AI Engineering

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LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG, agent, DV 활용

목차 📋 사전 지식 🗺️ 개념 맵 📚 학습 모듈 📖 관련 자료 🗺️ 개요 & 컨셉 맵

📋 사전 지식

Python, 머신러닝/딥러닝 개요, API 호출 경험

🗺️ 개념 맵

개념 의존성 — 순서대로 학습 권장

M01 LLM Fundamentals → M02 Prompt Engineering → M03 Embedding & Vector DB → M04 RAG

↪ M05 Agent Architecture → M06 Strategy Selection → M07 DV Application → Ref Quick Reference

각 노드 = 모듈 (클릭하여 이동) · 화살표(→) = 선수 지식 흐름

📚 학습 모듈

01

LLM Fundamentals

02

Prompt Engineering & In-Context Learning

03

Embedding & Vector DB

04

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

05

Agent Architecture

06

Strategy Selection (Prompt vs RAG vs Fine-tune)

07

DV/EDA Application

★

Quick Reference Card

📖 관련 자료

• 📚 용어집 (Glossary) — 핵심 용어 정의 및 교차 참조
• 📝 퀴즈 (Quizzes) — 챕터별 이해도 점검

🗺️ 개요 & 컨셉 맵

코스 전체의 컨셉 맵과 깊이 있는 개요는 다음 문서를 참고하세요:

→ 코스 개요 & 컨셉 맵

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