13-3. 학습 로드맵 | LLM 핵심 이론

01

강의 요약

지금까지 학습한 내용

LLM 핵심 이론 완료!

13

Parts

44

Lectures

All

Interactive

LLM 기초부터 멀티에이전트까지, AI 핵심 이론을 완주했습니다!

학습한 내용

Part 1-5: LLM 기초

AI/ML 계층, 다음 단어 예측, Transformer, 토큰화, 컨텍스트 윈도우, 디코딩 전략, 모델 비교

Part 6: 프롬프트 엔지니어링

Zero-shot, Few-shot, CoT, Task Decomposition, ReAct, 프롬프트 최적화

Part 7-8: RAG

임베딩, 벡터 검색, 청킹, Reranking, 쿼리 변환, Self-RAG, CRAG

Part 9: 파인튜닝

Full Fine-tuning, LoRA, QLoRA, 데이터 준비, 하이퍼파라미터

Part 10-11: Agent & Agentic RAG

ReAct 패턴, Tool Use, Function Calling, Router, Orchestration

Part 12-13: 멀티에이전트 & 실전

통신 패턴, AutoGen, CrewAI, MCP, 프로젝트 설계

02

심화 학습 로드맵

다음 단계 학습 가이드

STEP 1 실습 프로젝트

간단한 챗봇

OpenAI/Claude API로 대화형 챗봇 구현

문서 Q&A

LangChain + Vector DB로 RAG 시스템 구축

단순 Agent

검색 도구를 사용하는 ReAct Agent

STEP 2 고급 구현

Agentic RAG

LangGraph로 적응형 RAG 시스템

멀티에이전트 팀

CrewAI/AutoGen으로 협업 시스템

MCP 서버

커스텀 MCP 서버 개발

STEP 3 프로덕션

모니터링 & 평가

LangSmith, RAGAS로 품질 관리

비용 최적화

캐싱, 모델 선택, 토큰 관리

보안 & 규정 준수

프롬프트 인젝션 방어, 데이터 보호

03

다음 단계

학습 완료 후 실행 계획

1

직접 만들어보기

이론을 실제 코드로 구현해보세요. 간단한 RAG 시스템부터 시작하는 것을 추천합니다.
2

실제 문제에 적용

자신의 업무나 프로젝트에 LLM을 적용해보세요. 실제 문제를 해결하면서 가장 많이 배웁니다.
3

최신 동향 팔로우

AI 분야는 빠르게 발전합니다. 주요 연구소 블로그, arXiv 논문, 커뮤니티를 정기적으로 확인하세요.
4

지식 공유하기

배운 내용을 블로그, 발표, 오픈소스 기여로 공유하세요. 가르치면서 더 깊이 이해하게 됩니다.

COMPLETE

축하합니다!

학습 완료!

LLM 핵심 이론 과정을 모두 완료했습니다. 이제 여러분은 LLM 기술의 기초부터 고급 개념까지 이해하고 있습니다. 이 지식을 바탕으로 실제 프로젝트에 도전하고, 계속해서 성장해 나가세요!

SUMMARY

핵심 요약

과정 완료: 13개 파트, 44개 강의로 LLM 핵심 이론 학습
실습 단계: 챗봇 → RAG → Agent 순으로 프로젝트 진행
고급 단계: Agentic RAG, 멀티에이전트, MCP 개발
프로덕션: 모니터링, 비용 최적화, 보안 고려
지속 학습: 공식 문서, 논문, 커뮤니티 활용