AI 모델과 서비스,
원리부터 정확하게

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• AI 기초

  프롬프트 엔지니어링 원리: 원하는 결과물을 설계하는 체계적인 방법

  프롬프트 엔지니어링의 기본 원리와 구조적 요소를 배웁니다. 질문 명확화, 역할 부여, 제약 조건 설정 등 모델 출력을 제어하는 체계적인 접근 방식을 제시합니다.

  읽는 시간 약 13분

• LLM 모델

  RAG 원리 이해하기: 외부 지식 검색으로 답변 정확도를 높이는 방법

  RAG(검색 증강 생성)의 기본 구조와 작동 원리를 설명합니다. 외부 문서를 활용하여 답변의 신뢰도를 높이고, LLM의 환각 현상을 줄이는 메커니즘을 학습합니다.

  읽는 시간 약 11분

• 활용 사례

  LLM 복합 데이터 추론 심화: 관계 추론과 가설 검증 원리

  LLM이 단순 요약을 넘어 데이터 간의 숨겨진 관계를 추론하는 원리를 학습합니다. 여러 데이터셋을 통합하고 가설을 세우고 검증하는 복잡한 추론 과정을 이해합니다.

  읽는 시간 약 13분

• 업계 동향

  AI 모델 배포 생명주기 심화: 테스트, 최적화, 운영 단계 고려 사항

  AI 모델을 개발하는 것과 실제 서비스에 배포하는 과정의 차이점을 이해합니다. 성능 최적화, 지연시간 관리, 운영 모니터링 등 실무적인 배포 단계를 학습합니다.

  읽는 시간 약 12분

• AI 서비스

  AI 워크플로우 설계 심화: 모듈 연결과 데이터 흐름 관리 원리

  AI 워크플로우가 여러 모듈을 연결하고 데이터를 전달하는 과정을 학습합니다. 데이터 흐름을 명확히 정의하고 상태를 효과적으로 관리하는 원리를 이해할 수 있습니다.

  읽는 시간 약 16분

• AI 개발

  LLM 시스템 설계 패턴: 메모리 및 상태 관리 원칙

  LLM이 대화나 복잡한 작업을 수행할 때 필요한 외부 메모리 활용 방법과 상태 관리 원칙을 배웁니다. 일관된 맥락을 유지하는 시스템 설계 방법을 이해할 수 있습니다.

  읽는 시간 약 14분

• AI 기초

  LLM 추론 과정 원리: 토큰 예측부터 응답 완성까지의 심층 분석

  LLM이 어떻게 다음 토큰을 예측하고 반복적으로 응답을 완성하는지 그 핵심 원리를 이해할 수 있습니다. 토큰화부터 생성 과정까지의 전반적인 흐름을 파악합니다.

  읽는 시간 약 11분

• LLM 모델

  시스템 프롬프트 설계 심화: 모델 행동 제어와 역할 정의 원리

  시스템 프롬프트가 모델의 출력 스타일과 관점을 일관되게 유지하는 핵심 지침임을 배웁니다. 모델의 역할을 정의하고 복잡한 작업을 수행하는 원리를 이해할 수 있습니다.

  읽는 시간 약 14분

• 활용 사례

  LLM 활용 복합 데이터 추론: 관계와 패턴을 발견하는 원리

  단순 정보 추출을 넘어 데이터 간의 관계를 파악하고 숨겨진 패턴을 도출하는 복합 데이터 추론 원리를 설명합니다. LLM이 구조화된 데이터와 텍스트를 결합하여 추론하는 방법을 학습합니다.

  읽는 시간 약 16분