ai-agent 141
- Hermes Agent vs OpenClaw
- Agent Engineering
- AI Product Engineer - Interactive Learning System
- Roadmap - 커리큘럼 전체 보기
- Review Mode - 복습 퀴즈
- Progress - 학습 진도 확인
- Exercise Mode - 실습 도전
- Learning Mode - 주차별 순서 학습
- Explore Mode - 개념 탐색
- Ask Mode - 질문하기
- Agents Companion Guide
- Exercises - 자기주도 실습
- 업스테이지 AI Agent 서비스 파이프라인 과정 학습 정리
- Agentic AI 패턴 가이드 1: Workflow vs Agent
- Agentic Workflow 개인 학습 로드맵
- AI Agent 완벽 가이드 3: Memory, RAG, Guardrails, Cost
- AI Agent 완벽 가이드 2: Agent 성숙도 7단계
- AI Agent 완벽 가이드 1: 정의와 Workflow 구분
- AI Agent 개인 학습 로드맵
- LLMOps 패턴 정리
- Error Analysis 실습
- Error Analysis
- Observability (관측 가능성)
- Observability
- 상태관리 (State Management)
- idol-agent v0.7 - 상태관리 + 비용 추적
- 상태관리 + 비용 추적 실습
- 상태 관리
- LiteLLM
- idol-agent v0.6 - LiteLLM + Docker + CI/CD
- LiteLLM 통합 + Docker 실습
- Week 09: LLMOps
- API 이슈 & LiteLLM
- CD (Continuous Deployment)
- CI/CD
- GitHub Actions CI
- Gradio
- Streaming 구현
- Supabase
- idol-agent v0.2 - LangGraph MVP
- LangGraph 에이전트 구현 실습
- LangGraph MVP
- 프로젝트 아키텍처 설계 실습
- Week 08: Agent 아키텍처 / 서비스 배포
- Agent Architecture 수업 기록
- Agent 개발 팁, 효과적인 프로젝트 운영 전략
- AI Workflow Design
- Fitness Buddy - AI 운동 버디 서비스 기획
- Week 07 - AI 서비스 프로젝트
- AI 서비스 기획 가이드
- AgentOps
- Agent Evaluation
- Evaluation + AgentOps 실습
- Evaluation & AgentOps
- Context Engineering
- Context Engineering + Safety 실습
- Context Engineering & Safety
- Memory Management
- Agentic RAG
- Agentic RAG + Memory 실습
- Agentic RAG & Memory Management
- Tool Calling
- MCP (Model Context Protocol)
- Tool Calling 기본 과제
- Tool Calling Fundamentals & MCP
- LangGraph
- Agentic Workflow
- Agent Architecture
- Week 06: Agentic Workflow
- AI 서비스와 에이전트 설계
- Visual-Text Embedding Alignment 실습
- Related Works & Agentic AI Summary
- LLM 보안
- Advanced RAG
- RAG Knowledge Conflict 실습
- Advanced RAG 2 & LLM 보안
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Naive RAG 파이프라인 구축 실습
- RAG Fundamentals & Advanced RAG 1
- 고급 LLM 프롬프팅 전략
- Prompt Engineering
- GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners
- GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners
- Week05 실습: 프롬프트 설계 연습
- MMLU로 확인한 기본 프롬프팅 튜토리얼
- Week 05 - Prompt Engineering & RAG
- Introduction & Basic Prompting
- 네트워크와 AI 실습
- 네트워크와 AI
- 배포 자동화 실습
- 클라우드 배포 자동화
- 웹서버 서비스 실습
- 웹서버 사용자 서비스
- 클라우드 컴퓨팅
- 클라우드 컴퓨팅 실습
- 클라우드 컴퓨팅 시작하기
- HTTP
- HTTP 웹통신 실습
- Week 04 - 네트워크와 클라우드
- HTTP와 웹 통신 이해
- Docker
- Docker/MySQL 실습
- Docker 인프라와 MySQL 데이터베이스
- GitHub 협업 실습
- GitHub 협업 - PR, Issue, 프로젝트 관리
- Git
- Git 기본/심화 실습
- Git 기본과 심화 - 버전 관리의 핵심
- FastAPI
- Solar FastAPI 앱
- 개발환경 구성 실습
- Week 03 - 개발환경, Git, Docker
- 개발환경 구성 - IDE, Python, uv
- 정렬 알고리즘
- 정렬/문제풀이 실습
- 정렬 알고리즘과 코딩 문제 풀이
- 재귀 (Recursion)
- 힙 (Heap)
- 힙/재귀 실습
- 우선순위 큐, 힙, 재귀호출, 탐색 알고리즘
- 트리 (Tree)
- 그래프 (Graph)
- BFS / DFS
- 트리/그래프 탐색 실습
- 트리, 그래프, DFS/BFS 탐색
- 스택 (Stack)
- 큐 (Queue)
- 해시 (Hash)
- 스택/큐/해시 실습
- 스택, 큐, 해시 테이블
- 시간복잡도 (Time Complexity)
- 알고리즘 분석 실습
- Week 02 - 자료구조와 알고리즘
- 알고리즘 분석 기초 - Big-O, 배열, 링크드 리스트
- AI 윤리와 사회적 영향 실습
- AI 윤리와 사회적 영향
- 산업별 AI 적용 사례 탐구
- AI 대화 설계 및 컨텍스트 엔지니어링
- 학습 로드맵
- PPT Workspace - HTML to PPTX 변환
- Week 01 - AI Literacy