AI 16
- [MLOps 실전] Day 5: 재학습과 CI/CD/CT - 스스로 갱신되는 ML 시스템
- [MLOps 실전] Day 4: 모니터링과 드리프트 - 모델은 배포 후에 조용히 나빠진다
- [MLOps 실전] Day 3: 모델 서빙과 배포 - 모델을 사용자에게 전달하기
- [MLOps 실전] Day 2: 학습 파이프라인과 실험 관리 - 추적하지 않으면 개선할 수 없다
- [MLOps 실전] Day 1: 데이터와 피처 - 재현 가능한 머신러닝의 토대
- [LLM 앱 실전] Day 5: 평가와 가드레일 - 신뢰할 수 있는 LLM 앱 운영하기
- [LLM 앱 실전] Day 4: 에이전트 - 스스로 계획하고 행동하는 루프
- [LLM 앱 실전] Day 3: 함수 호출 - LLM에게 도구를 쥐여주기
- [LLM 앱 실전] Day 2: RAG - 모델이 모르는 것을 검색해 답하게 하기
- [LLM 앱 실전] Day 1: 프롬프트와 컨텍스트 - 모델을 제어하는 첫 번째 도구
- [Transformer 원리] Day 5: 추론 최적화 - KV 캐시, 양자화, FlashAttention
- [Transformer 원리] Day 4: 학습과 추론 - 사전학습, 파인튜닝, 디코딩 전략
- [Transformer 원리] Day 3: Transformer 블록 - 멀티헤드, FFN, 잔차연결 조립하기
- [Transformer 원리] Day 2: 셀프 어텐션 - 각 단어가 문맥을 읽는 법
- [Transformer 원리] Day 1: 토큰화와 임베딩 - 텍스트를 벡터로 바꾸기
- 나노바나나(NanoBanana): 경량화 이미지 생성 모델의 새로운 접근