Posts
2026.04.10
HuggingFace로 LLM Fine-tuning
HuggingFace Trainer, LoRA, QLoRA를 활용해 수백억 파라미터 모델을 내 데이터에 맞게 조정하는 효율적인 LLM Fine-tuning 전 과정 정리
2026.04.10
BERT / GPT 원리와 활용
BERT는 어떻게 문장을 이해하고 GPT는 어떻게 문장을 생성하는지 두 모델의 구조 차이와 실제 활용법을 Transformer 구조 기반으로 정리
2026.04.10
Transformer 구조 완벽 정리
Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding이 어떻게 동작하는지 "Attention is All You Need" 핵심 구조를 단계별로 해부
2026.04.10
RNN / LSTM — 시계열·텍스트 처리
순서가 있는 데이터를 다루는 RNN의 한계와 이를 극복한 LSTM의 구조를 주가 예측과 텍스트 분류 실습으로 시계열 데이터 처리 흐름 정리
2026.04.10
CNN — 이미지 분류 완벽 정리
합성곱 연산이 왜 이미지에 강한지 Conv2D → Pooling → Flatten → Dense로 이어지는 CNN 구조를 직접 구현하며 원리부터 실습까지 정리
2026.04.10
PyTorch 입문 — Keras와 무엇이 다를까?
nn.Module로 모델을 직접 설계하고 zero_grad, backward, step으로 이어지는 학습 루프를 처음부터 구현하며 PyTorch의 핵심 흐름 정리
2026.04.10
TensorFlow / Keras — 딥러닝 모델 만들기
Sequential API로 신경망을 설계하고 MNIST 손글씨 인식 모델을 직접 학습하며 Dropout, EarlyStopping으로 과적합을 막는 법까지 정리
2026.04.10
Scikit-learn — 머신러닝 실습 입문
fit → predict → score 패턴으로 KNN, 결정 트리, 랜덤 포레스트를 다루고 타이타닉 생존 예측으로 전통 머신러닝 전체 파이프라인 실습
2026.04.10
Matplotlib / Seaborn — 데이터 시각화
선 그래프, 막대 그래프, 히트맵, 페어플롯으로 데이터 분포와 상관관계를 파악하고 AI 모델의 학습 곡선을 읽는 법 정리
2026.04.10
Pandas 완벽 정리 — 데이터 불러오고 정리하기
CSV 불러오기부터 결측값 처리, 필터링, groupby까지 AI 모델에 넣기 전 데이터를 정리하는 전처리 전 과정을 코드와 함께 정리
2026.04.10
NumPy 완벽 정리 — 숫자 배열 다루기
AI 데이터의 기본 단위인 NumPy 배열(ndarray)의 생성, 연산, 브로드캐스팅, 인덱싱까지
2026.04.10
전이 학습이란? 실전 파인튜닝 가이드
전이 학습·파인튜닝 | AI를 처음부터 만들 필요 없다, 잘 만들어진 모델을 내 목적에 맞게 재활용하는 법
2026.04.10
생성형 AI란? GPT, DALL·E, Stable Diffusion 비교
생성형 AI | 기존 AI가 분류·예측이라면, 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상을 직접 창조한다
2026.04.10
딥러닝 신경망 구조 정리 (CNN, RNN, Transformer)
CNN·RNN·Transformer | 이미지는 CNN, 텍스트는 RNN, 현대 AI는 Transformer가 처리한다
2026.04.10
머신러닝 알고리즘 종류 정리
머신러닝 알고리즘 | 회귀·분류·군집화부터 강화학습까지, 문제 유형별 알고리즘 한눈에 정리
2026.04.09
AI, 머신러닝, 딥러닝 차이점 개념 정리
AI·머신러닝·딥러닝 | 세 개념은 경쟁 관계가 아니라 큰 것이 작은 것을 품는 포함 관계
2026.04.08
도커부터 쿠버네티스까지 개념 정리
도커에서 쿠버네티스까지 개념을 한 번에 이해하는 인프라 입문서
2026.04.03
시간 초과 탈출: 속도 & 메모리 최적화 기법 총정리
파이썬을 사용할 때 반드시 알아야 할 속도와 메모리 최적화 기법을 정리
2026.04.02
DP(동적 계획법) 정복하기: Top-down vs Bottom-up
DP(Dynamic Programming)의 두 가지 구현 방식과 예시
2026.03.30
한눈에 보는 네트워크 7계층 (OSI 7 Layer) 완벽 정리
OSI 7계층과 TCP/IP 4계층 두 가지 모델
2026.03.30
객체지향의 꽃, 디자인 패턴(Design Pattern) 핵심 요약
GoF(Gang of Four)가 정리한 23가지 패턴
2026.03.26
파이썬 자료구조 가이드: List, Set, Dict, Tuple
파이썬의 자료구조 내장 자료구조 4종, 모듈 기반 자료구조 설명
2026.03.19
초보자를 위한 Git & Github 필수 명령어 가이드
개발자의 필수 덕목 Git & Github의 A to Z
2026.03.19
필수 정렬 알고리즘 비교 & 파이썬 구현 코드
알고리즘에 필수적으로 사용되는 정렬의 종류 및 정리와 간단 구현 식
2026.03.18
HBM 완전 정복: 2026년 기준 AI 메모리 기술 총정리
HBM이 AI 시대의 핵심 메모리인 이유부터 HBF의 등장 배경, SSD와의 역할 차이, 그리고 앞으로의 시장 흐름
2026.03.18
Claude 생태계 정리: Claude Code, Skills, Agent, Flow를 어떻게 써야 할까?
Claude Code를 중심으로 Skills, Flow, Agent의 차이와 관계를 한 번에 정리 및 요약
2026.03.17
백트래킹(Backtracking)의 이해
백트래킹의 핵심 작동 방식과 예시
2026.03.17
DFS(깊이 우선 탐색) 파이썬 구현
DFS(Depth-First Search, 깊이 우선 탐색) 구현
2026.03.17
BFS(너비 우선 탐색) 파이썬 구현
BFS(Breadth-First Search, 너비 우선 탐색) 구현하기
2026.03.17
코딩테스트를 위한 필수 핵심 알고리즘 Best 10
코딩테스트에 필요한 반드시 알아야 하는 핵심 알고리즘 10가지
2026.03.17
유클리드 호제법(Euclidean Algorithm)
유클리드 호제법을 이용한 최대공약수(GCD)와 최소공배수(LCM) 구하는 알고리즘
2026.03.17
재귀함수 작성 가이드
재귀함수를 설계할 때 반드시 지켜야 하는 5단계 핵심 요령 정리
2026.03.17
소수(Prime Number) 판별 알고리즘: 에라토스테네스의 체
소수(Prime Number)를 다루는 두 가지 알고리즘