수료 = 끝이 아닌 시작

9주 과정에서 배운 것:
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LLM → RAG → Agent → sLLM → KG → 통합 시스템

하지만 현실에서 필요한 것:
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+ MLOps/LLMOps
+ 프로덕션 운영
+ 보안/거버넌스
+ 비용 최적화
+ 팀 리딩
+ 도메인 전문성 심화

결론: 지금부터가 진짜 학습이다.

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추천 학습 리소스

AI/LLM 심화

리소스	URL	레벨
DeepLearning.AI	deeplearning.ai	중급-고급
LangChain Academy	academy.langchain.com	중급
Hugging Face Course	huggingface.co/learn	중급
Papers With Code	paperswithcode.com	고급
Arxiv Sanity	arxiv-sanity-lite.com	고급

Knowledge Graph

리소스	URL	레벨
Neo4j Graph Academy	graphacademy.neo4j.com	초급-고급
Neo4j GDS	neo4j.com/docs/graph-data-science	중급
W3C Knowledge Graphs	w3.org/TR/knowledge-graphs	고급

MLOps / 프로덕션

리소스	URL	레벨
Made With ML	madewithml.com	중급
MLOps Community	mlops.community	중급
Full Stack LLM	fullstackdeeplearning.com	중급-고급

제조 AI 도메인

리소스	URL	레벨
스마트공장 추진단	smart-factory.kr	초급
KOSHA 안전 기준	kosha.or.kr	도메인
OPC UA Foundation	opcfoundation.org	중급
AWS for Manufacturing	aws.amazon.com/manufacturing	중급

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제조 AI 커리어 로드맵

Year 0-1: 주니어 AI 엔지니어
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역할: RAG/Agent 시스템 구현, 데이터 파이프라인 구축
필요: Python, LangChain, 벡터DB, API 개발
목표: 동작하는 시스템을 만들 수 있는 능력

Year 1-3: 미드레벨 AI 엔지니어
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역할: 시스템 설계, 프로덕션 운영, 주니어 멘토링
필요: 아키텍처 설계, MLOps, 모니터링, 비용 최적화
목표: 안정적이고 확장 가능한 시스템을 설계하는 능력

Year 3-5: 시니어 / 테크 리드
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역할: 기술 전략, 팀 빌딩, 도메인 전문가
필요: 리더십, 비즈니스 이해, 기술 비전
목표: 조직의 AI 역량을 성장시키는 능력

Year 5+: 아키텍트 / CTO
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역할: 기술 방향 설정, 의사결정
필요: 산업 경험, 인적 네트워크, 비전
목표: 기술로 비즈니스 가치를 창출하는 능력

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추천 자격증

자격증	발급 기관	관련성
Neo4j Certified Professional	Neo4j	KG 전문성 증명
AWS ML Specialty	Amazon	클라우드 ML
Azure AI Engineer	Microsoft	엔터프라이즈 AI
Palantir Foundry	Palantir	데이터 플랫폼
정보처리기사	한국산업인력공단	기본 자격
빅데이터분석기사	한국산업인력공단	데이터 분석

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핵심 정리

1. 수료는 끝이 아닌 시작 - 진짜 학습은 지금부터
2. 기술 심화 + 프로덕션 역량 + 도메인 전문성 3축 성장
3. 커뮤니티 참여로 네트워크와 정보를 확장
4. 꾸준함이 모든 것을 이긴다