오픈소스 · 7일 이내 생성 · GitHub 별
167★
+55★ 기록 시작(10-23 07:22) 이후 · 지금 5위
니스파크 해설GitHub README 기준
10-23 오전 8위로 처음 잡혔고, 지금은 5위입니다.기록 시작 이후 +55★ · 니스파크 수집 기록 12회 기준 (자동 문장)
AI Roadmap 2026는 초보자가 RAG, Agents, Evals를 다섯 단계로 배우도록 구성한 AI 엔지니어링 학습 로드맵입니다. 각 단계는 결과물을 보여 줄 수 있는 미니 프로젝트로 끝납니다. 단계를 차례로 진행하거나 12주 예시 계획을 따라 학습하는 방식을 안내합니다.
- 01Foundations부터 Production (LLMOps)까지 다섯 단계입니다.
- 02각 단계를 마칠 때 결과물을 보여 줄 미니 프로젝트를 수행합니다.
- 03단계별 진행과 12주 예시 계획 중 학습 경로를 선택합니다.
- 04하나만 배운다면 evaluation engineering을 권합니다.
이런 분께
RAG, Agents, Evals를 미니 프로젝트와 함께 배우려는 초보자를 위한 로드맵입니다.
쓰기 전 확인원문 기준
- 콘텐츠 라이선스는 CC BY 4.0입니다.
- 주당 약 10시간을 가정하며, 이 속도에서는 전체 과정에 약 25주가 걸립니다.
해설은 GitHub README(10-26 읽음)에 적힌 내용만 AI가 한국어로 정리했습니다. 원문에 없는 기능·수치는 넣지 않습니다. 원문 보기 →
수집 기록12회
| 10-26 19:22 | 5위 | 167★ |
| 10-26 13:22 | 5위 | 163★ |
| 10-26 07:22 | 3위 | 163★ |
| 10-25 19:22 | 6위 | 158★ |
| 10-25 13:22 | 6위 | 157★ |
| 10-25 07:22 | 7위 | 154★ |
| 10-24 19:22 | 5위 | 148★ |
| 10-24 13:22 | 5위 | 146★ |
| 10-24 07:22 | 5위 | 144★ |
| 10-23 19:24 | 8위 | 128★ |
| 10-23 13:23 | 8위 | 118★ |
| 10-23 07:22 | 8위 | 112★ |
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