적인 배포 및 응용 기술을 학습할 수 있도록 가이드를 제공합니다.
MLOps의 기초부터 배포, 모니터링, CI/CD까지 다루는 자기 주도 학습용 무료 코스입니다. MLflow, Docker, AWS, Terraform 등 실무 도구를 활용한 엔드투엔드 프로젝트를 제공합니다.
NVIDIA의 GPU 컴퓨팅 학습을 위한 오픈 소스 저장소로, 사용자 가이드와 튜토리얼을 제공합니다. Docker Compose 및 Brev, Google Colab 환경에서 실행 가능한 인터랙티브 콘텐츠를 포함하고 있습니다.
OpenCV와 최신 비전 모델을 활용한 실시간 객체 탐지, 세그멘테이션, 추적 및 3D 재구성 기술을 다룹니다. YOLO 시리즈, SAM, VLM의 엣지 배포 및 RAG 파이프라인 구축 등 실무적인 구현 가이드를 제공합니다.
FinRobot은 LLM, 강화학습, 정량적 분석을 통합하여 투자 조사와 알고리즘 트레이딩을 지원하는 금융 특화 AI 에이전트 플랫폼입니다. 멀티 에이전트 시스템을 통해 재무 데이터 수집부터 전문적인 리서치 보고서 생성까지의 전 과정을 자동화합니다.
데이터 파이프라인 구축을 위한 실무 중심의 데이터 엔지니어링 교육 과정입니다. GCP, Docker, Terraform, Spark, Kafka 등 업계 표준 도구를 활용하여 기초부터 프로젝트 완성까지 다룹니다.

LLM의 지식 한계를 극복하기 위한 RAG(검색 증강 생성)의 기초를 다루는 교육용 리소스입니다. 인덱싱, 검색, 생성의 핵심 과정을 단계별로 학습할 수 있는 노트북과 비디오 가이드를 제공합니다.
모든 주요 에이전트 AI 패턴을 실행 가능한 Python 클래스로 패키징한 라이브러리이자 교과서입니다. LangGraph를 기반으로 구축되었으며, 다양한 LLM 제공자를 지원하고 결정론적 선택기 패턴을 통해 LLM의 불확실성을 제어합니다.
Andrew Ng 교수의 LLM 강의를 기반으로 프롬프트 엔지니어링, RAG, 미세 조정 등 LLM 개발 전 과정을 다루는 실습 핸드북입니다. 개발자들이 LLM API와 LangChain을 활용해 실용적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 체계적인 학습 경로를 제공합니다.
Google Cloud의 Gemini Enterprise Agent Platform을 활용하여 생성형 AI 에이전트를 구축, 개발 및 관리하는 방법을 제공하는 리소스 저장소입니다. RAG, 함수 호출, 멀티 에이전트 워크플로 등 프로덕션 환경에 즉시 적용 가능한 다양한 코드 샘플과 노트북을 포함하고 있습니다.