#AI

단어와 문장을 숫자 벡터로 바꾸면 '의미'를 수학으로 계산할 수 있다. 코사인 유사도, ANN 알고리즘, OpenAI 임베딩 API까지 원리부터 실전까지 한번에 정리했다.

AI 코딩 도구가 일상이 된 지금, 개발자의 역할은 빠르게 바뀌고 있다. 무엇이 더 중요해지고 무엇이 덜 중요해지는지, 그리고 어떻게 적응해야 하는지 솔직하게 정리했다.

기초 프롬프팅을 넘어서 실제로 신뢰할 수 있는 구조화된 출력을 얻는 방법. 시스템/유저/어시스턴트 역할 설계, Few-shot, CoT, JSON 모드, Function Calling, Zod + AI SDK로 타입 안전한 LLM 응답을 만드는 완전 가이드.

혼자 개발하면 코드 리뷰를 받을 수 없다고 생각했는데, AI 코드 리뷰 도구가 그 역할을 해줬다. PR마다 자동으로 리뷰받는 세팅을 정리했다.

LLM API를 처음 연동했을 때 토큰 비용 폭탄, 응답 지연, 할루시네이션에 당황했다. 실제로 배운 LLM API 활용법을 정리했다.

AI가 파일을 읽고, DB를 조회하고, API를 호출할 수 있게 해주는 MCP. USB처럼 AI와 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜을 정리했다.

ChatGPT는 질문에 답하지만, AI Agent는 스스로 계획하고 도구를 사용해 작업을 완료한다. 이 차이가 왜 중요한지 정리했다.

AI에게 '로그인 만들어줘'라고 했더니 엉망인 코드가 나왔다. 프롬프트를 구조화하니 결과물이 완전히 달라졌다.

세 가지 AI 코딩 도구를 실제로 써보고 비교했다. 자동완성, 코드 생성, 리팩토링 각각 어디가 강한지 솔직한 후기.

ChatGPT가 처음 나왔을 때 개발자들은 공포에 떨었습니다. '이제 코딩은 끝났구나.' 저도 그랬습니다. 하지만 1년간 LLM을 실제에 도입하며 깨달았습니다. AI는 신이 아니라, 엄청나게 똑똑하지만 가끔 헛소리하는 인턴이라는 것을요.

머신러닝 모델 학습 시 겪은 과적합(Overfitting) 문제와 해결 과정을 공유합니다. 훈련 데이터 정확도 99%에 속아 배포했다가 참패한 경험과, Dropout, Regularization, Data Augmentation을 통해 '진짜 지능'을 만드는 방법을 설명합니다.

벡터 데이터베이스의 동작 원리와 활용 방법을 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정

컴퓨터는 '사과'와 '배'가 비슷한 과일이라는 것을 어떻게 알까요? 원-핫 인코딩의 한계부터 Word2Vec, 그리고 현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformer) 기반 임베딩까지. 텍스트를 숫자로 변환하여 의미를 계산하는 임베딩의 세계와 이를 활용한 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 다뤄봤습니다.

LLM 커스터마이징 방법인 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이와 선택 기준

고객 상담 챗봇이 엉뚱한 대답을 해서 식은땀 흘린 경험, 그리고 RAG(검색 증강 생성)를 도입해 '오픈북 테스트'를 치르게 한 과정을 공유합니다. 벡터 DB, 임베딩, 그리고 하이브리드 검색까지 파헤쳐봅니다.

Transformer 아키텍처의 동작 원리를 경험을 통해 이해한 과정

신경망의 동작 원리를 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정. 공장 라인 비유부터 역전파, 하이퍼파라미터 튜닝까지.

AI 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 부딪히는 문제. 정답이 있는 데이터가 없을 때 어떻게 해야 할까? 지도, 비지도, 준지도 학습의 현실적인 선택 가이드.

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 '마트료시카 인형' 비유로 설명합니다. 최신 Transformer 아키텍처, RAG vs Fine-tuning 비교, AI 윤리, 그리고 개발자가 AI 엔지니어로 커리어 전환하는 법까지 총정리.

인공지능이 이미지를 인식하는 마법의 열쇠, CNN의 모든 것을 파헤칩니다. 픽셀 덩어리에서 의미를 찾아내는 컨볼루션(Convolution)과 풀링(Pooling)의 수학적 원리부터, LeNet, AlexNet, ResNet으로 이어지는 딥러닝의 진화 과정, 그리고 자율주행과 의료 영상 분석 등 실제 활용 사례까지 쉽고 깊이 있게 설명합니다.

AI 시대의 금광, 엔비디아 GPU. 도대체 게임용 그래픽카드로 왜 AI를 돌리는 걸까? 단순 노동자(CUDA)와 행렬 계산 천재(Tensor)의 차이로 파헤쳐봤습니다.

AI와 딥러닝은 왜 CPU를 버리고 GPU를 선택했을까요? ALU 구조 차이부터 CUDA 메모리 계층, 그래픽 API(Vulakn/DirectX), 그리고 생성형 AI의 원리까지 하드웨어 가속의 모든 것을 다룹니다.