Vector Index를 활용한
Semantic 검색 및 추천 시스템 개발
1기 모집 마감 안내

수강생분들의 많은 관심으로 1기 모집이 마감되었습니다
신청해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다.

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ONLINE #Zoom #검색엔진 #추천시스템

Vector Index를 활용한
Semantic 검색 및 추천 시스템 개발

검색엔진 추천 시스템 개발로 맞춤 상품 지원까지,
실리콘밸리 시니어 개발자에게 직접 배우며 개발하는 프로젝트형 과정

지원 일정

∙ 24. 08. 26 (월) ~ 24. 10. 03 (목)
∙ 4차 얼리버드 : 24.9.29 (일) 23:59까지
* 인원은 선착순으로 마감됩니다.

과정 일정

∙ 24. 10. 05 (토) ~ 24. 11. 09 (토)
6주 동안 진행 되며, 과정 진행 현황에 따라 최대 2주 연장 될 수 있습니다.

수업 시간

∙ 매주 토요일 12:00 ~ 14:30 (2.5H)
정규 수업 시간은 주 1회 2시간 30분씩 진행 되며, 개별 피드백 및 과제 피드백은 수시로 진행 됩니다. 매주 제공 드리는 VOD는 필수 시청 후 참석 하셔야 합니다.

수업 방식

∙ 100% 실시간 온라인 LIVE
∙ Zoom을 통한 실시간 라이브 (녹화 후 제공)
모든 강의는 실시간으로 진행 됩니다. 실시간 강의는 녹화를 통해 [다시보기] 형태로 제공드립니다. (단, 실시간 강의의 이점을 적극 활용하시길 기대하며 참가자분들은 실시간 수업에 모두 참가하시는 것을 권장 드립니다.)

강의 소개

강사 소개

수업 구성

수강 대상

커리큘럼

6 WEEKS ONLINE LIVE

본 과정은 실리콘밸리 현직 개발자와 함께
검색 및 추천 시스템 개발 프로젝트를 6주간 직접 구현하는 실시간 온라인 과정입니다.

Python 전처리 경험 및 Elasticsearh 프레임워크 이해가 있으신 분들,
추천 시스템 개발 경험을 만들고자 하는 확실한 의지가 있으신 분들께 추천 드립니다.
※ 프로젝트형 강의이므로 학습 의지가 확고하신 25명만 모집합니다.

본 강의는 25명 정원 초과 시 조기마감되는 과정입니다.

실리콘밸리에서 검증된 AI 검색엔진 구축 방법,
패스트캠퍼스에서 최초 공개합니다.

검색 기능은 회사 크기와 상관없이 많은 서비스에 필수로 들어가는 기능 중 하나입니다.
대부분의 경우 개발자는 기존에 있는 검색엔진의 performance를 향상시키거나,
quality를 높이는 부가 기능을 만드는 일을 합니다. 보통 quality 향상은
“롱테일(long tail) 검색을 향상 시키는 랭킹”, “검색어 제안 기능” 등
트래픽 향상을 위한 일들로 성과를 창출합니다.
본 과정에서는 롱테일(long tail) 검색을 향상 시키는 랭킹 중심으로 다뤄 볼 계획입니다.

현재 AI Infra는 필요한 AI 모델에 따라 비용이 천차만별이기에
어떤 회사에서도 획일화  했다고는 볼 수 없는 상황입니다.
이러한 시점에서 AI 활용 검색엔진 역량을 갖춘 개발자는
글로벌 시장에서도 좀 더 특화된 경쟁력을 갖출 수 있을 것입니다.

검색엔진 기초부터 LLM을 활용한 검색엔진까지 한 사이클을 돌리고,
제 경험을 토대로  파악한 실리콘밸리의 2024 테크회사 인터뷰 트렌드 또한
가감없이 공유하겠습니다. 저와 함께 6주간 프로젝트를 완성하고
프라이빗 커뮤니티에서 또 다른 네트워크를 만들어보시죠!

실리콘밸리가 주목한 검색의 미래,
Vector Index와 Semantic Search

이들의 공통점은 무엇일까요?
바로 검색 경험을 혁신하고 있다는 점입니다.

빅테크 기업들이 Vector Index에 주목하는 이유,
바로 ‘이것’ 때문입니다.

사용자 의도 파악이 가능합니다.

더 정확하고 관련성 높은 검색 결과 제공으로 고객 만족도가 높아집니다.

대규모 데이터 처리가 가능합니다.

대규모로 증가하는 데이터를 효과적으로 검색해 복잡한 쿼리에 대해서도 빠르게 응답합니다.

개인화 된 경험을 제공합니다.

사용자 맞춤형 검색과 추천 시스템 구현으로 더 정교한 타겟팅 및 광고 효율성이 높아집니다.

사용자 검색 습관과 온라인 경험을
근본적으로 변화시키고 있는 이 기술 !

실시간 온라인 과정으로
Vector Index 추천 시스템을 직접 구현해 보세요.

추천 대상

아래에 해당하는 분들께 특히 더 추천 드립니다.

※ “추천 시스템 검색” 역량이 필요하거나 실리콘밸리 개발 현직자의 실무 노하우가 궁금하신 모든 분들의 수강이 가능합니다. 
※ 5년차 이상의 개발자 분들도 수강 가능하나, 검색엔진 프로젝트를 이미 완벽히 구현하실 수 있는 분은 적합하지 않습니다.

Overview

본 과정 수강 후 최종적으로 얻어갈 Skill Set을 통해
6주 후 성장할 나의 실력을 미리 상상해 보세요.

6주 후,
여러분은 이렇게 변화합니다.

실리콘밸리가 선택한 검색 엔진의 미래,
Vector Index와 Semantic Search를 6주간 직접 구현해 보세요.

원기현 PICK 프로젝트 엿보기

실리콘밸리 실무 프로젝트 기반으로 진행합니다.
빈틈 없는 커리큘럼으로 개념 이해와 실무 적용 모두 잡을 수 있도록 준비했습니다.

6주 뒤면 이런 기능까지 구현할 수 있게 됩니다.

Final Project | 추천 시스템 기반 검색엔진 개발
1. 사용자 문맥 파악과 상품 추천으로, 사용자 경험을 한 단계 높일 수 있습니다.

최종 demo 상품 추천 페이지 구현 예시

demo page 아키텍쳐 예시

최종 demo page 구현하는 작업 과정 살펴보기

한 번에 구현하지 못해도 괜찮아요.
한 단계씩 구현 후 1:1 피드백으로 최종 demo page를 완성합니다.

과제 1 | 자연어 기반 상품 추천 API 개발
2. 즉각적인 사용자 의도 파악을 통해 자연어 검색에 적절한 응답을 제공하는 API를 구축합니다.

▶ 과제 수행 후, 이런 결과물을 얻게 됩니다.

과제 기획 의도 | 전통적인 검색엔진에서 Vector Index를 결합한 Hybrid 검색 엔진 구축으로 연관된 상품을 추천하는 API를 개발합니다. 
핵심 기술 | #Elasticsearch #Vector Index #Pinecone #Django #Hybrid Search #LLM #Ollma

▶ 과제 수행 단계 예시

검색에 필요한 텍스트 데이터를 추출 및 표준화하는 과정을 거쳐 Elasticsearch에 저장합니다.

Elasticsearch에 인덱스 되어있는 텍스트를 임베딩으로 변환시켜 Pinecone에 저장합니다.

Groq에서 제공하는 API로 키워드와 자연어 모두 지원 가능한 API를 제작 후, 프롬프트 엔지니어링/랭킹을 통해 최적화 합니다.

과제 2 | 과거 검색 패턴 기반 추천 시스템 개발
3. 장기적인 사용자 행동 데이터를 분석해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 시스템을 구축합니다.

▶ 과제 수행 후, 이런 결과물을 얻게 됩니다.

과제 기획 의도 | 전통적인 검색엔진에서 Vector Index를 결합한 Hybrid 검색 엔진 구축으로 연관된 상품을 추천하는 API를 개발합니다.
핵심 기술 | #Elasticsearch #Vector Index #Pinecone #Django #Hybrid Search #LLM #Ollma

▶ 과제 수행 단계 예시

추천 시스템에 필요한 과거 검색 쿼리 및 결과를 Elasticsearch에 저장합니다.

알고리즘을 통해 과거의 제품 결과와 비슷한 제품들을 Elasticsearch에 저장합니다.

생성된 추천 제품들을 랭크하고 API를 통해 유저에게 보여지게 됩니다.

실리콘밸리 실무 프로젝트 기반으로 진행합니다.
빈틈 없는 커리큘럼으로 개념 이해와 실무 적용 모두 잡을 수 있도록 준비했습니다.

Plus +

강사님이 직접 경험한 실리콘밸리 테크 회사
채용 트렌드를 본 과정에서만 공유합니다.

※ 테크 회사 공식 의견이 아닌, 강사님의 개인적인 경험을 토대로 제공하는 특별 세션입니다.

학습 과정

제품 제안 아이디어부터 demo page 구현까지,
AI 검색엔진 구축 전 과정의 학습 경험을 제공합니다.

단계별 과제를 통한 프로젝트로 완성되며,
마지막 목표는 무조건 검색 엔진 구현입니다.

커리큘럼

6주 후 vector index부터 semantic search까지 구현하는
추천 상품 검색엔진 개발자로 성장합니다.

상세 커리큘럼 다운로드

수업 방식

본 과정은 실시간 코호트 러닝 방식으로 진행됩니다.

일방적인 온라인 vod 학습만으로는 하나의 프로젝트를 완성하기 어렵습니다.
현직자와 함께 실시간 코호트 방식으로 코드를 리뷰하며 demo page를 완성하세요.

* 코호트 러닝(Cohort Learning)이란?
∙ 정해진 일정 안에서 비슷한 수준의 다른 학습자와 긴밀한 소통을 통해 배움을 얻는 방식으로, 실제 비즈니스 환경에서 학습하고 성장할 수 있도록 프로젝트형 교육으로 진행됩니다.
∙ 다른 수강생 분들과 서로 긴밀하게 학습하며 단순한 이론 학습을 넘어 실질적이고 실용적인 학습을 얻어가실 수 있습니다.

현직 강사님의 이론 및 실전 노하우
Learning

원기현 강사님이 현재 현직에서 어떤 작업을 하는지 실시간 라이브 강의 및 디스코드에서 확인할 수 있습니다. 디스코드 메신저를 통해 언제든 만날 수 있으며, 미국 시간과 한국 시간을 고려하여, 프로젝트 개발 중 질문이 있다면 언제든 소통이 가능합니다. 이직 / 취업 / 실력 향상 / 슬럼프 극복 / 개인 포폴 피드백 등 무엇이든 고민 되는 것을 공유해주세요!

1:1 코드 리뷰까지 쉴 틈 없이 진행되는
Reflection

우리의 목표는 6주라는 짧은 시간 동안 작업을 완성하는 것에 있습니다. 우리의 최종 목표는 Vector Index를 활용한 Semantic Search 추천 시스템 개발 demo page를 만드는 것이기에 기준점이 높습니다. 주에 1회 만나는 것으로는 이 목표를 실현하기 어려워 github에 과제를 올려주시면 1:1 개인 코드 리뷰를 진행하며 완성도 높은 결과물을 만들어냅니다.

문제 해결을 위한 개발 프로젝트
Action

검색 엔진을 활용한 추천 시스템 개발은 단순 이론 강의를 수강한다고 실력이 향상되지 않습니다. 가장 중요한 것은 이론을 기반으로 실제 “프로젝트”를 구현해 결과물을 만들어내는 것입니다. 결과물 구현 과정에서 함께 고민하고, 함께 아이디어를 나누며 우리의 작품을 더욱 고도화하는 시간을 갖습니다. 어떤 문제가 발생하는지, 어떻게 해결해야 하는지 현직자의 실무 사례와 함께 미리 경험해 보세요.

Private Community

수강생 대상으로만 오픈하는 현직자와의
프라이빗 커뮤니티에서 적극적으로 소통하고 정보를 교류하세요.

스터디 방 개설

함께 하는 동료들과 더 컴팩트 있는 학습을 진행할 수 있도록, 관심 있는 도메인과 기술 스택 스터디로 끈끈하게 실력을 향상시켜 보세요.

직군별 모임

개발자 뿐만 아니라 다양한 직군의 사람들과 배운 지식을 확장하여 개발 서비스를 운영해 보세요.

현직자 및 동료 질의응답

디스코드 커뮤니티의 꽃은 질의응답! 현직자 강사님과 동료들 간의 질의응답으로 실력을 강화하세요.

EX-PORT 검색엔진 과정이 조금 더 특별한 이유.
(현) 실리콘밸리 A사 시니어 엔지니어, 원기현 강사님

다른 온라인 VOD 과정과
다른 점이 있나요?

기존의 이론 기반으로 일방향적인 개념을 알려주는 강의와 다르게, 본 과정은 실시간으로 강사님과 커뮤니케이션하며 현업에서 꼭 필요한 실습 프로젝트를 직접 구현해본다는 점이 큰 차별점입니다. 더불어 실리콘밸리 현직에 계신 강사님이 직접 경험하신 2024년도의 테크 기업 채용 트렌드까지 가감 없이 나누어주실 예정입니다.

본 과정에서 경험하는 프로젝트는
현업에서 어떤 강점을 가질까요?

개발자로서 회사에서 일을 하거나 서비스를 구현할때 하나의 툴 또는 프레임워크를 다루는것 이상으로 많은 문제들이 발생하게 됩니다. 본 과정에서 진행될 프로젝트는 검색을 처음부터 끝까지 구축하는 것을 목표로 그 과정속에서 발생되는 많은 문제들을 간접으로 경험하게 됩니다. 많은 회사들이 LLM을 실제 서비스에 적용하고 있는만큼 검색이라는 기능이 어떻게 바뀌어가고 있고 또 어떻게 서비스에 적용이 되는지 프로젝트를 통해 배우게 됩니다.

하나의 프로젝트를 한 번에
구현하기는 어렵지 않을까요?

하나의 프로젝트를 완벽히 구현하기는 힘들지만 최소한의 기능을 하게 구현하는건 어렵지 않습니다. 본 과정에서는 프로젝트를 개발자의 눈으로 매주 작동하고 테스트 해볼수있는걸 만들도록 세분화하기 위한 방법을 배우게 됩니다. 또, 과정이 끝난 후엔 이 블록 하나하나가 모여 목표하는 검색 서비스로 만들어지게 됩니다.

사전 학습 수준

본 과정에서 사용될 프로그램

* 프로그램은 제공되지 않으므로, 수강 전 필수적으로 준비해주셔야 합니다.

Q&A

자주 묻는 질문

참가 대상 수준이
어떻게 되나요?

아직 백엔드 개발 경험이 없으신 분들은 참여가 어렵습니다. 현직에서 백엔드를 하고 계신 분들을 대상으로 과정이 운영 될 예정 입니다. Python, Docker 등 툴의 기초적인 교육은 진행 되지 않습니다. 그래서 백엔드에 대한 기초 활용 방법은 숙지하고 계셔야 수강에 무리가 없으십니다. 구체적인 추천 대상은 [사전 학습 수준]을 통해 확인해주세요.

참가 방법이
어떻게 되나요?

다음의 절차로 진행 됩니다. [ 수강신청 ] → [ 결제 ] → [ 유선 및 이메일 안내 ] → [ 입과 상담 및 등록 ] 희망하시는 과정에 대한 상담을 진행하며 수강생 맞춤형 커리큘럼과 난이도 조정을 위하여 참가자분께 설문지를 발송해 드릴 예정 입니다.

직장인도
참여 가능한가요?

현직자분들을 대상으로 진행되는 과정입니다. 직장인 분들이 수강하실 수 있도록 토요일이 정식 수업일입니다. 경조사로 인해 참가가 어려우신 주간에는 녹화된 형태의 영상을 제공해드리지만, 연속하여 불참하시지 않도록 일정 관리를 미리 해주시고 참가하실 것을 권장 합니다.

과정 목표가
어떻게 되나요?

함께 일하고 싶은 분을 만나고 싶은 마음으로 과정이 진행 됩니다. 또한 당당히 취업하고 싶은 회사에서 필요로 하는 경험을 갖추실 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 그래서 적당한 수준의 피드백이 아닌 현실적인 피드백으로 과정이 운영 될 예정입니다.

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주의사항 * 본 과정의 경우 2024년 10월 03일까지 모집됩니다.
* 상황에 따라 사전 공지 없이 모집이 조기 마감되거나 할인이 연장될 수 있습니다.
* 수강생의 결석이나 지각 등으로 발생한 손해에 대해서는 별도의 보상을 제공하지 않습니다.
* 본 강의는 화면녹화를 제공하고 있으며, 종강 후 한달까지 수강이 가능합니다.

다음과 같은 사유 등으로 인해 강의가 폐강될 수 있으며, 폐강 시 아래 규정에 따라 반환 사유 발생일로부터 5 영업일 이내에 수강료를 환불해드립니다.

- 모집된 수강인원이 10명 이하일 경우
- 강사의 갑작스러운 사고 및 건강 상의 이유
- 천재지변

* 위의 사유로 강의가 폐강될 경우, 학원법 제 18조에 따라 오프라인 강의 취소/환불 정책을 준용하여 환불 처리되며, 모객 부진으로 폐강 시에는 최소 개강일로부터 7일 전에는 폐강 여부를 안내해드립니다.

환불규정 ※ 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.

[수업 시작 전]
– 수업 시작 전 환불 신청 시 전액 환불됩니다.

[수업 시작 후]
– 수강 시작 후 환불 신청 시 하기 수업 시수를 기준으로 아래의 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
* 총 수강기간 1개월 이내 기준 환불 규정 안내
: 환불요청일시 기준 학습기간 1/3 경과 전 : 수강료 2/3 환불
: 환불요청일시 기준 학습기간 1/2 경과 전 : 수강료 1/2 환불
: 환불요청일시 기준 학습기간 1/2 경과 후 : 환불금액 없음

수강 시작 후 환불 신청 시 하기 수업 시수를 기준으로 아래 규정에 따라 환불 가능합니다.

* 총 수강기간 1개월 초과 기준 환불 규정 안내
첫 월의 환불금액(총 수업일이 1개월 이내 기준 준용) + 나머지 월의 수강료 전액을 합산한 금액

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 - 환불 의사를 밝힌 다음날부터 계산하여 환불합니다.
- 환불금액은 수업시간을 기준(반올림)으로 산정합니다.
- 환불금액의 10원 미만은 절삭합니다.
- 반환 사유 발생 시 5 영업일 이내 환불됩니다.
: PG사와 카드사의 상황에 따라 환불이 지연될 수 있습니다
- 1개월 산정 기준은 민법 제 160조(역에 의한 계산)을 적용합니다.
: 실제 일수와 상관없이 수업시작일이 3월 7일인 경우, 1개월은 4월 6일까지입니다.
: 단, 수업 시작일이 1월 31일인 경우, 1개월은 월의 말일인 2월 28일까지입니다.

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

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[바이트디그리 EXPORT] Vector Index를 활용한 Semantic 검색 및 추천 시스템 개발 (ft. 실리콘밸리 A사 시니어 개발자)