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💐 드디어 수료식!

24일 토요일, 드디어 8주 간의 여정을 마치고 수료식을 했다.
수강생 분들과 코치님들 앞에서 지금까지의 여정과 프로젝트에 대해 발표하는 시간을 가졌다.

발표하는 것을 좋아하지는 않지만, 이렇게 다른 개발자들 앞에서 내 프로젝트를 ppt로 소개하고 피드백을 받을 수 있는 기회는 흔치 않았기 때문에 도전해봤다.

간단하게 프로젝트 소개와 7주차, 8주차에 작성한 프로젝트 회고 부분을 정리해서 발표했다.

내 프로젝트의 목표는 이렇다.
1. 다양한 RAG 기법, Langchain 익히기
2. LLM 애플리케이션 평가 파이프라인 구축하기
3. GPT-4o-mini나 GPT-4.1-nano 모델에서 할루시네이션을 줄이고, 퀄리티 높은 답변을 생성하는 것

아이디어의 참신함이나 여러 기능보다는 파이프라인을 만드는 것에 집중했다.

코치님들께서도 LLM 모델과 RAG 조합 별로 평가를 하고, 이를 분석한 것에 대해 긍정적인 피드백을 주셨다.

⚓️ 항해 플러스 AI 코스 3기 솔직한 후기

이제부터 이 코스를 완주하면서 느낀 점들에 대해 말하겠다.

뒤늦게 내 소개를 하자면, 나는 스타트업에 근무하는 4년차 프론트엔드 개발자다.
비전공자고, 최근에 방송대 컴퓨터학과에 편입해서 본격적으로 CS를 공부 중이다.
나는 다른 비전공자들과 다르게 부트캠프 경험이 없다. 독학으로 개발을 공부해서 취직한 케이스다.

항해 플러스 AI 코스에 지원한 계기

여기에 관해서는 히스토리가 긴데, 요약하자면
실무에 당장 AI 지식이 필요해서 지원했다.

작년부터 베타로 운영중인 LLM 상담 챗봇 프로젝트를 인수인계 받아서 클라이언트 리뉴얼 및 서버 비즈니스 로직 작업을 맡게 되었다.
이 프로젝트의 개발자는 나 뿐이었고, 다른 동료 2명과 함께 프로젝트를 리뉴얼해서 정식 출시했다.

다행히, 수치가 이전에 비해 높은 상승세를 보였고, 프로젝트의 리더이신 대표님께서 여기서 고도화를 해서 우리 도메인에 맞는 AI 시스템을 구축하길 원하셨다.

그러나 나는 AI에 대해 잘 몰랐다. 회사 내에서도 AI에 대해 아는 사람이 없었고, 지원 체계도 부족했다.
혼자서라도 AI를 공부하려고 했으나, 정보량이 많아서 어디서부터 공부해야할 지도 감이 잡히지 않았다.

그 때 마침 항플에서 AI 코스 수강생을 모집하고 있었고, 커리큘럼을 슥 보니 내가 배우고 싶었던 파인튜닝, 랭체인도 포함되어 있었다.
그래서 바로 고 했다^^ 원래 느낌이 좋으면 바로 직진하는 타입이다.

🔥 항해 플러스 AI 코스의 장점

• 딥러닝 기초부터 LLM 활용까지 다루는 커리큘럼

확실히 기초부터 가르쳐준다는 느낌이 든다. 딥러닝부터 트랜스포머, 랭체인, RAG, 파인튜닝, 경량화 기법까지 전반적으로 한번씩 다 훑는다는 느낌이다.

• AI 서비스 개발 경험

여기서는 최종적으로 프로젝트를 만들어야하는데 여기서 많이 성장한다고 생각을 한다. 파이프라인을 어떻게 구축해야할 지, 실무에서는 어떻게 적용해야할 지 많은 고민을 하게 된다.

• AI 업계에 종사하는 코치진의 멘토링

이게 가장 큰 메리트고 잘 활용해야하는 부분인데 이 코스에서는 주 1회 멘토링과 과제 QnA 섹션이 있다. 과제 뿐만 아니라 AI에 대해 궁금한 것들, 실무 팁 등등 궁금한 것이 있다면 다 물어보는 것이 좋다.

🔥 항해 플러스 AI 코스의 단점

• 짧은 기간 내에 이해하는 시간이 부족

항해 플러스 특성상 직장과 병행하는 사람들이 많은데,
솔직히 퇴근하고 시간을 내는게 보통 일이 아니다ㅋㅋㅋ
그렇다보니 8주 동안 정말 많은걸 배우는데 하나하나 깊게 이해하기에는 시간이 부족하다는 생각이 들었다.

• 몰입하는 만큼 얻어가는 느낌

어딜가나 당연한 말이지만 일단 썼다.
내가 적극적으로 임하는 만큼 가져가는 느낌이라, 본인의 스케줄과 목표를 고려하여 선택하는 것이 좋다.

🔥 항해 플러스 AI 코스를 통해 얻은 것

커리큘럼 상당히 빡세고, 힘들었지만 그래도 이 코스에서 정말 많은 것을 얻었다.

1. 🌟 실무에 RAG 파이프라인을 적용해서 프로젝트의 퀄리티를 크게 향상 시킴

원래는 대표님께서 LLM 파인튜닝을 원하셨는데 당시 나는 파인튜닝이 뭔지도 잘 몰랐다.
그러나 공부할수록 파인튜닝이 하드웨어 자원을 많이 잡아먹는 작업이라는 것을 알았고 회사에 그 정도 인프라가 준비되어있지 않은터라 고민이 많았다.
이 때 코치님의 멘토링이 도움이 많이 됐다.
먼저 RAG와 프롬프트 엔지니어링으로 태스크를 해결해보는 게 좋다는 조언을 듣고, 나는 대표님을 설득(?)해서 벡터 DB와 RAG 파이프라인을 실무에 적용시켰다.

멘토링과 관련된 내용은 2주차 회고에서 찾을 수 있다.

추후에 실무 RAG 적용 과정을 주제로 아티클을 하나 더 작성할 예정이다.

2. 블로그, 깃헙, 링크드인 재가동

셋 다 거의 방치해둔 상태였는데, 부트캠프 WIL을 작성하면서 많이 활성화됐다. 링크드인에도 WIL 올리면서 블로그 홍보도 하고 있는데 이런 것들이 자신감 회복과 슬럼프 극복에 많은 도움을 줬다.

3. 오픈소스 기여

이건 최종 개인 프로젝트 작업 하던 중에
langsmith 공식 문서의 예제에 타입 에러가 나는 부분이 있어서 PR을 올렸다.
정말 사소하지만 이게 내 첫 오픈 소스 기여라서 자랑하고 싶었다 헤헤😜

🌳 그래서 항해 플러스 추천? 비추천?

난 내 목표를 이뤘기 때문에ㅋㅋㅋ
나같은 상황에 처한 개발자들이라면 추천한다.
솔직히 요즘엔 인터넷에 좋은 자료들이 많기 때문에 독학이 불가능한 것은 아니다.
하지만 정보량이 많을수록, 딥러닝이라는 큰 숲을 보고 방향성을 잡는 것은 절대로 쉬운 일이 아니다. 특히 시간이 부족한 직장인들한테는 더욱 그렇다.

그리고 실무와 관련된 것들은 인터넷 서치로 찾기도 힘들고, 편하게 물어볼 사람도 없기 때문에 들인 시간에 비해 실무로 끌어올 수 있는 정보들이 적을 가능성이 높다.

이런 면에서는 차라리 빡세게 8주 동안 공부하는 것도 나쁘진 않다. 꼭 본인의 스케줄이나 여유 시간 등을 점검해보고 지원하는 것을 추천한다.

이 부캠을 통해 좋은 사람들도 만났고 목표도 이뤘고, 무엇보다 지금 가장 중요한 트렌드인 AI 분야에 몰입했다는 경험 자체가 귀중하다고 생각하기에 추천하는 편이다.

💗 사전 준비 팁?

보니까 4기부터는 MCP 위주의 커리큘럼으로 변경된 것 같다.
3기 커리큘럼 기준으로 말씀드리자면

1. 행렬, 파이썬 기초에 대해 공부하고 가기

2. (빠르게 실무에 적용해야하는 경우) 딥러닝의 복잡한 수식까지 이해할 필요 없음.
   deep한 것들은 빠르게 넘어가는 것이 정신건강과 시간 관리에 이롭다. (우리는 시간이 없다..)

3. 모르면 질문 많이 해라

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