🎓 LLM 설계자 과정 Silver Track 오리엔테이션 | AI 사용자에서 설계자로

🎓 LLM 설계자 육성 과정 Silver Track 오리엔테이션 | AI 사용자에서 설계자로

📌 영상 소개

AI를 단순히 '사용'하는 것을 넘어, AI 시스템을 직접 '설계'하고 '운영'할 수 있는 전문가로 성장하고 싶으신가요?

이 영상은 **12주 만에 LLM 설계자로 거듭나는 Silver Track 교육 과정**의 전체 로드맵을 소개합니다.

실무에 즉시 적용 가능한 파인튜닝, RAG 시스템, LLMOps까지 - AI 시대의 핵심 역량을 모두 담았습니다.

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⏱️ 타임스탬프

00:00 인트로: AI 시대, 왜 설계자가 되어야 하는가?
01:07 Section 1: AI 사용자에서 설계자로 - 죽은 지식에서 살아있는 지혜로
05:15 Section 2: 12주 로드맵
04:08 Section 3: 실패하며 배우기 - 지식 넘어 지혜
05:57 Section 4: 여정을 위한 지원
06:25 Section 5: LLM Architect로서 당신의 미래

*🔥 Week 1: LLM 파인튜닝*
Week 1: 데이터 파이프라인 구축
Week 2: LoRA/QLoRA 기법
Week 3: 모델 평가 및 Hugging Face 배포
Week 4: 도메인 특화 Nano-LLM 프로젝트

*🔥 Week 2: RAG 시스템*
Week 5: 벡터 검색 시스템 기초
Week 6: 고급 청킹 전략
Week 7: 한국어 Reranker 통합
Week 8: 엔터프라이즈 RAG 챗봇 프로젝트

*🔥 Week 3A: LLMOps*
Week 9: CI/CD 파이프라인
Week 10: RAGOps 및 모니터링
Week 11-12: 프로덕션 레디 시스템 구축

*💡 Case Study: (Week 4B: MCP)*
Optional

*💡 Week 4: 실전 가이드*
프로젝트 기반 학습(PBL)

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🎯 이런 분들께 추천합니다

✅ Python으로 실무 프로젝트를 진행해본 개발자
✅ 머신러닝 기초는 알지만 LLM 실무 경험이 없는 분
✅ AI를 단순 사용하는 것을 넘어 설계하고 싶은 분
✅ 프로덕션 환경에 AI 시스템을 배포하고 싶은 분
✅ AI 윤리와 책임성을 중요하게 생각하는 분

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📚 Silver Track 핵심 커리큘럼

🔹 모듈 1: LLM 도메인 적응 및 파인튜닝 (4주, 80시간)
고품질 학습 데이터 큐레이션 및 전처리
PEFT 기법 (LoRA/QLoRA) 활용
Unsloth.ai로 Llama 3 파인튜닝
Hugging Face Hub 배포 및 from_pretrained 로드
**산출물**: 한국어 도메인 특화 Nano-LLM

🔹 모듈 2: RAG 시스템 아키텍처 및 성능 최적화 (4주, 80시간)
비정형 데이터 처리 및 벡터 DB 구축
고급 청킹 전략 (Overlapping, Recursive, Semantic)
한국어 Reranker 파인튜닝 및 통합
쿼리 분해 및 메타데이터 필터링
**산출물**: 엔터프라이즈 지식 기반 RAG 챗봇

🔹 모듈 3A: 프로덕션 환경 구축 및 LLMOps (4주, 80시간)
GitHub Actions CI/CD 파이프라인
Docker 컨테이너화 및 배포 자동화
Prometheus + Grafana 모니터링 대시보드
지속적 훈련(CT) 및 모델 드리프트 관리
**산출물**: 프로덕션 레디 LLM 시스템

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💰 예상 학습 비용

**GPU 환경**: Google Colab Pro 월 $10
**LLM API**: OpenAI/Claude API $50-100
**벡터 DB**: Pinecone 무료 티어 또는 self-hosted
**총 12주 비용**: $80-150

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🏆 수료 시 획득 역량

✅ 도메인 특화 LLM 파인튜닝 및 배포
✅ 프로덕션 RAG 시스템 설계
✅ LLMOps 파이프라인 자동화
✅ AI 윤리 및 책임성 의사결정
✅ Hugging Face + GitHub 포트폴리오
✅ LLM Designer - Silver Certificate

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🎓 수료 후 진로

*LLM 엔지니어*
기업 내 LLM 시스템 구축 및 운영
도메인 특화 모델 파인튜닝

*ML 엔지니어*
MLOps 파이프라인 설계 및 자동화
모델 배포 및 모니터링

*AI 프로덕트 매니저*
AI 기반 제품 기획
기술적 실현 가능성 평가

*AI 컨설턴트 / 솔루션 아키텍트*
기업 AI 전환 전략 수립
윤리적 AI 거버넌스 구축

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📖 핵심 기술 스택

**파인튜닝**: Hugging Face Transformers, Unsloth.ai, PEFT, LoRA/QLoRA
**RAG**: LangChain, LlamaIndex, Milvus, Pinecone, Cohere Rerank
**LLMOps**: Docker, Kubernetes, GitHub Actions, Prometheus, Grafana, LangSmith
**클라우드**: AWS SageMaker, GCP Vertex AI

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💡 핵심 교육 철학

"AI가 정답을 찾는 시대, 인간은 올바른 질문을 던진다"

*죽은 지식 3가지*
1. AI가 대체할 수 있는 단순 계산 및 반복 작업 지식
2. 업데이트되지 않은 정적인 기술 정보
3. 정답 찾기에만 몰두하게 하는 교육 방식

*살아있는 지혜로의 전환*
실패를 통한 경험 축적
AI와의 창의적 협업
비판적 사고와 통찰력
윤리적 책임성

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

*Q1. Bronze Track을 거치지 않고 Silver Track에 바로 들어갈 수 있나요?*
A. 네, 선수 요구사항(Python 중급, Git, ML 기초)을 충족하면 가능합니다.

*Q2. GPU가 필요한가요?*
A. Google Colab Pro (월 $10)로 충분합니다. 고성능 개인 GPU는 필수 아닙니다.

*Q3. 주당 학습 시간은?*
A. 평균 20시간 (이론 3-4h, 실습 8-10h, 프로젝트 5-6h, 멘토링 2h)

*Q4. 영어를 못하는데 괜찮을까요?*
A. 기본적인 기술 문서 읽기 능력 필요. 강의는 한국어, ChatGPT/DeepL 번역 활용 가이드 제공.

*Q5. 수료 후 취업 지원이 있나요?*
A. 이력서 리뷰, 모의 면접, 파트너 기업 채용 정보 공유. (단, 취업 보장 아님)

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🔗 유용한 링크

📘 *공식 문서*
Hugging Face Course: https://huggingface.co/course
LangChain Docs: https://python.langchain.com/docs
LlamaIndex Docs: https://docs.llamaindex.ai

📺 *추천 강의*
DeepLearning.AI - LangChain for LLM Application Development
Fast.ai - Practical Deep Learning for Coders
Stanford CS324 - Large Language Models

📰 *커뮤니티*
Reddit: r/MachineLearning, r/LocalLLaMA, r/LangChain
Discord: LangChain, Hugging Face, LlamaIndex

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🎬 관련 영상

📌 [Bronze Track 소개] AI 입문자를 위한 16주 완성 과정
📌 [Gold Track 소개] MCP 통합 및 실시간 에이전트 구축
📌 [수료생 인터뷰] Silver Track으로 커리어 전환 성공 스토리
📌 [프로젝트 쇼케이스] 실제 구축한 RAG 시스템 데모

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📝 저작권 및 면책

이 영상의 모든 내용은 교육 목적으로 제작되었습니다.
프로그램 세부 사항은 기수별로 업데이트될 수 있습니다.
최신 정보는 공식 웹사이트 또는 이메일 문의를 통해 확인 바랍니다.

과정 홈페이지: [https://hermes.deepnexusone.com/silver]