오늘의 AI Builder Stack을 고르세요.

RAG 패턴 30+개를 실행 가능한 노트북으로 모은 저장소. RAG 깊게 파고들 때 필독.

This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

파이썬 데이터 과학 핸드북을 Jupyter 노트북으로 제공하는 프로젝트

Python Data Science Handbook: full text in Jupyter Notebooks

Sebastian Raschka의 'LLM 처음부터 만들기' 책 코드. 한 챕터씩 따라하면 모델 한 개 완성.

Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step

데이터 엔지니어링에 대한 모든 것을 포함하는 핸드북. 데이터 엔지니어링에 대한 정보를 제공합니다.

This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering

인도 NSE 시장의 실시간 주식 데이터를 활용하는 스캐너 프로그램이다. 스윙/모멘텀 트레이딩, 백테스팅, 증권사 연동 등 다양한 기능을 제공하여 자동화된 매매 전략 구현에 적합하다.

National Stock Exchange (NSE), India based Stock screener program. Supports Live Data, Swing / Momentum Trading, Intraday Trading, Connect to online brokers as Zerodha Kite, Risk Management, Emotion Control, Screening, Strategies, Backtesting, Automatic Stock Downloading after closing, live free day trading data and much more

Jupyter Notebook으로 작성된 AI 에이전트 입문 강의. AI 에이전트 개발을 위한 12강 강의입니다.

12 Lessons to Get Started Building AI Agents

한국어 명령을 이해하는 오픈소스 LLM 모델이다. Alpaca를 기반으로 학습되어 로컬 환경에서 한국어 특화 LLM을 구축하고 실험할 때 첫 후보로 고려된다.

KoAlpaca: 한국어 명령어를 이해하는 오픈소스 언어모델 (KoAlpaca: An open-source language model to understand Korean instructions)

프로덕션급 ML 애플리케이션을 개발, 배포 및 반복하는 방법을 배운다

Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.

100일 동안 Python 기초부터 심화까지 학습하는 과정을 담은 튜토리얼입니다. 초보자를 위한 실습 위주 구성입니다.

Python - 100天从新手到大师

공공 데이터 API를 파이썬으로 조회하는 라이브러리다. 다양한 공공 데이터를 코드 한두 줄로 가져올 수 있어 개발 및 분석 작업 효율을 높인다.

공공 데이터 조회를 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리

에이전트 패턴별로 정리된 실습 모음. multi-agent·RAG 에이전트·프로덕션 패턴까지 한 번에.

50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.

신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈소스 툴킷이다. AI 안전성 (TigerArmor), RAG (TigerRAG), 파인튜닝 (TigerTune) 등 LLM 생애주기 전반을 아우르는 기능을 제공한다.

Open Source LLM toolkit to build trustworthy LLM applications. TigerArmor (AI safety), TigerRAG (embedding, RAG), TigerTune (fine-tuning)

Claude 활용 레시피 공식 컬렉션. tool use·prompt caching·extended thinking 패턴 학습용 1순위.

A collection of notebooks/recipes showcasing some fun and effective ways of using Claude.

데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 지식을 제공하는 무료 9주의 강의.

Data Engineering Zoomcamp is a free 9-week course on building production-ready data pipelines. The next cohort starts in January 2026. Join the course here 👇🏼

50가지 이상의 대만 주식 및 금융 데이터를 제공하는 오픈소스 API이다. 유가, 환율, 금 가격 등 다양한 정보를 매일 업데이트한다. 대만 주식 관련 금융 앱 개발 시 유용하다.

Open Data, more than 50 financial data. 提供超過 50 個金融資料(台股為主)，每天更新 https://finmind.github.io/

금융 도메인에 특화된 오픈소스 LLM 프로젝트. 뉴스 감성·시계열·로보어드바이저까지 노트북으로 다루고 있어요.

Open-Source Financial Large Language Models — democratizing internet-scale data for AI in finance.

기계 학습, 연구와 관련된 오픈 소스 프로젝트.

Google Research

Anthropic이 직접 만든 Claude 활용 코스. 프롬프트 엔지니어링·MCP·Tool use까지.

Anthropic's educational courses.

인터랙티브 프롬프트 엔지니어링 튜토리얼로, 프롬프트 엔지니어링을 학습할 수 있습니다.

Anthropic's Interactive Prompt Engineering Tutorial

데이터 과학에 대한 10주간의 교과서입니다.

10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!

LLMs, RAGs, AI 에이전트의 실용적인 튜토리얼.

In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

로컬에서 LLM을 실행하고 OpenAI 호환 API를 제공하는 앱입니다.

Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more.

이미지와 텍스트를 같은 임베딩 공간에 두는 모델. 거의 모든 멀티모달 작업의 베이스.

CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image

MS가 만든 GenAI 입문 21강. RAG·에이전트·이미지 생성까지 실습 위주.

21 Lessons, Get Started Building with Generative AI

GPT Image 2 프롬프팅 가이드의 정석. 텍스트 렌더링·EXACT TEXT 패턴은 여기서 출발하면 헛돌지 않아요. 노트북으로 바로 실험 가능.

Examples and guides for using the OpenAI API

안정적 확산은 이미지 생성을 위한 알고리즘입니다. 다양한 기능과 알고리즘을 제공하여 이미지 생성을 쉽게 합니다.

A latent text-to-image diffusion model

TensorFlow를 위한 예제입니다.

TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners (support TF v1 & v2)

SegmentAnything 모델 (SAM)로 인프런스 코드. 모델 체크포인트 다운로드 링크 및 예제 노트북.

The repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.

Anthropic이 직접 만든 Claude 활용 레시피 모음. 툴콜·RAG·평가까지 실전 패턴이 노트북으로 정리되어 있어요.

A collection of notebooks and patterns for building with the Claude API.

처음부터 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 과정을 다루는 학습 자료다. RAG 및 에이전트 기술 구현을 포함하여 LLM 개발 전반을 아우른다.

📚 从零开始构建大模型

Suno의 OSS TTS. 웃음·숨소리·배경음 같은 비언어적 표현까지 생성.

🔊 Text-Prompted Generative Audio Model

기본 머신 러닝은 머신 러닝을 위한 12주, 26강, 52개 퀴즈로 구성된 교육 자료입니다. 머신 러닝을 처음 배우는 사람들에게 적합합니다.

12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all

LLM에 대한 실습 중심의 프로그래밍 교육 강좌입니다.

《动手学大模型Dive into LLMs》系列编程实践教程