AI/ML
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, LLM에 관한 학습 자료
인공지능과 머신러닝은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 기술입니다. 기초 개념부터 Large Language Models(LLM)까지 다양한 AI/ML 주제를 학습합니다.
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RAG (Retrieval-Augmented Generation) - 검색으로 환각을 막다
LLM의 환각 문제를 해결하는 RAG의 원리를 이해합니다. 벡터 데이터베이스, 임베딩, 실전 구현까지 다룹니다.
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Foundation Models - AI의 새로운 패러다임
GPT, Claude, LLaMA 등 파운데이션 모델의 핵심 원리를 이해합니다. 스케일의 힘, 창발 능력, 실전 활용법까지 다룹니다.
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AI 개발 전략: Human-in-the-Loop와 Crawl-Walk-Run
AI 시스템을 안전하게 도입하는 두 가지 핵심 전략을 배웁니다. 단계적 자동화와 인간 검증의 균형을 다룹니다.
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Autoregressive Language Model - 한 단어씩 미래를 예측하는 방법
GPT, Claude 등 LLM의 핵심 원리인 자기회귀 언어 모델을 이해합니다. 토큰 예측, Temperature, Top-p 샘플링까지 다룹니다.