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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 223 편
AI/ML을 위한 수학 완전 정복: 선형대수, 미적분, 확률통계 ♪ 들을 수 있어요
AI와 머신러닝을 이해하기 위한 핵심 수학을 완전히 정복하는 가이드. 선형대수(벡터, 행렬, 고유값), 미적분(편미분, 체인 룰), 확률통계(확률분포, 최대우도추정, 베이즈)까지 직관적으로 설명합니다.
2026-03-17 · 38 분 읽기 #mathematics#linear-algebra#calculus#probability#statisticsMamba와 상태 공간 모델(SSM) 완전 정복: Transformer를 넘어서
Mamba와 상태 공간 모델(SSM)을 완전히 이해하는 가이드. Transformer의 이차 복잡도 문제를 해결한 S4, H3, Mamba 1/2 아키텍처를 수식과 코드로 깊이 분석하고, MambaFormer와 Jamba 같은 하이브리드 모델까지 다룹니다.
2026-03-17 · 31 분 읽기 #mamba#state-space-model#ssm#deep-learning#sequence-modelingLLM 애플리케이션 개발 가이드: 프로토타입에서 프로덕션까지
프로토타입에서 프로덕션까지 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 종합 가이드. 프롬프트 엔지니어링, RAG 아키텍처, 툴 사용, 스트리밍, 평가, 비용 최적화, 그리고 실전 AI 애플리케이션을 위한 배포 패턴을 다룹니다.
2026-03-17 · 31 분 읽기 #llm#application-development#langchain#openai#prompt-engineering지식 증류(Knowledge Distillation) 완전 가이드: 모델 경량화와 압축 기법
지식 증류와 모델 압축 기법을 완전히 마스터하는 가이드. Teacher-Student 학습, 중간 레이어 증류, 관계 기반 증류, 구조적 프루닝, 가중치 공유, 신경망 구조 탐색(NAS)까지 실전 PyTorch 코드로 배웁니다.
2026-03-17 · 32 분 읽기 #knowledge-distillation#model-compression#pruning#deep-learning#aiGemini API를 프로덕션에 올릴 때 필요한 Prompt, Guardrails, Evaluation
Gemini API를 실서비스에 붙일 때 필요한 프롬프트 설계, structured output, safety 정책, 평가 루프, 비용 통제 방법을 운영 관점에서 정리한 가이드입니다.
2026-03-17 · 8 분 읽기 #gemini#generative-ai#ai#llmops#prompt-engineering연합 학습(Federated Learning) 완전 가이드: 프라이버시 보존 분산 AI ♪ 들을 수 있어요
연합 학습(Federated Learning)을 완전히 마스터하는 가이드. 데이터 프라이버시를 보존하면서 분산 학습하는 방법, FedAvg, FedProx, 차등 프라이버시, Flower 프레임워크 활용까지 실전 코드로 배웁니다.
2026-03-17 · 39 분 읽기 #federated-learning#privacy#distributed-training#differential-privacy#ai딥러닝 시계열 분석 완전 가이드: LSTM, Transformer, PatchTST, TimesFM
딥러닝으로 시계열 데이터를 완전히 마스터하는 가이드. 시계열 전처리, ARIMA, LSTM, Temporal Fusion Transformer, PatchTST, Mamba, TimesFM 같은 최신 파운데이션 모델까지 실전 예제로 배웁니다.
2026-03-17 · 30 분 읽기 #time-series#lstm#transformer#forecasting#deep-learning데이터 중심 AI(Data-Centric AI) 완전 가이드: 고품질 데이터로 AI 성능 극대화 ♪ 들을 수 있어요
데이터 중심 AI를 완전히 마스터하는 가이드. 데이터 품질 측정, 레이블 정제, 데이터 증강, 합성 데이터 생성, Cleanlab, 능동 학습, 데이터 플라이휠까지 실전 코드로 배웁니다.
2026-03-17 · 35 분 읽기 #data-centric-ai#data-quality#data-labeling#synthetic-data#aiAI 개발 환경 완전 가이드: GPU 서버 설정부터 Jupyter, VS Code, Docker까지
AI 연구와 개발을 위한 환경 완전 가이드. CUDA 드라이버 설치, 가상환경 관리, Jupyter Lab 고급 활용, VS Code AI 확장, Docker GPU 컨테이너, 원격 개발 환경까지 완벽히 세팅합니다.
2026-03-17 · 27 분 읽기 #development-environment#jupyter#vscode#docker#gpu적대적 머신러닝(Adversarial ML) 가이드: 공격과 방어 기법 완전 정복 ♪ 들을 수 있어요
적대적 머신러닝을 완전히 마스터하는 가이드. FGSM, PGD, C&W 공격, 데이터 포이즈닝, 모델 도용, 백도어 공격과 이에 대한 방어 기법(Adversarial Training, 인증 방어)까지 실전 코드로 배웁니다.
2026-03-17 · 35 분 읽기 #adversarial-ml#ai-security#deep-learning#robustness#aiAI 벤치마크 데이터셋 완전 가이드: ImageNet, COCO, GLUE, MMLU, HumanEval ♪ 들을 수 있어요
AI 모델 평가를 위한 주요 벤치마크 데이터셋 완전 가이드. 컴퓨터 비전(ImageNet, COCO, ADE20K), NLP(GLUE, SuperGLUE, SQuAD, MMLU), 코드(HumanEval, MBPP), LLM 평가(HELM, MT-Bench)까지 상세히 분석합니다.
2026-03-17 · 38 분 읽기 #benchmark#datasets#imagenet#coco#glueCNN 아키텍처 완전 정복: LeNet부터 EfficientNet, Vision Transformer까지
CNN 아키텍처의 역사와 발전을 완전히 이해하는 가이드. LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, EfficientNet, Vision Transformer까지 구조 분석과 PyTorch 구현으로 완벽히 마스터합니다.
2026-03-17 · 32 분 읽기 #cnn#computer-vision#deep-learning#resnet#vggAI 윤리, 안전성, 정렬(Alignment) 완전 가이드: 책임감 있는 AI 개발 ♪ 들을 수 있어요
AI 윤리, 안전성, 정렬(Alignment)을 완전히 이해하는 가이드. Hallucination, 편향성, 개인정보, RLHF, Constitutional AI, AI Safety 연구 최전선까지 AI 개발자가 반드시 알아야 할 내용을 다룹니다.
2026-03-17 · 39 분 읽기 #ai-ethics#ai-safety#alignment#responsible-ai#llm프롬프트 엔지니어링 완전 정복: Zero-shot부터 고급 기법까지 ♪ 들을 수 있어요
프롬프트 엔지니어링의 모든 기법을 완전히 마스터하는 가이드. Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, ReAct, Self-Consistency부터 시스템 프롬프트 설계까지 실전 예제로 배웁니다.
2026-03-17 · 57 분 읽기 #prompt-engineering#llm#chatgpt#claude#ai표 형식 데이터 ML 완전 가이드: XGBoost, LightGBM, CatBoost, TabNet 마스터하기 ♪ 들을 수 있어요
표 형식 데이터에서 최고 성능을 내는 ML 완전 가이드. XGBoost, LightGBM, CatBoost 앙상블, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 최적화, 그리고 딥러닝 기반 TabNet까지 Kaggle 수준의 실전 기법으로 마스터합니다.
2026-03-17 · 35 분 읽기 #tabular-ml#xgboost#lightgbm#catboost#gradient-boostingAI/ML을 위한 Python 고급 기법: 성능 최적화, 병렬 처리, 메모리 관리 ♪ 들을 수 있어요
AI/ML 개발을 위한 Python 고급 기법 완전 가이드. 파이썬 성능 최적화, 멀티프로세싱, async/await, Numba JIT, Cython, 메모리 프로파일링, 타입 힌팅까지 실전 예제로 마스터합니다.
2026-03-17 · 39 분 읽기 #python#advanced#performance#multiprocessing#numbaPyTorch 완전 정복 가이드: Zero to Hero — 텐서부터 분산 학습까지 ♪ 들을 수 있어요
PyTorch의 기초부터 고급 기법까지 완전히 정복하는 가이드. 텐서 연산, 자동 미분, CNN/RNN/Transformer 구현, 분산 학습까지 실전 예제와 함께 단계별로 학습합니다.
2026-03-17 · 35 분 읽기 #pytorch#deep-learning#ai#python#neural-network그래프 신경망(GNN) 완전 정복: GCN, GAT, GraphSAGE부터 분자 설계까지
그래프 신경망(GNN)의 기초부터 최신 연구까지 완전 정복 가이드. 그래프 이론, GCN, GraphSAGE, GAT, Graph Transformer, 분자 설계, 소셜 네트워크 분석까지 PyTorch Geometric으로 실전 구현합니다.
2026-03-17 · 32 분 읽기 #gnn#graph-neural-network#gcn#gat#pytorch-geometricHuggingFace 생태계 완전 정복: Transformers, Datasets, PEFT, Accelerate 마스터하기
HuggingFace의 전체 생태계를 완전히 마스터하는 가이드. Transformers, Datasets, Tokenizers, PEFT, Accelerate, Diffusers, Hub API까지 실전 예제와 함께 모두 배웁니다.
2026-03-17 · 28 분 읽기 #huggingface#transformers#peft#accelerate#nlp생성형 AI 완전 정복: GAN, VAE, 디퓨전 모델 마스터하기
생성형 AI의 핵심 아키텍처를 완전히 마스터하는 가이드. VAE(변분 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망), DDPM(디퓨전 모델), Stable Diffusion까지 수식과 PyTorch 코드로 완벽히 이해합니다.
2026-03-17 · 32 분 읽기 #generative-ai#gan#vae#diffusion-model#stable-diffusion