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AI 엔지니어링 2026
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강의 소개
강의계획서
Phase 1: 에이전틱 시스템 기초
1주차: 코스 오리엔테이션
2주차: HOTL & 거버넌스
3주차: MIG & MCP 인프라
Phase 2: 하네스 엔지니어링
4주차: Ralph 루프 기초
5주차: 컨텍스트 관리
6주차: 인스트럭션 튜닝
Phase 3: 멀티에이전트 SDLC
7주차: 에이전트 역할 분담
8주차: 플래닝 에이전트
9주차: QA 에이전트
Phase 4: 오픈소스 모델 & MLOps
10주차: DeepSeek-Coder-V2
11주차: vLLM 배포
12주차: 텔레메트리 & LLM-as-Judge
Phase 5: 캡스톤 Ralphthon
13주차: 프로젝트 설계
14주차: Ralphthon 실행
15주차: 통합 & 테스트
16주차: 최종 발표
실습과제
실습 개요
Lab 01: 개발 환경 설정
Lab 02: 첫 Claude Code 에이전트
Lab 03: MCP 서버 구성
Lab 04: Ralph 루프 구현
Lab 05: 컨텍스트 관리 실습
Lab 06: 인스트럭션 튜닝
Lab 07: 멀티에이전트 파이프라인
Lab 08: 플래닝 에이전트 구현
Lab 09: QA 에이전트 구현
Lab 10: vLLM 배포 실습
Lab 11: 텔레메트리 & 모니터링
Lab 12: LLM-as-Judge 구현
캡스톤 프로젝트
캡스톤 개요
팀 구성
평가 기준
제출 현황
참고자료
참고자료 홈
개발 도구
논문 & 자료
용어집
인프라 가이드
기여 가이드
기여 방법
PR 가이드
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참고자료
참고자료 모음
이 강의에서 다루는 주제와 관련된 도구, 논문, 용어, 인프라 가이드를 정리했다.
카테고리
개발 도구
— Claude Code, vLLM, MCP 등 핵심 도구 가이드
논문 & 자료
— 에이전틱 AI, 하네스 엔지니어링 관련 논문
용어집
— 강의에서 사용하는 주요 용어 정의
인프라 가이드
— DGX H100, MIG, Kubernetes 운영 가이드
빠른 링크
공식 문서
Anthropic Claude Code 문서
Model Context Protocol 공식 문서
vLLM 문서
NVIDIA MIG 가이드
강의 저장소
GitHub: halla-ai/ai-engineering-2026