🌀 생성형 AI를 현실로 연결한 나의 여정 – 구름 부트캠프 후기
📌 과정명: 생성 AI 응용 서비스 개발자 양성과정 (4회차)
📅 참여 기간: 2025년 5월 ~ 현재
👋 왜 이 과정을 선택하게 되었나요?
퇴사 이후 오랜 시간 방황하던 저에게 필요한 건 “기술 기반의 확실한 재도약”이었습니다.
단순히 ‘AI가 뜬다니까’라는 이유가 아닌, 건강과 식단을 분석하는 AI 서비스 창업이라는 구체적인 목표가 있었기에,
구름 부트캠프의 커리큘럼은 그야말로 최적의 선택지였습니다.
특히 LangChain, LLM 파인튜닝, RAG 등 지금 가장 실무에서 중요한 기술들을 전면에 배치한 점이 인상 깊었고,
단순한 강의가 아니라 프로젝트 기반 학습이라는 점이 저를 이끌었습니다.
🚀 성장의 순간들 – 나를 바꾼 기술과 경험
1. LangChain & RAG 구현 실습
처음에는 “LLM 응답 신뢰도 threshold가 뭐야?” 같은 사소한 질문조차도 막막했지만,
지금은 FAISS, MultiQueryRetriever, AgentExecutor, LangGraph를 직접 활용하며
Agentic RAG 시스템을 구현하고 있습니다.
문서 청크 크기, Overlap 비율을 조절하며 검색-응답 최적화 실험을 하고,
TIL, Notion, GitHub, Velog로 학습 흔적을 남기면서 기술을 체화해갔습니다.
💬 예시 실습:
- Naive RAG → CrossEncoder 재정렬 추가
- LoRA 튜닝을 위한 트랜스포머 구조 복습
- LLaMA3로 한국어 뉴스 데이터 파인튜닝 실습
- LangGraph를 통한 HITL 노드 삽입 및 에이전트 행동 경로 설계
2. 구체적인 실전 프로젝트
생성형 AI 4회차 과정 팀 토이 프로젝트를 통해 VLM 기반 알레르기 라벨 탐지 서비스를 기획했습니다.
“식품 라벨에서 알레르기 유발 성분 자동 탐지”라는 주제를 설정하고,
OCR + 문맥 패턴 대응 전략 + VLM 이미지-텍스트 매핑 구조를 설계하며,
서비스의 공익성과 사업성까지 동시에 고려하는 훈련을 했습니다.
💡 구름 부트캠프의 특별한 점
✅ 현업에 밀착된 기술 트렌드 반영
LoRA, RAG, LangGraph 같은 최전선 기술들을 단순 이론이 아닌 실습 중심으로 익히게 합니다.
덕분에 AI를 활용한 자체 서비스 MVP 개발 가능성까지 보이게 되었습니다.
✅ 학습 외에도 풍부한 리소스와 소통
- 매일 Notion 기반 TIL, GitHub 커밋, Velog 블로그 업로드 등 성과 중심 구조화
- 디스코드와 노션, 줌 회의 등을 통한 활발한 팀원 간 피드백
- 구름톤, COMMIT 등 실무형 행사로 전시 및 발표 훈련까지!
🔍 개선되면 더 좋을 점은?
- 비전 AI(영상/이미지 처리) 영역 커리큘럼 강화: 현재 과정은 주로 언어 기반 LLM 중심이라, 이미지나 영상 기반의 AI 모델(VLM, CLIP 등)을 활용한 프로젝트 실습이 포함된다면 훨씬 더 폭넓은 활용 가능성을 가질 수 있을 것 같습니다. 예를 들어 YOLO, Segment Anything, ViT, VLM 기반의 멀티모달 실습 등이 커리큘럼에 추가된다면 매우 유익할 것 같아요.
💬 마무리하며 – 단순한 교육이 아닌, 진짜 성장의 공간
구름 부트캠프는 제게 단순한 AI 학습장이 아닌,
내가 주체적으로 문제를 정의하고 솔루션을 구현하며, 스스로를 증명해내는 실험실이었습니다.
아직 여정의 절반이 남았지만,
이곳에서 배운 기술과 자신감은 분명 제 창업과 커리어 전환의 핵심 자산이 될 것입니다.
