프로젝트 소개

하버드 CS249r 저장소는 AI 엔지니어링이라는 학문을 가르치기 위해 설계된 통합적이고 여러 권으로 구성된 커리큘럼을 제공합니다. 모델 학습을 넘어서, 이 프로젝트는 효율적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춥니다. 커리큘럼은 네 개의 핵심 권으로 구성됩니다: 기초(Vol I), 확장(Vol II), 에이전트 시스템(Vol III), 피지컬 AI(Vol IV). 각 권은 알고리즘 이론과 실제 배포에 필요한 시스템 인프라를 연결합니다. 이 프로젝트는 강력한 학습 도구 생태계를 포함합니다: - TinyTorch: ML 내부 구조를 처음부터 구축하기 위한 프레임워크. - Labs: 시스템 트레이드오프를 탐구하기 위한 인터랙티브 Marimo 노트북. - MLSys·im: 메모리 및 네트워크 포화와 같은 인프라 병목 현상을 계산하기 위한 시뮬레이터. - Hardware Kits: Arduino 및 Raspberry Pi와 같은 엣지 디바이스에 모델을 배포하기 위한 실습 과제. - StaffML: 물리학에 기반한 면접 질문과 연습 문제 모음. - Instructor Hub: 강의 계획서, 강의 슬라이드, 평가 루브릭을 포함한 교육자용 자료. 이 저장소는 교재 시리즈이자 실용적인 툴킷으로, 정량적 추론, 하드웨어 제약, 엔드투엔드 시스템 설계를 강조함으로써 학습자가 머신러닝과 시스템 엔지니어링의 교차점을 숙달하도록 돕는 것을 목표로 합니다.