실제 시스템을 구축하기 위한 10대 AI 엔지니어링 GitHub 리포
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소개
실제 코드, 실제 노트북, 실제 시스템을 파고들면서 실용적인 AI 엔지니어링을 더 빠르게 익힐 수 있습니다. 무언가를 부수고 고치는 과정은 또 다른 강의를 보는 것보다 더 많은 것을 가르쳐 줍니다. 아래 저장소들은 무료이며, 잘 구조화되어 있고, 실제로 작동하는 것에 초점을 맞추어 이론에서 실제 배포된 기능으로 이동하는 데 도움을 줍니다. 각 선택지는 실습 자료와 명확한 가이드를 포함하고 있으며—강의, 노트북, 예제, 그리고 불필요한 설정 없이 바로 실행되는 엔드‑투‑엔드 프로젝트를 제공합니다.
Repository List
1. Hands‑On Large Language Models
책에 수록된 전체 코드와 노트북으로, LLM 기본, 학습, 파인‑튜닝을 다룹니다. 기초부터 커스터마이징까지 단계별로 진행할 수 있는 노트북‑우선 가이드에 적합합니다.
GitHub – HandsOnLLM/Hands‑On‑Large‑Language‑Models
2. AI Agents for Beginners (Microsoft)
무료이며 구조화된 11개의 레슨 코스로, AI 에이전트를 올바르게 시작할 수 있도록 단계별 안내를 제공합니다. (우회 경로 없이 바로 가는 길이라고 생각하면 됩니다.)
GitHub – microsoft/ai‑agents‑for‑beginners
3. GenAI Agents (Nir Diamant)
생성 AI 에이전트 기술에 대한 명확한 튜토리얼과 구현 예시를 제공하며, 기본 빌드부터 고급 전략까지 다룹니다. 다양한 에이전트 전략이 어떻게 연결되는지 보여줘 설계 선택을 쉽게 이해할 수 있습니다.
GitHub – NirDiamant/GenAI_Agents
4. Basics (Made With ML)
엔드‑투‑엔드 생산 수준의 ML 시스템을 구축하는 최고의 자료 중 하나입니다. 깔끔한 노트북보다 실제 운영 품질과 실전 시스템에 관심이 있을 때 완벽합니다.
GitHub – madewithml/basics
5. Prompt Engineering Guide (DAIR‑AI)
프롬프트 엔지니어링에 관한 방대한 가이드, 논문, 노트북, 리소스를 한 곳에 모아둔 컬렉션입니다. 검증된 패턴과 빠른 레퍼런스를 찾을 때 유용합니다.
GitHub – dair‑ai/Prompt‑Engineering‑Guide
6. Hands‑On AI Engineering (Sumanth077)
LLM을 활용한 AI 기반 애플리케이션 및 에이전트 시스템의 실제 동작 예시를 큐레이션한 저장소입니다. 작동하는 예시를 통해 구성 요소가 어떻게 맞물리는지 보여주어 추측에 드는 시간을 크게 절감합니다.
GitHub – Sumanth077/Hands‑On‑AI‑Engineering
7. Awesome Generative AI Guide (Aishwaryanr)
GenAI 연구 업데이트, 노트북, 면접 준비 자료 등을 한 번에 제공하는 원스톱 레포입니다. 탄탄한 레퍼런스 자료와 함께 실습하면서 최신 동향을 따라가기에 좋습니다.
GitHub – aishwaryanr/awesome‑generative‑ai‑guide
8. DMLS Book Summaries (Chi Phuyen)
가장 중요한 ML 시스템 서적 중 하나의 요약과 참고 자료를 제공합니다. 시스템 사고를 강화해 많은 문제를 사전에 예방할 수 있도록 돕습니다.
GitHub – chiphuyen/dmls‑book
9. ML for Beginners (Microsoft)
실제 실행 가능한 예제와 연습문제로 구성된 초보자 친화적인 ML 커리큘럼입니다. 빠른 성과를 얻고자 하는 새로운 ML 실무자를 위한 견고한 시작점입니다.
GitHub – microsoft/ML‑For‑Beginners
10. LLM Course (mlabonne)
LLM 애플리케이션을 구축, 평가, 배포하는 전 과정을 다루는 실습 중심의 엔드‑투‑엔드 코스입니다. 아이디어 구상부터 실제 배포까지 명확한 로드맵을 원하는 경우에 이상적입니다.
GitHub – mlabonne/llm‑course
추가 자료
실제 활용 가능한 저장소를 더 많이 보려면, 이 선별된 오픈‑소스 AI 프로젝트 목록을 탐색해 보세요:
Curated List of Open‑Source AI Projects
마무리 생각
이 자료들은 중요한 것에 초점을 맞춥니다: 실용적인 기술, 작동 예제, 그리고 명확한 단계들. 자신의 수준과 목표에 맞는 레포를 선택하고, 작은 마감일을 정한 뒤 의도적으로 자료를 진행하세요. AI 소스‑코드 레포지토리와 예제를 계속 탐색하여 이 프로젝트들을 기반으로 실력을 확장하고 연습을 심화하세요.