Vizuara

AI 모델이 범용화되는 시대에 에이전트 루프와 시스템을 설계하는 Harness Engineering의 중요성과 관련 워크숍을 소개한다.

음성 신호를 디지털 데이터로 변환하고, 음향 모델과 언어 모델을 통해 텍스트를 생성하는 음성 인식(ASR)의 핵심 과정을 다룬다.

AI 에이전트가 외부 세계와 상호작용하는 핵심 수단인 '도구'의 모델 인터페이스와 실행기 구조를 Pi 코딩 에이전트 사례로 분석합니다.

BERT는 양방향 문맥 이해에 특화된 인코더 모델이고, GPT는 순차적 텍스트 생성에 최적화된 디코더 모델이다.

물리적 무질서에서 정보 이론을 거쳐 LLM의 손실 함수와 온도 조절까지 이어지는 엔트로피의 핵심 개념과 AI에서의 응용 사례를 다룹니다.

모델 가중치의 비트 정밀도를 낮춰 메모리 사용량과 추론 속도를 최적화하는 양자화 기술의 정의와 이점을 정리했다.

LLM을 실제 서비스로 구현하기 위해 프롬프트, 컨텍스트, 에이전틱 루프, 메모리 등을 통합 관리하는 시스템 아키텍처인 하네스 엔지니어링의 개념과 구성 요소를 설명한다.

이미지를 시퀀스로 변환하여 순차적으로 다음 픽셀을 예측하는 자기회귀 이미지 생성의 작동 원리를 정의한다.

RAG와 파인튜닝의 기술적 차이와 실무적 선택 기준을 비용, 지연 시간, 데이터 최신성 관점에서 분석한다.

보이스 에이전트는 STT, NLP, TTS 기술의 결합을 통해 사용자의 음성 명령을 이해하고 수행하는 지능형 인터페이스이다.

PPO는 정책 업데이트 범위를 제한하는 클리핑 기법을 통해 강화학습의 안정성과 효율성을 극대화한 알고리즘이다.

생성자와 판별자의 적대적 경쟁을 통해 데이터 품질을 높이는 GAN의 작동 원리와 미니맥스 최적화, 그리고 StyleGAN 및 RLHF로 이어지는 응용 사례를 다룬다.

이미지 생성의 디퓨전 원리를 텍스트에 적용하여 노이즈로부터 문장을 복원해내는 새로운 언어 모델링 기법이다.

JEPA는 픽셀 단위의 생성이 아닌 잠재 공간에서의 예측을 통해 세계의 물리적 법칙과 상식을 효율적으로 학습하는 아키텍처이다.

로봇의 모방 학습 시 발생하는 오차 누적 문제를 해결하기 위해 동작 시퀀스를 묶어 예측하는 Transformer 기반 모델인 ACT를 정의한다.

저차원에서 해결 불가능한 문제를 고차원으로 투영하여 패턴을 가시화하는 Expressivity의 원리와 LLM, CNN 등에서의 적용 사례를 다룬다.

AI 모델의 효율성을 극대화하기 위해 데이터를 저차원 잠재 공간으로 압축하는 핵심 원리와 기술들을 살펴본다.

LLM 추론 시스템의 런타임, 도구, 인프라 계층을 아우르는 45시간 분량의 실전 엔지니어링 워크숍 내용을 요약한다.

코딩 에이전트를 활용하여 연구 프로세스를 자동화하고 데이터 분석 및 코드 작성 생산성을 극대화하는 실무 가이드.

Transformer 아키텍처의 8가지 핵심 구성 요소를 시각적으로 분석하고, AI 인프라 면접에서 깊이 있는 답변을 구성하는 전략을 제시한다.

AI 모델의 학습 목표인 손실 함수를 정교하게 설계하여, 모델이 스스로 복잡한 능력을 부산물로 습득하게 만드는 Byproduct Theorem을 분석한다.

데이터 준비부터 사전 학습, LoRA 파인튜닝, 추론 최적화 및 엣지 디바이스 배포까지 SLM 구축 전 과정을 다루는 실전 부트캠프.

복잡한 규칙을 직접 작성하는 대신, 대규모 학습 가능 함수와 경사 하강법을 통해 AI가 스스로 최적의 해를 찾아가는 그레이디언트 핸드오프 개념을 설명한다.

LLM 기술 면접에서 단순 정의를 넘어 1원칙 사고와 심층적인 기술적 통찰을 보여주는 답변 프레임워크를 제시한다.