AI Engineering from Scratch: 230개 프로젝트로 배우는 실전 커리큘럼
GitHub 공개 커리큘럼 'AI Engineering from Scratch'의 20단계 구성과 'Learn it. Build it. Ship it.' 철학, 일반 AI 학습 과정과의 차별점을 정리한다.
2026-08-14 · 최초 발행 2026-03-25
GitHub에 공개된 오픈소스 AI 엔지니어링 커리큘럼 'AI Engineering from Scratch'가 개발자 커뮤니티에서 주목받고 있다. 230개 이상의 실습 레슨을 20개 단계로 구성해 수학 기초부터 자율 에이전트 스웜까지 전 과정을 아우른다. 단순히 이론을 배우는 것을 넘어, 모든 레슨이 실제로 재사용 가능한 결과물—프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버—을 만들어내는 것을 목표로 한다.
수학 기초에서 캡스톤까지 이어지는 단계 구성
총 20개 단계(phase)로 구성되어 있으며, Python, TypeScript, Rust, Julia를 아우른다.
Phase 1 수학 기초(22개 레슨)는 선형대수, 미적분, 확률을 수식이 아닌 코드로 이해하며 "모든 AI 알고리즘 뒤의 직관을 코드를 통해 파악"하는 것이 목표다. Phase 2 ML 기초(18개 레슨)는 클래식 머신러닝—여전히 프로덕션 AI의 근간이 되는—을 다루며 사이킷런 사용법이 아니라 알고리즘의 실제 작동 방식을 구현한다. Phase 3 딥러닝 핵심(13개 레슨)은 프레임워크를 사용하기 전에 직접 신경망을 구현한다 — PyTorch나 TensorFlow를 먼저 배우는 것이 아니라, 역전파와 가중치 업데이트를 손으로 코딩한다. Phase 4 컴퓨터 비전(16개 레슨)은 이미지, 비디오, 3D 이해를 다룬다. Phase 5 NLP(18개 레슨)는 언어를 지능의 인터페이스로 접근한다. 뒤로 갈수록 LLM·생성 AI, 에이전트·시스템으로 이어지고, Phase 19 캡스톤 프로젝트(5개)는 모든 학습을 증명하는 종합 프로젝트들로 구성된다.
"Learn it. Build it. Ship it." 철학
이 커리큘럼의 핵심 철학은 세 단어로 요약된다. Learn it은 개념을 코드로 이해하는 것이다 — 수식만 암기하는 것이 아니라 직접 구현해 동작 원리를 체득한다. Build it은 모든 레슨이 실제로 사용 가능한 결과물을 만드는 것이다 — 프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버 등 다음 프로젝트에서 재사용할 수 있는 컴포넌트다. Ship it for others는 혼자만 쓰는 도구가 아니라 다른 사람들이 사용할 수 있도록 배포하는 경험을 쌓는 것이다.
기존 AI 학습 과정과 다른 지점
| 기준 | 일반 AI 과정 | AI Engineering from Scratch |
|---|---|---|
| 언어 | Python 단일 | Python, TypeScript, Rust, Julia |
| 결과물 | 노트북 실습 | 재사용 가능한 컴포넌트 |
| 범위 | 특정 도메인 | 수학부터 에이전트까지 전체 스택 |
| 목표 | 개념 이해 | 프로덕션 배포 |
누구를 위한 커리큘럼인가
이 커리큘럼은 이미 기초 프로그래밍을 할 줄 아는 개발자를 대상으로 한다. "AI를 사용하는 것"에서 "AI를 만드는 것"으로 전환하려는 소프트웨어 엔지니어에게 특히 적합하다. 230개의 레슨이 있어 단기간에 완주하기보다는 로드맵으로 활용하는 것이 현실적이다.
AI Engineering from Scratch는 AI 엔지니어가 되기 위한 체계적이고 실용적인 커리큘럼을 제공한다. 이론만 가르치는 것이 아니라 실제로 사용 가능한 결과물을 만들어내는 과정을 강조한다는 점에서 다른 AI 학습 자료와 차별된다. AI 시대에 단순 사용자가 아닌 빌더가 되고자 하는 개발자들에게 훌륭한 출발점이 될 것이다.