IT 대기업에서 6년차로 근무 중인 AI 엔지니어입니다. 실무에서 LLM 기반 AI 서비스 개발을 직접 설계·구현해왔으며, 이론이 아닌 실전 중심의 AI/LLM 과외를 진행합니다. 단순 사용법이 아니라 왜 이렇게 설계해야 하는지, 실무에서는 어떻게 쓰이는지, 확장 가능한 구조는 무엇인지 를 중심으로 설명합니다. 과외 커리큘럼 기본 과정 • Python (실무 중심 문법 & 구조) • LangChain • LangGraph • Agent 구조 설계 • RAG (Retrieval-Augmented Generation) 심화 과정 • A2A (Agent-to-Agent 아키텍처) • MCP (Model Context Protocol) • Docker 기반 실행·배포 환경 구성 • 현업 수준의 multi agent 서비스 구현 AI 입문자부터 LLM을 실제 서비스로 만들고 싶은 분, 현업 수준의 Agent/RAG 구조를 이해하고 싶은 분까지 목표에 맞춰 커리큘럼을 조정해드립니다. ㅐ