AI 분야
AI 분야의 기술 노트를 수록합니다: 머신러닝 기초, 딥러닝 원리부터 LLM 애플리케이션 개발(Prompt / RAG / Agent / 파인튜닝)까지, 학습하며 지속적으로 보완합니다.
수록 목록
- 머신러닝 기초 — 수학 기초와 고전 알고리즘
- 딥러닝 — 신경망, CNN / RNN / Transformer
- Prompt 엔지니어링 — 프롬프트 설계와 평가
- RAG와 Agent — 검색 증강과 에이전트 애플리케이션
- 모델 파인튜닝 — LoRA / QLoRA와 배포
계획 목록
| 주제 | 설명 | 상태 |
|---|---|---|
| 머신러닝 기초 | 선형대수/확률통계 속성 과정, 회귀/분류/클러스터링, 평가 지표 | 계획 중 |
| 딥러닝 | 역전파, 옵티마이저, CNN/RNN/Transformer 구조 | 계획 중 |
| PyTorch | 텐서, 자동 미분, 모델 학습 파이프라인, 분산 | 계획 중 |
| LLM 원리 | 어텐션 메커니즘, 사전 학습과 정렬(RLHF/DPO) | 계획 중 |
| Prompt 엔지니어링 | 프롬프트 패턴, 구조화된 출력, 평가 방법 | 계획 중 |
| RAG와 Agent | 벡터 검색, 도구 호출, 멀티 에이전트 프레임워크(LangChain/LlamaIndex) | 계획 중 |
| 모델 파인튜닝 | LoRA/QLoRA, 데이터 구성, 평가와 배포 | 계획 중 |
| AI 엔지니어링 | 추론 최적화, 양자화, 서비스화(vLLM/Ollama) | 계획 중 |
| RAG 심화 | 색인 구조와 고급 검색, 재정렬, GraphRAG / Agentic RAG, 평가와 운영 | 계획 중 |
| LangGraph 오케스트레이션 | 그래프 상태 머신, Checkpointer와 Store, interrupt 기반 HITL, 운영 | 계획 중 |
| GUI 에이전트(화면 조작) | 지각과 행동 공간, 검증 루프, 샌드박스, 벤치마크와 한계 | 계획 중 |
| 플랫폼·프레임워크 선정 | 스택 6계층, 경로 비교, 의사결정 프레임, TCO, 록인 회피 | 계획 중 |
작성 규칙
- 이론 노트는 수식과 직관적 설명을 함께 담아, 수식만 있고 예시가 없지 않도록 합니다;
- 실무 노트는 실행 가능한 Notebook 또는 커맨드라인 예시를 제시하고 의존성 버전을 명시합니다;
- 논문과 관련된 개념은 논문 컬렉션의 논문 노트와 연결합니다;
- 파일명은 하이픈으로 구분하고, 추가 후
config.mjs사이드바에 등록합니다.