분류 전체보기 (62) 썸네일형 리스트형 [AI Agent 이론] 2. RAG 및 파인튜닝, Langchain, Function Calling 본 게시물은 러닝 스푼즈의 '내 서비스에 딱맞는 AI 에이전트 만들기 : RAG, LangGraph, LLM 파인튜닝' 현장 강의를 듣고 요약 및 재구성한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 관련 url : https://learningspoons.com/course/detail/ai-agent-master/ 내 서비스에 딱맞는 AI 에이전트 만들기 : RAG, LangGraph, LLM 파인튜닝나에게 딱 맞는 AI 에이전트를 구현하고 싶다면? 대기업에서 LLM 파인튜닝으로 에이전트 개발을 하고 있는 연구원의 실무 노하우가 가득 담긴 강의!learningspoons.com본 강의에서 다룰 키워드- RAG 개요- 임베딩과 검색기- GPT-4 사용을 위한 API Key 발급- Lanchain- Chunking-.. [AI Agent 이론] 1. LLM을 위한 사전 지식 본 게시물은 러닝 스푼즈의 '내 서비스에 딱맞는 AI 에이전트 만들기 : RAG, LangGraph, LLM 파인튜닝' 현장 강의를 듣고 요약 및 재구성한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 관련 url : https://learningspoons.com/course/detail/ai-agent-master/ 내 서비스에 딱맞는 AI 에이전트 만들기 : RAG, LangGraph, LLM 파인튜닝나에게 딱 맞는 AI 에이전트를 구현하고 싶다면? 대기업에서 LLM 파인튜닝으로 에이전트 개발을 하고 있는 연구원의 실무 노하우가 가득 담긴 강의!learningspoons.com본 강의에서 다룰 키워드- 오픈소스 LLM 및 API로 이용 가능한 LLM- rag를 위한 전처리, chunking, vectorDB, 프.. 2024년 KPT 회고 및 2025년 To-Do List 2024년 총평 정량적으로는 목표했던 바가 모두 이루어진 해이다. 일상을 환기시켜줄 새로운 취미도 찾았다.다만 연애사업이 아쉬웠다. 25년에는 좋은 인연이 생기기를.. KEEP [업무] 적극적인 자세로 업무 임하기신생 신사업 조직의 데이터 분석가로 발령받은 이후 'PM스러운' 일을 해야되는 상황도 많고, 의사결정을 해버리고 진행시켜야되는 사항들도 많았다. 이에 하반기부터는 신규 POC를 맡아 많은 것들을 내 자체적으로 의사결정하고, 에스컬레이팅 시켜야할 일들을 적절히 취사선택하고,(제 시간에 일이 끝나도록) 주도적으로 일을 진행했다. 결과적으로 준비했던 POC는 수주에 성공했고, (물론,, 전적으로 팀 리더님의 영업력 덕분이다.) 무리없이 착수/진행되어 최근에 종료까지 문제없이 진행되었다. (그리고 개인.. 회고 방법론 : KPTIE (KPT 회고 기반) 회고 방법론에는 KPT, 4L, 5F등의 방법들이 있음. 이들의 핵심 메세지는 비슷하며, 방법론 보다는 정말로 자신이 했던 일에 대해 생각하고, 그 후에 무엇을 할지를 고민하는 '회고'를 하는게 중요함. 링크드인에서 우연히 본 머신러닝 엔지니어 변성윤님의 커스터마이징 버전인 KIPET에 대해 소개하고자 함 KIPET KPT 회고에서 확장해서 Insight, Emotion을 추가K : 유지하고 싶은 것I : Insight, 깨달음P : 개선하고 싶은 것E : Emotion, 감정 점수와 그 이유T : 시도하고 싶은 것개인이든 프로젝트든 감정이 좋냐 나쁘냐에 따라 퍼포먼스가 좌지우지 되어 E를 추가하셨는데, 이 부분에 대해서도 전적으로 동의함.경영학에서 사람의 감정과 프로젝트의 생산성 간의 유의미한 상관성을.. [코드잇-알고리즘2 : 알고리즘 패러다임] 4. Greedy Algorithm 본 게시물은 코드잇의(codeit) 알고리즘 시리즈 강의 세번째 주제인 'Greedy Algorithm'을 듣고 정리한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 url : https://www.codeit.kr/topics/algorithmic-paradigms/lessons/1169 Memoization vs. Tabulation - 알고리즘 패러다임 | 코드잇프로그래밍 기초, 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능, UI 디자인 등 IT 실무 역량 쌓고 커리어 성장을 이뤄보세요.www.codeit.kr1. Greedy Algorithm 소개Greedy Algorithm이란?- 미래를 내다보지 않고, 당장 눈 앞에 보이는 최적의 선택을 하는 방식. 목표를 달성하기 위해 매 순간마다 탐욕적인 선택을 하는 것.Gree.. [코드잇-알고리즘2 : 알고리즘 패러다임] 3. Dynamic Programming 본 게시물은 코드잇의(codeit) 알고리즘 시리즈 강의 세번째 주제인 'Dynamic Programming'을 듣고 정리한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 url : https://www.codeit.kr/topics/trees?mediumTypedId=UGxheWxpc3Q6NjZkZDU5YWI4OTg1YTI3ZWRkOTdlOWUz 트리의 구조와 탐색 - 알고리즘 · 자료구조 강의 | 코드잇트리는 계층적 데이터를 효과적으로 표현할 수 있는 자료 구조입니다. 데이터가 서로 연결되어 있는 모습이 나무에서 가지가 뻗어 나간 모습과 비슷하다고 해서 트리라는 이름이 붙었죠. 트리www.codeit.kr1. 최적 부분 구조 (Optimal Substructure)Dynamic Programming을 사용하기 위해.. [코드잇-알고리즘2 : 알고리즘 패러다임] 2. Divide and Conquer(분할 정복) 본 게시물은 코드잇의(codeit) 자료구조 시리즈 강의 두번째 주제인 '알고리즘 패러다임'을 듣고 정리한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 url : https://www.codeit.kr/topics/trees?mediumTypedId=UGxheWxpc3Q6NjZkZDU5YWI4OTg1YTI3ZWRkOTdlOWUz 트리의 구조와 탐색 - 알고리즘 · 자료구조 강의 | 코드잇트리는 계층적 데이터를 효과적으로 표현할 수 있는 자료 구조입니다. 데이터가 서로 연결되어 있는 모습이 나무에서 가지가 뻗어 나간 모습과 비슷하다고 해서 트리라는 이름이 붙었죠. 트리www.codeit.kr1~2. Divide and Conquer 소개1) Divide and Conquer의 개념- 어떤 문제가 있는데 답을 바로 알아.. [코드잇-알고리즘2 : 알고리즘 패러다임] 1. Brute Force(무차별 대입 공격) 본 게시물은 코드잇의(codeit) 자료구조 시리즈 강의 두번째 주제인 '알고리즘 패러다임'을 듣고 정리한 게시물임을 알려드립니다.- 강의 url : https://www.codeit.kr/topics/trees?mediumTypedId=UGxheWxpc3Q6NjZkZDU5YWI4OTg1YTI3ZWRkOTdlOWUz 트리의 구조와 탐색 - 알고리즘 · 자료구조 강의 | 코드잇트리는 계층적 데이터를 효과적으로 표현할 수 있는 자료 구조입니다. 데이터가 서로 연결되어 있는 모습이 나무에서 가지가 뻗어 나간 모습과 비슷하다고 해서 트리라는 이름이 붙었죠. 트리www.codeit.kr1. 알고리즘 패러다임- 한 문제여도 다양한 푸는법이 존재함- 알고리즘들을 만드는 접근법이 비슷비슷한데, 이렇게 자주 나타나는 알.. [대학원-자료구조 7~] Hash Table : an example of dictionary Hash Table Hash Table의 역할:동적 집합(dynamic set)을 다루며 삽입(INSERT), 탐색(SEARCH), 삭제(DELETE) 연산을 지원하는 데이터 구조.컴파일러의 심볼 테이블(symbol table)과 같은 곳에서, 임의의 문자열을 키(key)로 사용해 효율적으로 요소를 관리.효율성:해시 테이블은 딕셔너리(dictionary)를 구현하기 위한 효과적인 데이터 구조로 사용됩니다.탐색 시간:최악의 경우: Θ(n) (모든 요소가 충돌하여 단일 체인으로 연결된 경우).일반적인 경우(합리적인 가정 하): 평균 탐색 시간은 O(1) (상수 시간).충돌 해결 방법:Chaining (체이닝): 같은 해시 값이 여러 번 발생할 때, 연결 리스트를 사용해 충돌을 해결.Open Addressin.. [대학원-자료구조 6] MST : Kruskal's Alg., Prim's Alg. 본 게시물의 전문은 chatgpt 기반의(언어모델 : gpt 4o) 답변임을 알려드립니다.1. Minimum Spanning Tree (MST)란?Spanning Tree (신장 트리):신장 트리란 그래프 상에서 모든 노드가 사이클 없이 연결된 부분 그래프를 뜻한다. 이 부분 그래프는 여러개가 존재할 수 있다. 주어진 그래프 G의 모든 정점을 포함하는 서브그래프입니다.이 서브그래프는 트리여야 하며, 즉 사이클이 없어야 합니다.예를 들어, 정점이 4개인 그래프의 모든 정점을 포함하면서 간선 수는 3개(=n-1)가 되어야 합니다.Minimum Spanning Tree (MST):최소 신장 트리 (MST, Minimum Spanning Tree) 란 가능한 여러 신장 트리 중에서 가중치의 합이 최소인 신장 트.. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
