AI 요약관련 정보

• AI 엔지니어는 AI를 소프트웨어 시스템에 구현하는 역할을 담당하며, 기존 AI 모델이나 LLM을 활용하여 시스템을 구축하고 개선합니다. 🛠️
• Python은 AI 및 머신러닝 분야에서 핵심적인 언어이므로, Python에 대한 강력한 기초를 다지는 것이 중요합니다. 🐍
• Git, GitHub, IDE(PyCharm, VS Code), Bash 명령어, 가상 환경, Jupyter Notebook 등 다양한 소프트웨어 엔지니어링 도구를 숙지해야 합니다. 🧰
• LLM의 작동 방식, 아키텍처, 다양한 LLM의 특징을 이해하고, OpenAI API, Deepseek API, Claude API 등을 활용하여 LLM과 상호 작용하는 방법을 배워야 합니다. 🤖
• Langchain, Langraph, HuggingFace Transformers와 같은 AI 프레임워크를 학습하여 AI 에이전트 및 시스템을 구축하고 오케스트레이션하는 능력을 키워야 합니다. ⚙️
• AI To-Do List, AI 웹 스크래퍼, AI 콘텐츠 도우미 등 AI 프로젝트를 직접 구축하여 실질적인 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 💡
• 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정(Fine-tuning), 임베딩 및 벡터 데이터베이스, 검색 증강 생성(RAG) 등 고급 LLM 기술을 습득해야 합니다. 📚
• LLM Ops를 통해 LLM 시스템을 안정적으로 운영하고 관리하는 방법을 배우고, 확장 가능한 소프트웨어 시스템을 구축할 수 있도록 해야 합니다. 🚀