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AI 리소스
AI 실무자·연구자가 참고하는 리소스 모음입니다. 리포지토리, 인물, 리스트, 에세이, 뉴스레터, 강의, 한국어 자료를 분야별로 정리했습니다.
리포지토리11
코드로 이해하는 오픈소스 구현과 프레임워크
nanoGPT(새 창)
GPT를 밑바닥부터 학습·재현하는 최소 구현체. 300줄 남짓 코드로 트랜스포머 사전학습의 전 과정을 직접 돌려볼 수 있어 LLM 내부를 이해하는 출발점으로 널리 쓰인다.
micrograd(새 창)
역전파와 자동미분을 100줄 남짓 스칼라 엔진으로 구현한 교육용 리포. 신경망 학습의 핵심 원리를 수식이 아니라 코드로 좇을 수 있어 딥러닝 입문 자료로 자주 인용된다.
nanochat(새 창)
데이터 준비부터 사전학습·파인튜닝·추론·웹 UI까지 ChatGPT류 전체 스택을 한 리포에 담은 최소 구현. 적은 예산으로 나만의 LLM을 처음부터 끝까지 만들어보는 실습 교재로 2025년 공개 직후 화제가 됐다.
Hugging Face Transformers(새 창)
사전학습 모델을 불러오고 파인튜닝·추론하는 사실상의 표준 라이브러리. 수만 개 공개 모델이 이 API로 배포되어 실무 어디서든 마주치는 기본기다.
llama.cpp(새 창)
C/C++로 작성해 CPU와 소비자용 GPU에서 LLM을 돌리는 추론 엔진. GGUF 양자화로 노트북·온디바이스 실행을 대중화했고 로컬 LLM 생태계의 토대가 됐다.
vLLM(새 창)
PagedAttention 기반으로 처리량을 끌어올린 LLM 추론·서빙 엔진. 프로덕션에서 대규모 요청을 저비용으로 감당하는 표준 서빙 스택으로 자리 잡았다.
Ollama(새 창)
명령어 한 줄로 로컬에서 LLM을 내려받아 실행하는 런타임. 모델 관리와 API 서버를 자동으로 묶어줘 개인 개발 환경에서 가장 손쉬운 로컬 LLM 진입점이다.
LangGraph(새 창)
상태와 분기를 그래프로 정의해 다단계 에이전트·워크플로를 짜는 프레임워크. 단순 체인을 넘어 순환·조건·휴먼인더루프가 필요한 실전 에이전트 구현에 폭넓게 쓰인다.
Unsloth(새 창)
적은 VRAM으로 LLM 파인튜닝을 두 배 이상 빠르게 돌리는 라이브러리. 무료 GPU 환경에서도 LoRA 학습이 가능해 개인·소규모 파인튜닝의 진입 장벽을 크게 낮췄다.
Whisper(새 창)
다국어 음성을 텍스트로 옮기는 오픈소스 STT 모델. 한국어를 포함해 잡음 환경에서도 전사 품질이 안정적이라 자막·회의록·음성 파이프라인의 기본 선택지가 됐다.
ComfyUI(새 창)
노드 그래프로 이미지·영상 생성 파이프라인을 조립하는 도구. Stable Diffusion 계열 워크플로를 세밀하게 제어할 수 있어 생성형 비주얼 작업의 표준 작업대로 쓰인다.
실무자·연구자11
글과 코드가 레퍼런스가 되는 사람들
Andrej Karpathy(새 창)
OpenAI 창립 멤버이자 전 테슬라 오토파일럿 총괄. nanoGPT와 'Neural Networks: Zero to Hero' 강의처럼 LLM을 밑바닥부터 짜보게 하는 자료가 입문·중급 개발자의 표준 레퍼런스가 됐다.
Simon Willison(새 창)
Django 공동 창시자이자 Datasette·LLM CLI 제작자. LLM을 직접 써보며 남기는 상세한 실험 기록과 도구 리뷰가 실무자들이 가장 먼저 찾는 블로그가 됐다.
Lilian Weng(새 창)
전 OpenAI 안전 시스템 총괄. 트랜스포머·에이전트·디퓨전 같은 주제를 그림과 수식으로 깊게 정리한 블로그 글이 논문 이해의 관문 역할을 한다.
Chip Huyen(새 창)
'Designing Machine Learning Systems'·'AI Engineering' 저자. ML을 프로덕션에서 운영하는 관점의 글이 ML 엔지니어링 실무의 기준점으로 자주 인용된다.
Sebastian Raschka(새 창)
'Build a Large Language Model (From Scratch)' 저자이자 뉴스레터 'Ahead of AI' 운영자. LLM 구현과 최신 연구를 코드와 함께 차근히 풀어주는 글로 알려져 있다.
Jim Fan(새 창)
NVIDIA GEAR 랩을 이끄는 로보틱스·체화 AI 연구자. 최신 논문과 데모를 빠르게 짚어주는 X 피드가 이 분야 흐름을 따라가기에 좋다.
Jeremy Howard(새 창)
fast.ai 공동 창업자이자 실용 딥러닝 교육의 대표 인물. 접근성 높은 강의와 라이브러리로 수많은 개발자를 딥러닝에 입문시켰다.
Eugene Yan(새 창)
아마존 응용과학자. 추천 시스템·LLM 평가·ML 시스템 설계를 실무 사례로 정리한 에세이가 현업 엔지니어에게 널리 읽힌다.
Hamel Husain(새 창)
머신러닝 엔지니어이자 컨설턴트로, LLM 평가와 파인튜닝 실무의 대표 목소리. 현장에서 검증한 워크플로를 정리한 글과 강의로 알려져 있다.
Philipp Schmid(새 창)
구글 딥마인드 소속(전 Hugging Face) 엔지니어. 오픈 모델·파인튜닝·배포를 바로 따라 할 수 있는 코드 중심 튜토리얼 블로그로 유명하다.
Andrew Ng(새 창)
Coursera·DeepLearning.AI 창업자이자 현대 ML 교육의 대명사. 'The Batch' 뉴스레터와 강의로 업계 동향과 기초를 함께 짚어준다.
큐레이션 리스트11
주제별로 관리되는 리소스 모음
sindresorhus/awesome(새 창)
주제별 awesome 리스트를 모아둔 최상위 인덱스로, AI·데이터·언어별 도구 등 특정 도메인의 신뢰할 만한 하위 큐레이션으로 진입할 때 출발점으로 쓴다.
Hannibal046/Awesome-LLM(새 창)
LLM 모델·논문·프레임워크·배포 도구를 폭넓게 정리한 리스트로, LLM 생태계 전반을 한 번에 훑을 때 기준으로 삼는다.
punkpeye/awesome-mcp-servers(새 창)
MCP(Model Context Protocol) 서버를 카테고리별로 집대성한 리스트로, 특정 데이터·툴 연동 서버를 찾을 때 사실상 표준 색인으로 쓴다.
f/awesome-chatgpt-prompts(새 창)
역할 지정형 ChatGPT 프롬프트를 대량으로 모아둔 리스트로, 특정 페르소나나 업무 톤을 빠르게 잡을 프롬프트 원형을 찾을 때 참고한다.
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps(새 창)
바로 실행 가능한 RAG·AI 에이전트 앱 예제를 모은 리포로, 참고할 구현 패턴이나 스타터 코드를 찾을 때 유용하다.
e2b-dev/awesome-ai-agents(새 창)
자율 AI 에이전트 프로젝트를 오픈소스·상용 가리지 않고 정리한 리스트로, 현재 에이전트 지형을 파악하거나 레퍼런스를 찾을 때 본다.
steven2358/awesome-generative-ai(새 창)
생성형 AI 서비스·도구·모델을 분야별로 큐레이션한 리스트로, 텍스트·이미지·오디오 등 실무에 붙일 도구를 탐색할 때 참고한다.
kyrolabs/awesome-langchain(새 창)
LangChain 생태계의 도구·라이브러리·프로젝트를 모은 리스트로, LangChain 기반 개발 시 주변 도구를 빠르게 찾는 용도로 쓴다.
VoltAgent/awesome-design-md(새 창)
유명 브랜드 디자인 시스템을 DESIGN.md 형식으로 정리한 모음으로, 프로젝트에 파일 하나 넣고 코딩 에이전트에게 일관된 UI를 생성시킬 때 쓴다.
josephmisiti/awesome-machine-learning(새 창)
언어·프레임워크별 머신러닝 라이브러리와 도구를 방대하게 정리한 리스트로, ML 스택을 언어 기준으로 고를 때 참고한다.
ChristosChristofidis/awesome-deep-learning(새 창)
딥러닝 강의·논문·프레임워크·튜토리얼을 오래 관리해 온 큐레이션으로, 딥러닝 학습 자료를 체계적으로 훑을 때 기준으로 삼는다.
에세이12
오래 참고되는 글
Software 2.0(새 창)
신경망을 데이터로 컴파일되는 새로운 소프트웨어로 규정한 2017년 에세이다. 코드가 아니라 데이터셋과 가중치로 프로그램을 만든다는 관점의 원류로, 지금의 ML 엔지니어링 사고방식을 이해하는 출발점
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(새 창)
문자 단위 RNN이 셰익스피어·코드·논문을 그럴듯하게 생성하는 과정을 직접 보여준 2015년 글이다. 딥러닝이 실제로 무엇을 학습하는지 감을 잡게 해주는 고전
A Recipe for Training Neural Networks(새 창)
신경망 학습이 왜 조용히 실패하는지, 어떤 순서로 디버깅해야 하는지 정리한 실전 체크리스트다. 모델을 직접 학습하고 튜닝하는 사람이면 반복해서 꺼내 보게 되는 글
LLM Powered Autonomous Agents(새 창)
LLM을 두뇌로 삼는 에이전트를 계획·기억·도구 사용으로 분해해 정리한 2023년 글이다. 지금의 에이전트 논의에서 공통 어휘가 된 개념 프레임
Prompt Engineering(새 창)
프롬프팅 기법을 논문 인용과 함께 체계적으로 묶어 정리한 서베이형 글이다. 특정 기법이 궁금할 때 꺼내 보는 레퍼런스
Prompt injection attacks against GPT-3(새 창)
프롬프트 인젝션이라는 용어를 처음 정의한 2022년 글이다. SQL 인젝션과의 유사성으로 문제를 짚어, LLM 앱 보안을 이야기할 때 반드시 거쳐 가는 원전
The lethal trifecta for AI agents(새 창)
개인 데이터 접근·비신뢰 콘텐츠·외부 통신 세 가지가 한 에이전트에 겹치면 데이터 유출로 직결된다는 위협 모델이다. MCP와 툴 연결 시대에 갖춰야 할 보안 렌즈
Building effective agents(새 창)
워크플로와 에이전트를 구분하고 프롬프트 체이닝·오케스트레이터 같은 실전 패턴을 제시한 Anthropic 엔지니어링 글이다. 복잡도는 필요할 때만 올린다는 원칙이 핵심
The Bitter Lesson(새 창)
손으로 넣은 도메인 지식보다 연산과 학습에 맡긴 방법이 결국 이긴다는 짧은 에세이다. AI가 나아갈 방향을 논할 때 가장 많이 인용되는 글
Understanding LSTM Networks(새 창)
LSTM의 게이트 구조를 그림으로 차근차근 풀어낸 2015년 해설이다. 순환신경망을 처음 이해할 때 표준 교재처럼 쓰이는 글
The Illustrated Transformer(새 창)
트랜스포머의 셀프 어텐션을 그림으로 단계별로 설명한 글이다. 원 논문을 읽기 전 구조를 잡는 사실상 표준 입문 자료
Patterns for Building LLM-based Systems & Products(새 창)
평가·RAG·파인튜닝·캐싱·가드레일·방어적 UX·피드백 수집 일곱 패턴으로 LLM 제품 설계를 정리한 글이다. 프로토타입을 실서비스로 옮길 때의 점검표
강의·학습 자료11
무료로 깊이 배우는 코스
Neural Networks: Zero to Hero(새 창)
micrograd부터 GPT까지 신경망을 밑바닥부터 코드로 쌓아 올리는 영상 강의. 역전파와 언어모델 내부 동작을 직접 구현하며 이해하려는 개발자에게 맞다.
Practical Deep Learning for Coders (fast.ai)(새 창)
모델을 먼저 돌려보고 이론을 나중에 채우는 top-down 방식의 실전 딥러닝 강의. 수학보다 동작하는 결과물부터 만들고 싶은 실무자에게 맞다.
Hugging Face Learn(새 창)
Transformers 라이브러리로 LLM·에이전트·강화학습·디퓨전을 실습하는 무료 코스 모음. 오픈소스 모델을 직접 파인튜닝하고 배포해보려는 사람에게 유용하다.
DeepLearning.AI Short Courses(새 창)
프롬프트 엔지니어링·RAG·에이전트 등 주제별로 1~2시간에 끝나는 무료 단기 강의. 특정 LLM 기법을 빠르게 훑고 실습하고 싶을 때 좋다.
3Blue1Brown: Neural Networks(새 창)
신경망·역전파·트랜스포머를 시각 애니메이션으로 풀어내는 영상 시리즈. 수식 이전에 직관부터 잡고 싶은 입문자에게 맞다.
CS231n: Deep Learning for Computer Vision(새 창)
CNN과 컴퓨터 비전을 다루는 스탠퍼드 대표 강의. 강의노트와 과제가 공개돼 딥러닝 기초를 체계적으로 다지려는 사람에게 맞다.
CS224n: NLP with Deep Learning(새 창)
임베딩부터 트랜스포머·LLM까지 다루는 스탠퍼드 자연어처리 강의. NLP를 학술적으로 깊게 파려는 사람에게 맞다.
Google Machine Learning Crash Course(새 창)
구글이 사내 교육용으로 만든 머신러닝 입문 강의. 실습과 시각화로 핵심 개념을 빠르게 익히려는 개발자에게 맞다.
Dive into Deep Learning (d2l.ai)(새 창)
설명·수식·실행 가능한 코드를 한 페이지에 묶은 인터랙티브 딥러닝 교재. 읽으면서 바로 돌려보며 배우고 싶은 사람에게 맞다.
MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning(새 창)
매년 최신 내용으로 갱신되는 MIT의 딥러닝 입문 강의. 짧은 기간에 딥러닝 전반을 훑고 싶은 사람에게 맞다.
Anthropic Courses(새 창)
프롬프트 엔지니어링·툴 사용·평가를 실습 노트북으로 배우는 Anthropic 공식 교육 자료. Claude 기반 LLM 애플리케이션을 만들려는 개발자에게 유용하다.
한국어 자료12
한국어로 읽는 AI·개발 리소스
우아한형제들 기술블로그(새 창)
배달의민족을 만드는 우아한형제들의 엔지니어링 블로그. 대규모 트래픽 처리부터 최근 LLM 도입 사례까지 실무 밀도 높은 글이 꾸준히 올라온다.
토스 기술 블로그(새 창)
토스 팀이 운영하는 기술·프로덕트 블로그. 금융 서비스의 프론트엔드·서버·ML 적용기를 현장 문제 중심으로 풀어써 실무자들이 자주 인용한다.
카카오 기술 블로그(새 창)
카카오의 공식 기술 블로그. 검색·추천·LLM 등 대규모 AI 시스템을 실제 서비스에 녹인 사례를 자세히 공개한다.
네이버 D2(새 창)
네이버 개발자들이 쓰는 기술 블로그. 검색·자연어처리·인프라 분야의 깊이 있는 글이 쌓여 있어 한국어 처리 레퍼런스로 자주 참고된다.
당근 기술 블로그(새 창)
당근(옛 당근마켓) 팀의 Medium 기술 블로그. 추천 시스템과 머신러닝 파이프라인 운영기를 빠르게 성장한 스타트업 관점에서 다룬다.
GeekNews(새 창)
해외 기술·AI 소식을 한국어 요약과 토론으로 큐레이션하는 개발자 뉴스 커뮤니티. 주간 뉴스레터로도 발행돼 최신 흐름을 빠르게 훑기 좋다.
요즘IT(새 창)
위시켓이 운영하는 IT 실무 콘텐츠 플랫폼. 개발·AI·기획 현업자의 경험담과 정리 글이 많아 입문자부터 실무자까지 두루 읽힌다.
ratsgo's blog(새 창)
『한국어 임베딩』 저자 이기창이 정리한 자연어처리·머신러닝 개념 블로그. 수식과 직관을 함께 짚어 한국어로 NLP 이론을 익히기 좋다.
딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문(새 창)
위키독스에 공개된 무료 온라인 책. 토크나이저부터 트랜스포머·BERT까지 한국어 예제로 짚어 국내 NLP 입문서로 표준처럼 쓰인다.
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의(새 창)
김성훈 교수의 딥러닝 무료 강의. 수학·CS 배경 없이도 개념을 쉽게 풀어 국내 수많은 개발자의 첫 머신러닝 교재가 됐다.
테디노트(새 창)
이경록이 운영하는 데이터·LLM 실습 블로그. LangChain·RAG를 한국어 예제 코드로 따라 하기 좋게 정리해 실무 적용에 바로 참고된다.
파이토치 한국어 튜토리얼(새 창)
PyTorch 공식 튜토리얼의 한국어 번역 프로젝트. 딥러닝 예제를 한국어로 따라 할 수 있어 학습 진입장벽을 낮춰준다.