AI 엔지니어링 입문부터 실전까지, 93개 프로젝트 모음

핵심 요약

• LLM, RAG, AI 에이전트 기초부터 실제 애플리케이션까지 다루는 종합 학습 저장소이다.
• 난이도별로 초급 22개, 중급 48개, 고급 23개 프로젝트로 구성되어 있으며, 초급자는 OCR 앱과 간단한 RAG 구현부터 시작할 수 있다.
• 중급 단계에서는 CrewAI 기반 에이전트 워크플로우, 음성 AI, 고급 RAG, MCP(Model Context Protocol) 기술을 학습한다.
• 고급 단계는 DeepSeek 파인튜닝, 멀티에이전트 시스템, GroundX 같은 프로덕션급 문서 처리 파이프라인을 포함한다.
• 모든 프로젝트는 Jupyter Notebook으로 제공되며, 각 프로젝트마다 특정 모델(Llama, DeepSeek-R1, Qwen, Gemma 등)과 프레임워크(LlamaIndex, Langchain, CrewAI 등)를 활용하는 구체적인 구현 예제가 있다.
• 저장소에는 AI 엔지니어링 로드맵 문서도 포함되어 파이썬 기초부터 프로덕션 AI까지의 학습 경로를 제시한다.
• 기여를 권장하며 Pull Request로 새로운 튜토리얼과 코드 개선을 받고 있고, MIT 라이선스로 공개되어 있다.