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Backend & Ops for AI Engineers
📚 Coursework
Backend & Ops for AI Engineers
AI 엔지니어가 혼자서 하나의 시스템을 처음부터 끝까지 구축할 수 있도록, HTTP·데이터베이스·API 설계·컨테이너·클라우드·모니터링·CI/CD까지 백엔드와 Ops의 핵심을 쉽고 깊게 다룹니다. 코드 예제는 모두 Python 기반이며, 각 챕터는 실제 프로덕션 환경에서 시니어 엔지니어가 평가하는 기준까지 포함합니다.
입문
10 chapters
Python
커리큘럼
CH
01
01
🌐HTTP & Web Server Fundamentals
HTTP와 웹 서버 기초
인터넷에서 클라이언트와 서버가 어떻게 대화하는지, HTTP의 구조와 웹 서버의 역할을 완전히 이해한다.
CH
02
02
🗄️Relational Databases & SQL
관계형 데이터베이스와 SQL
데이터를 테이블에 저장하고, SQL로 원하는 정보를 정확하게 꺼내오는 방법과 인덱스·트랜잭션의 원리를 이해한다.
CH
03
03
⚡NoSQL & Data Modeling
NoSQL과 데이터 모델링
Redis, MongoDB 등 NoSQL 데이터베이스가 언제 SQL보다 적합한지 이해하고, 캐싱과 세션 관리에 Redis를 실전 활용한다.
CH
04
04
🔧REST API Design with FastAPI
FastAPI로 REST API 설계하기
Pydantic으로 데이터 검증을 자동화하고, FastAPI로 프로덕션 수준의 REST API를 빠르게 구축하는 방법을 배운다.
CH
05
05
🔐Authentication & Security
인증과 보안
JWT 토큰과 OAuth 2.0을 사용해 안전한 API 인증을 구현하고, OWASP 10대 취약점으로부터 서비스를 보호한다.
CH
06
06
🐳Containers & Docker
컨테이너와 Docker
"내 컴퓨터에서는 되는데" 문제를 Docker로 완전히 해결하고, AI 모델 서빙 컨테이너를 직접 빌드하고 최적화한다.
CH
07
07
☸️Kubernetes Fundamentals
쿠버네티스 기초
컨테이너를 수십~수천 개로 자동 관리하는 쿠버네티스의 핵심 개념(Pod, Deployment, Service)과 AI 서비스 배포 패턴을 익힌다.
CH
08
08
📊Monitoring & Observability
모니터링과 관찰 가능성
프로덕션 AI 서비스가 언제, 왜, 어떻게 실패하는지 Prometheus·Grafana·구조화 로깅으로 사전에 파악하고 빠르게 대응한다.
CH
09
09
🔄CI/CD Pipelines
CI/CD 파이프라인
코드 변경이 자동으로 테스트되고 배포되는 파이프라인을 GitHub Actions로 구축해 안전하고 빠른 배포를 실현한다.
CH
10
10
🤖MLOps & AI System Design
MLOps와 AI 시스템 설계
AI 엔지니어가 혼자서 모델 학습부터 프로덕션 서빙까지 전체 ML 파이프라인을 설계·운영하는 실전 패턴을 익힌다.