머신러닝 시스템

인공지능 시스템 공학의 원리와 실습

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📘 교과서 • 📗 제1권 + 📘 제2권 • 🔥 TinyTorch • 🔬 실험실 • 🔮 MLSys·im • 💼 StaffML

📚 2026년 MIT Press에서 하드카피 판 출간 예정.

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미션

세상은 AI 시스템을 구축하는 데 서두르고 있습니다. 하지만 그것을 공학적으로 설계하는 것은 아닙니다.

이 격차가 우리가 말하는 AI 공학의 의미입니다.

AI 공학은 단순히 개별 모델이 아닌 실제 세계에서 작동하는 효율적이고 신뢰할 수 있으며 안전하고 견고한 지능형 시스템을 구축하는 학문입니다. 우리의 미션은 AI 공학을 소프트웨어 공학 및 컴퓨터 공학과 함께 기초 학문으로 확립하기 위해, 종단 간 지능형 시스템을 설계, 구축 및 평가하는 방법을 가르치는 것입니다.

목표: 올해 10만 명의 학습자가 ML 시스템을 숙달하도록 돕고, 2030년까지 100만 명에 도달하는 것을 목표로 합니다.

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왜 하나의 저장소인가

저는 이것을 독립적인 프로젝트 모음이 아닌 단일 통합 커리큘럼으로 설계했습니다. 교과서는 이론을 가르칩니다. TinyTorch는 내부 구조를 직접 구축하게 합니다. 하드웨어 키트는 실제 제약 조건을 직면하게 합니다. 시뮬레이터는 당신이 감당할 수 없는 인프라를 분석할 수 있게 합니다. 각 구성 요소는 단지 읽기만 하는 학생은 내재화하지 못하고, 코딩만 하는 학생은 일반화하지 못한다는 것을 발견했기 때문에 존재합니다.

저장소가 곧 커리큘럼입니다.

커져가는 기여자 커뮤니티가

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.