yongZa의 AI 공부 기록과 복습용 음성 강의

2026. 10. 2.
28. 에이전트 루프와 MCP, 실패 복구
2026. 10. 1.
27. AI Agent와 LangGraph의 원리와 실습
2026. 9. 30.
26. RAG 평가, 검색 근거와 생성 답변을 따로 살펴보기
2026. 9. 29.
25. 프라이빗 RAG, 우리 인프라에서 검색하고 답변하기
2026. 9. 29.
24. RAG Family, 검색과 답변을 개선하는 방법
2026. 9. 28.
23. RAG의 기본 흐름
2026. 9. 28.
22. SFT·RM·PPO로 답변을 다듬기
2026. 9. 28.
21. Hugging Face 사용하기
2026. 9. 28.
20. BERT의 문장 이해
2026. 9. 28.
19. GPT와 사전학습
2026. 9. 28.
18. Transformer로 번역기 만들기
2026. 9. 28.
17. Attention에서 Transformer로
2026. 9. 28.
16. 뉴스 요약봇 만들기
2026. 9. 28.
15. 첫 번역기를 만들며 배운 것
2026. 9. 28.
14. RNN·LSTM에서 Seq2Seq와 Attention으로
2026. 9. 28.
13. WEAT, 임베딩의 연관을 숫자로 읽기
2026. 9. 28.
12. 워드 임베딩, 단어를 벡터로 바꾸고 배우기
2026. 9. 28.
11. 토큰화와 SentencePiece, 문장에서 ID까지
2026. 9. 28.
10. ResNet과 Skip Connection, 깊게 쌓는 방법
2026. 9. 28.
09. Linear에서 CNN까지, 레이어가 바꾸는 것
2026. 9. 28.
08. Dropout과 Batch Normalization의 학습·평가 모드
2026. 9. 28.
07. PyTorch와 Tensor, 숫자에서 학습까지
2026. 9. 28.
06. 정칙화와 정규화, L1·L2가 헷갈렸던 이유
2026. 9. 28.
05. 선형회귀를 직접 구현하며 정리한 경사하강법
2026. 9. 28.
04. 분류 모델 평가, 정밀도·재현율과 임계값
2026. 9. 28.
03. Loss와 Accuracy가 다르게 움직이는 이유
2026. 9. 28.
02. scikit-learn으로 처음 모델을 학습시키기
2026. 9. 28.
01. 결측치부터 스케일링까지, 전처리의 순서