인공지능 분야의 발전 속도가 전례 없이 빨라지면서, 대학생과 예비 엔지니어들이 이론과 실무 사이의 괴리를 느끼는 경우가 많다. 이러한 기술 격차를 해소하기 위해 구글과 캐글(Kaggle)은 5일 완성 생성형 AI 집중 과정을 공개했다. 이번 과정은 단순한 기술적 호기심을 넘어, 실제 기업 현장에서 쓰이는 수준 높은 AI 시스템 구축 역량을 키우는 데 목적이 있다.

첫째 날은 기초 모델과 프롬프트 엔지니어링의 기본을 다룬다. 단순 이론 학습에 그치지 않고 구글의 Gemini API를 활용해 직접 코드를 작성하는 실습이 포함되어 있다. 이를 통해 학습자는 모델의 동작을 효율적으로 제어하는 방법을 익히게 되며, 이는 안정적인 AI 애플리케이션을 구현하는 핵심 기술이다.

둘째 날부터는 보다 정교한 아키텍처를 학습한다. 대표적으로 검색 증강 생성인 RAG와 임베딩(Embeddings) 개념을 배운다. 특히 벡터 데이터베이스를 활용하여 AI가 사실 기반의 답변을 하도록 유도하고, 할루시네이션(환각 현상)을 최소화하는 실무적인 방법을 다룬다. 이어지는 AI 에이전트 모듈에서는 함수 호출을 통해 외부 도구 및 데이터베이스와 상호작용하는 자율 시스템 구축 방식을 다룬다.

과정 후반부는 특정 도메인에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM) 활용법에 집중한다. 사이버 보안이나 의료와 같이 규제가 엄격한 분야에서 기초 모델을 어떻게 조정하고 튜닝하는지 실습할 수 있다. 범용 모델을 특정 산업 환경에 맞게 고도화하는 능력은 단순 취미 수준의 프로젝트와 확장 가능한 상용 제품을 구분 짓는 중요한 기준이다.

마지막으로 MLOps를 다루며 교육 과정을 마무리한다. 모델 배포와 유지 관리 과정의 생태계를 이해하고, 클라우드 환경에서 모델을 안정적으로 운영하는 방법을 배울 수 있다. 전문 기술 백서와 실제 코드 실습을 결합한 이번 커리큘럼은 에이전트 기반의 주문 시스템이나 복잡한 RAG 파이프라인을 구상하는 학생들에게 강력한 기술적 출발점이 될 것이다.

요즘 인공지능 기술이 너무 빨리 변해서 학교나 학원에서 배운 이론만으로는 실제 개발 현장에 적응하기가 참 어렵습니다. 그래서 구글과 캐글이 손을 잡고, 복잡한 이론보다는 진짜 AI 서비스를 만드는 데 필요한 핵심 기술만 쏙쏙 뽑아 5일짜리 실전 수업을 만들었습니다. 단순히 이론만 듣는 게 아니라, 구글의 AI 모델인 제미나이(Gemini)를 직접 다뤄보며 내 입맛에 맞게 AI에게 일을 시키는 방법부터 배울 수 있습니다.

수업 내용을 비유하자면 AI에게 똑똑한 비서를 훈련시키는 과정과 같습니다. 단순히 질문하고 답을 받는 수준을 넘어, AI가 잘못된 정보를 말하지 않게 정확한 문서를 찾아 읽게 만드는 기술(RAG)과, AI가 스스로 판단해서 외부 도구를 사용하거나 데이터를 조회하게 만드는 똑똑한 에이전트 기술을 익힙니다. 특히 의료나 보안처럼 실수가 없어야 하는 분야에서 어떻게 AI를 안전하고 정교하게 다듬는지 구체적인 방법을 알려주니, 취미로 AI를 만지는 사람과 진짜 전문가를 가르는 큰 차이를 배울 수 있습니다.

마지막에는 공들여 만든 AI를 실제로 많은 사람이 쓸 수 있게 관리하는 법을 배웁니다. 요리에 비유하자면 맛있는 음식을 개발한 뒤, 어떻게 식당을 운영하고 위생을 관리할지 배우는 과정과 비슷합니다. 클라우드 환경에서 AI가 멈추지 않고 계속 잘 돌아가게 유지하는 법(MLOps)을 익히는 것이죠. 이번 과정은 복잡한 AI 시스템을 혼자 힘으로 구축해보고 싶은 분들에게는 아주 훌륭한 길잡이가 되어줄 것입니다.