Generative AI Guide

Source: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide at f0185981c19f
License: MIT
Read the English original

This edition is an AI-assisted translation.

:star: :bookmark: awesome-generative-ai-guide

생성형 AI는 빠르게 발전하고 있습니다. 이 저장소는 생성형 AI 연구, 강좌, 면접 자료, 노트북 등을 한데 모아 “무엇을 하고 싶은가?”라는 질문을 중심으로 구성했습니다.

---

무엇을 하고 싶으신가요?

자신에게 맞는 시작점을 선택하세요. 각 학습 경로에는 101부터 301까지의 단계가 있습니다.

• 🧑‍💻 업무에 AI를 활용하고 싶습니다 → Use AI
• 🏗️ AI 시스템을 만들고 싶습니다 → Build AI
• 🔬 연구 내용을 이해하고 싶습니다 → Understand AI
• 💬 면접을 준비하고 있습니다 → Interview Prep hub
• 📚 모든 무료 강좌를 살펴보고 싶습니다 → All free courses, by topic
• 📺 영상으로 보고 싶습니다 → Video transcripts and resources

---

학습 경로 및 수준 표

자신의 역할에 맞는 행과 원하는 목표에 해당하는 열을 선택하세요. 수준의 의미는 경로마다 다르며 각 경로의 목표에 따른 깊이를 나타냅니다.

학습 경로	101 시작 🟢	201 실무자 🟡	301 고급 🔴
🧑‍💻 Use AI	LLM이란 무엇인지, 프롬프팅 기초, 채팅 도구 활용	고급 프롬프팅, 프로젝트, 도구 연결, 업무용 에이전트 하네스	개인 자동화, 다단계 에이전트 워크플로
🏗️ Build AI	LLM의 작동 원리와 앱 구축, 앱 스택, 첫 LLM 앱	RAG, 에이전트, 평가, 파인튜닝, 가드레일	LLMOps, 프로덕션 규모, 고급 에이전트와 RAG, 보안, 시스템 설계
🔬 Understand AI	트랜스포머, 주요 논문, 논문 읽는 법	활발한 연구 분야: 추론, 에이전트, RAG, 평가	최전선: 월간 논문, 연구 표, State of AI

Build는 대표 학습 경로이자 가장 심층적인 경로입니다. 이전에 긴 목록 하나로 제공하던 90개 이상의 무료 강좌와 코드 노트북을 수준별로 분류하고 주제 태그를 달았습니다.

---

주제별로 살펴보기

원하는 주제를 이미 알고 있나요? 해당 페이지로 바로 이동하세요. 각 주제 페이지에는 관련 자료와 각 자료에 적합한 학습 경로 및 수준이 정리되어 있습니다.

LLM Foundations · Prompting and Context · Retrieval and RAG · Fine-tuning · AI Agents · Evaluation and Observability · Multimodal · Production and LLMOps · Safety and Security

모든 무료 강좌는 **주제별 무료 강좌 전체 목록**에서 한 번에 확인할 수 있습니다.

---

:mortar_board: LevelUp Labs 추천 강좌

Aishwarya Naresh Reganti와 LevelUp Labs 팀이 만든 무료 강좌이며, 일부는 수료 인증을 제공합니다.

• AI Evals for Everyone (인증 과정): LLM 및 에이전트 시스템 평가를 다루는 10개 장입니다.
• OpenClaw Mastery for Everyone (인증 과정): 나만의 AI 비서를 구성하고 실행하는 10일 과정입니다.
• Agentic AI Crash Course: 에이전트, 도구, RAG, MCP, 계획, 메모리 및 멀티 에이전트 시스템을 다루는 10개 파트입니다.
• Generative AI Genius: 수학 없이 배우는 생성형 AI 입문 과정입니다.
• Applied LLMs Mastery (2024 edition): 11주 기초 과정이며 2024년판으로 보관되어 있습니다. Course website.

LevelUp Labs 자체 강좌와 검증된 외부 강좌를 주제별로 정리한 전체 목록은 **주제별 무료 강좌 전체 목록**을 참고하세요.

Want to learn live with us? The courses above are free. We also teach cohort-based courses on Maven, and more than 3,000 builders have learned with us so far: AI System Design (design real generative-AI systems end to end, the Problem-First way) and Advanced AI Evals (the evaluation and improvement loops behind reliable LLM and agent products). See all our live courses.

---

:star: 주요 AI 도구 목록

AI 애플리케이션 개발의 모든 계층을 아우르는 추천 AI 도구를 살펴보세요. 즐겨 찾는 AI 도구를 참고하세요.

---

:computer: 면접 준비

A full Role-Based Interview Prep hub: pick your role and work its folder end to end (overview, interview rounds, a deep question bank with answers, resources, courses, and a prep plan).

• 🏗️ AI Engineer: LLM 앱, RAG, 에이전트, 평가 및 시스템 설계를 다룹니다.
• 📋 AI Product Manager: 제품 감각, 지표, 절충안 및 책임 있는 AI를 다룹니다.
• 🚀 Forward-Deployed Engineer: 불확실한 상황에서 고객 환경에 구축, 통합 및 배포합니다.
• 🧭 AI Strategist: 전략, ROI, 자체 개발과 구매, 거버넌스 및 변화 관리를 다룹니다.

Everyone starts with the shared 60 GenAI Interview Questions, then works their role. System-design interview drills are planned for a later build phase.

---

:speaker: 새로운 소식

최신 항목부터 표시합니다.

• OpenClaw Mastery for Everyone is live with certification. (Course)
• AI Evals for Everyone is live with certification. (Course)
• State of AI 2025 Report published, with its own build pipeline. (Report)
• Agentic AI Crash Course released in 10 parts. (Course)
• Living research tables for evaluation, agentic search and retrieval, and RAG are being kept current. (Research updates)

---

:paperclip: 리소스

• ICLR 2024 Paper Summaries
• LLM Lingo: a 6-part glossary of common LLM terms.
• Monthly Best GenAI Papers: the 월간 논문 목록 (see Understand AI).

---

:black_nib: 기여하기

If you want to add to the repository or find any issues, please feel free to raise a PR. Place your addition in the right journey, level, and topic using the journey and level grid and the browse by topic index as your guide.

---

:pushpin: 인용

이 가이드를 인용하려면 다음 형식을 사용하세요.

@article{areganti_generative_ai_guide,
author = {Reganti, Aishwarya Naresh},
journal = {https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide},
month = {01},
title = {{Generative AI Guide}},
year = {2026}
}

라이선스

MIT License

^** 후원 섹션은 별도로 표시합니다. 제품이나 서비스를 보증하지 않으며 사용으로 발생하는 문제에 책임지지 않습니다. 직접 평가하고 판단하여 사용해 주세요.