항해 플러스 AI 후기 | 8주간의 딥러닝과 LLM, RAG 학습 경험

안녕하세요! 저는 게임 개발자로서 인공지능(AI)과의 접목을 고민해 오던 중, AI 역량을 키우기 위해 항해 플러스 AI 과정을 수료하였습니다. 기존에 게임 개발과 AI 추천 시스템에 관심이 많았으며, 이번 과정에서는 딥러닝, LLM, 파인튜닝, RAG 등을 학습하였습니다.

2. 항해 플러스에 들어오기 전, 현업에서 갖고 있던 고민

현재 AI 기술이 게임 개발, 추천 시스템, 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 것을 보며, AI에 대한 깊이 있는 이해가 필요하다고 느꼈습니다. 하지만 혼자 공부하기에는 범위가 너무 넓고, 최신 기술을 어떻게 적용해야 할지 막막했습니다.

3. 항해 플러스를 선택하게 된 결정적 계기

AI 관련 공부를 체계적으로 하고 싶었고, 실제 프로젝트 기반 학습과 최신 AI 트렌드 반영이라는 항해 플러스 AI의 커리큘럼이 매력적으로 다가왔습니다. 특히, LLM과 RAG와 같은 최신 기술을 다룬다는 점이 결정적인 이유였습니다.

4. 항해 플러스 AI 코스의 장점

1) 딥러닝 기초부터 LLM 활용까지 다루는 커리큘럼

단순히 머신러닝 기초에서 끝나는 것이 아니라, 실제 LLM 모델을 활용하고 파인튜닝하는 과정까지 학습할 수 있었습니다. 특히, RAG를 통한 AI 시스템 개선 과정이 인상적이었습니다.

2) 현업에서는 경험하기 어려운 AI 서비스 개발

딥러닝 모델을 실제로 배포하고, AI 서비스를 개발해보는 과정이 있어서 실제 서비스에서 AI를 어떻게 활용할지를 고민할 수 있었습니다.

3) 현직 AI 종사자의 멘토링

각 단계에서 멘토님들이 직접 코드 리뷰와 피드백을 주셔서, 실무 관점에서 어떻게 접근해야 하는지 배울 수 있었습니다.

5. 항해 플러스 AI 과정에서 만든 프로젝트: 루메나AI

항해 플러스 AI 과정을 통해, 유튜브 영상의 내용을 분석하고 요약해주는 서비스인 루메나AI를 개발하였습니다.

루메나AI는 자연어 처리 기술과 LLM을 활용하여 긴 유튜브 영상을 빠르게 요약하고, 핵심 내용을 제공하는 AI 서비스입니다. 이를 통해 유저들은 긴 영상을 시청하지 않아도 중요한 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

프로젝트 깃허브 링크: Lumena AI GitHub

이 프로젝트를 통해 LLM과 RAG 기술을 활용하여 실제 서비스를 개발하는 경험을 쌓을 수 있었습니다.

6. 항해 플러스 이전과 이후 어떻게 달라졌나

1) 기술적 성장

• 딥러닝과 트랜스포머 모델을 이해하고 활용할 수 있게 되었습니다.
• LLM 파인튜닝 및 RAG 기반 검색 시스템을 직접 구현해 볼 수 있었습니다.

2) AI를 바라보는 시각 변화

• 기존에는 AI가 막연하게 어려운 기술이라고 생각했지만, 적절한 접근 방법과 실습을 통해 실제 활용할 수 있는 기술이라는 것을 깨달았습니다.

3) 개발자 네트워크

• 같은 목표를 가진 동료들과 협업하며 AI 개발자 네트워크를 구축할 수 있었습니다.

7. 항해 플러스에 투자한 시간, 돈이 아깝지 않은 이유

항해 플러스 AI 과정은 단순한 이론 수업이 아니라, 실무에서 바로 적용 가능한 프로젝트 기반 학습이었습니다. 이를 통해 AI 서비스 개발자로서 한 단계 성장할 수 있었고, 실제 프로젝트에서 AI를 적용할 수 있는 자신감을 얻었습니다.

8. 항해 플러스 코스를 고민하고 있는 개발자들에게 한마디

AI를 공부하고 싶지만, 혼자 학습하기 어렵거나 방향을 못 잡고 있다면 항해 플러스 AI 코스를 추천합니다. 체계적인 커리큘럼과 실습을 통해, 단순한 AI 개념 학습이 아니라, 실제 활용 가능한 기술을 익힐 수 있습니다.

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