Wiki 학습 코스
27개 과정은 검토 완료 백과 문서의 선행 관계와 분야 연결을 기준으로 구성했다. 각 코스를 순서대로 읽거나 필요한 문서를 바로 선택할 수 있다. 입문 과정부터 수학·통계, 모델 아키텍처, 장문맥, 서빙, 한국어·다국어 AI, AI 규제와 에이전트 상호운용까지 난이도와 권장 선수 코스를 따라 확장할 수 있다.
고급 RAG와 지식 시스템
검색 품질과 근거 추적성이 중요한 지식 서비스를 설계하는 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: 검색 증강 생성 → 문서 검색 → 어휘 검색 → 밀집 검색 → 하이브리드 RAG → 임베딩 모델
데이터·학습 파이프라인
데이터 분할·품질·출처·혼합에서 학습 목표·패킹·체크포인트·분산 병렬화까지 연결한 고급 과정이다.
멀티모달 AI
멀티모달 표현과 주요 생성·인식 기술의 관계를 설명한다.
권장 순서: 멀티모달 모델 → 임베딩 → 멀티모달 임베딩 → 비전-언어 모델 → 광학 문자 인식 → 이미지 생성
멀티모달 AI 시스템
텍스트·이미지·음성·영상을 결합한 제품을 설계하는 개발자와 기획자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: 멀티모달 모델 → 멀티모달 언어 모델 → 멀티모달 트랜스포머 → 멀티모달 토크나이저 → 교차 배열 멀티모달 데이터 → 공동 임베딩 공간
모델 학습과 튜닝
학습의 수학적 기초부터 사후학습과 경량화까지 다루는 백과 과정이다.
모델·서비스 생태계
모델 개방성과 라이선스에서 허브·아티팩트·버전 수명주기·MLOps까지 연결한 중급 과정이다.
권장 순서: 모델 → 모델 라이선스 → 오픈소스 모델 → 오픈 웨이트 모델 → 소스 공개 모델 → 오픈소스 AI 정의
사후학습과 정렬 심화
지시 순응·선호 최적화·안전 정렬을 설계하는 모델 개발자와 연구자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
신뢰할 수 있는 AI
평가와 관측성에서 안전·개인정보·거버넌스까지 연결한다.
에이전트 상호운용과 실행 계약
에이전트의 기본 실행 계약에서 출발해 A2A 발견·객체·작업 수명·인증·바인딩·게이트웨이·MCP 경계·관측성과 적합성 시험까지 순서대로 학습한다.
권장 순서: AI 에이전트 → 멀티 에이전트 시스템 → 에이전트 간 통신 → 에이전트 실행 계약 → 상태 관리 → 에이전트 간 프로토콜
임베딩과 RAG
벡터 표현, 검색, 재정렬, 근거화의 관계를 순서대로 이해한다.
트랜스포머 아키텍처
임베딩·어텐션·정규화·인코더와 디코더를 거쳐 대표 트랜스포머 아키텍처를 연결한 고급 과정이다.
권장 순서: 트랜스포머 → 토큰 임베딩층 → 세그먼트 임베딩 → 위치 인코딩 → 사인파 위치 인코딩 → 학습형 위치 임베딩
프로덕션 AI 에이전트
도구 호출과 상태 변경을 안전하게 운영하는 에이전트 시스템 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: AI 에이전트 → 에이전트 루프 → 에이전트 목표 → 에이전트 과제 분해 → 에이전트 숙고 → 에이전트 계획 품질
프로덕션 AI API 시스템
웹 전송 규약과 API 계약에서 스트리밍·멀티모달·도구 호출·응답 검증까지 연결한 고급 과정이다.
권장 순서: 통합 자원 식별자 → 통합 자원 위치 지정자 → 도메인 이름 시스템 → HTTPS → 전송 계층 보안 → HTTP 메서드
프롬프트 시스템 설계
프롬프트를 반복 가능한 제품 품질 관리 단위로 다루려는 기획자와 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: 프롬프트 → 프롬프트 엔지니어링 → 시스템 프롬프트 → 사용자 프롬프트 → 프롬프트 템플릿 → 프롬프트 구분자
한국어·다국어 AI
한글 표현과 한국어 형태·화용 처리에서 교차언어 전이, 개인정보, 코드 스위칭과 한국어 벤치마크까지 연결한 전문 학습 과정이다.
권장 순서: 언어 모델 → 대규모 언어 모델 → 토큰화 → 토크나이저 → 문자 단위 토큰화 → 바이트 단위 토큰화
현대 신경망과 모델 아키텍처
뉴런과 계산 그래프에서 합성곱·순환·그래프·생성 모델까지 신경망 구조의 발전을 연결한 중급 과정이다.
효율적·장문맥 트랜스포머
희소·선형·메모리 효율 어텐션에서 위치 확장과 장문맥 모델 계보까지 연결한 전문 과정이다.
권장 순서: 어텐션 계산 복잡도 → 로컬 어텐션 → 글로벌 어텐션 → 슬라이딩 윈도 어텐션 → 블록 희소 어텐션 → 희소 어텐션
AI 규제와 리터러시
한국 인공지능기본법과 EU AI Act를 관할·역할·위험 분류부터 영향평가, 적합성, 운영 증거와 GPAI 의무까지 공식 1차 자료에 따라 학습하는 전문 과정이다.
권장 순서: AI 거버넌스 → AI 책임성 → AI 규제 분류 → 한국 인공지능기본법 → 한국 고영향 인공지능 → 고영향 인공지능 확인 절차
AI 기초
용어와 원리부터 언어 모델의 기본 작동까지 이해하는 백과 중심 과정이다.
AI 보안과 레드팀
모델·데이터·도구·운영 계층의 위협을 검증하는 보안과 안전 담당자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: AI 안전 → AI 위협 모델링 → AI 위험 평가 → AI 위험 대장 → AI 레드팀 평가 → 적대적 테스트
AI 시스템·하드웨어·서빙
AI 가속기와 메모리 계층에서 컴파일·양자화·KV 캐시·배칭·서빙 운영까지 연결한 전문 과정이다.
권장 순서: 추론 → AI 가속기 → 그래픽 처리 장치 → 텐서 처리 장치 → 신경망 처리 장치 → 고대역폭 메모리
AI 에이전트 시스템
도구 호출부터 상태·메모리·오케스트레이션·안전 제어까지 다룬다.
AI API 개발
웹 API 기초와 모델 호출, 구조화 출력, 추론 운영 개념을 연결한다.
AI를 위한 수학·통계
선형대수·확률·통계·정보이론·미분·최적화를 AI 모델 이해 순서에 맞춰 연결한 중급 과정이다.
LLM 내부 구조
토큰 처리에서 트랜스포머와 생성 파라미터까지 순서대로 연결한다.
LLM 평가와 관측성
모델과 LLM 기반 시스템의 품질 기준과 배포 게이트를 설계하는 평가 담당자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
권장 순서: 모델 평가 → 평가 지표 → 벤치마크 → 벤치마크 데이터셋 → 벤치마크 모음 → 벤치마크 타당도
LLMOps와 프로덕션 서빙
지연 시간·처리량·비용·안정성을 함께 책임지는 LLM 플랫폼 엔지니어 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.