AI 입문 시리즈 (11편)

AI 입문 시리즈 (11편)

일반 사용자·개발자 입문자가 같이 보는 AI 기본

선수 지식없음
다음 시리즈ML 기초 학습 시리즈 (9편)

전체 편 목록

1LLM 기본 개념 2026 — 토큰·컨텍스트·환각, 처음부터 정확히
ChatGPT·Claude·Gemini를 쓰기 전에 알아야 할 3가지 핵심
2AI 결제 가이드 2026 — ChatGPT·Claude·Gemini, 누가 뭘 사야 하나
Free / $20 / $100 / $200 / $250 — 5단계 가격대 정리와 결제 결정 프레임
3프롬프트 엔지니어링 입문 2026 — 잘 묻는 법 5가지 패턴
Anthropic·OpenAI 공식 가이드에서 추린 핵심 + 일반인도 바로 쓸 수 있는 템플릿
4프롬프트 고급 2026 — 역할·예시·체이닝 실전 응용
Anthropic 4-Block 공식 + 4가지 체이닝 패턴 + Self-Critique 루프
5AI 학습·리서치 도구 2026 — NotebookLM과 Perplexity 제대로 쓰기
내 자료 깊이 파기 vs 웹 실시간 탐색, 그리고 둘을 잇는 워크플로
6AI 이미지 생성 도구 비교 2026 — Nano Banana 2 / Midjourney v7 / GPT Image 1.5
어떤 도구가 어떤 그림에 강한가, 가격은 얼마인가, 한 장당 무엇을 사야 하나
7AI 이미지 프롬프트 작성법 2026 — 8요소 공식과 도구별 차이
Subject·Scene·Camera·Lighting·Style — 한 번 익히면 모든 도구에 통하는 구조
8AI 음성·영상 생성 2026 — Suno · Runway Gen-4 · Sora 2 비교
음악은 Suno, 영상 편집·캐릭터 일관성은 Runway, 시네마틱·사운드는 Sora 2
9AI 자동화 입문 2026 — n8n + AI 노드로 업무 자동화 3 레시피
Zapier·Make와 비교, 셀프호스팅 옵션, OpenAI/Claude 연결, 즉시 복제 가능한 워크플로 3개
10n8n 실전 2026 — Discord · Notion · Gmail 연동 워크플로 만들기
OAuth 설정부터 첫 워크플로 발행까지 — 실제 동작하는 3개 플로우 단계별
11로컬 LLM 입문 2026 — Ollama vs LM Studio, 그리고 내 컴퓨터에서 무엇이 돌아가나
설치부터 모델 선택까지, 8GB·16GB·24GB·64GB 환경별 추천 + Mac/Windows 가이드

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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"LLM 핵심 학습 (1/6) — 기본: 토큰화·임베딩·어텐션·위치 인코딩"

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(시리즈 시작) 📚 시리즈 목차 2/6 파인튜닝 → 트랜스포머 한 블록의 데이터 흐름을 문자열 → 토큰 → 임베딩 → 어텐션 → 출력 표현 까지 손으로 풀어 본다. 이번 편이 끝나면 "왜 \(\sqrt{d_k}\)로 나누는가", "RoPE는 무엇을 회전시키는가", "한국어가 영어보다 토큰이 많은 까닭은 무엇인가"가 한 줄로 설명될 수 있다. 0. 학습 목표 이 편을 마치면 다음을 직접 할 수 있다. BPE 토크나이저 가 어휘를 어떻게 학습하고 새 문자열을 어떻게 자르는지 종이 위에서 시뮬레이션한다. 임베딩 행렬 의 모양과 초기화, weight tying의 의미를 한 줄로 설명한다. Scaled Dot-Product Attention 의 식을 차원 단위로 추적하고 PyTorch 30줄로 재현한다. Multi-Head Attention 이 한 헤드와 비교해 무엇이 다른지, 헤드 수가 늘면 어디가 비싸지는지 답한다. Sinusoidal·RoPE·ALiBi 세 위치 인코딩의 식과 외삽 성질을 구분한다. 컨텍스트 확장이 왜 \(O(N^2)\)인지, "Lost in the Middle"이 왜 발생하는지 설명한다. 1. 핵심 요약 트랜스포머의 입력은 문자열 이 아니라 정수 ID 시퀀스 다. 토크나이저가 문자열 → ID로 자른다. 임베딩은 정수 ID를 \(d\)차원 벡터로 lookup하는 학습 가능한 테이블이다. Self-Attention은 \(\text{softmax}(QK^\top / \sqrt{d_k}) V\) 한 줄이 핵심이고, 멀티헤드는 같은 연산을 여러 부분 공간에서 병렬화한 것이다. 위치 정보는 임베딩에 직접 더하거나(Sinusoidal), Q·K에 회전을 가하거나(RoPE), 어텐션 스코어에 거리 패널티를 더해서(ALiBi) 주입한다. 컨텍스트 길이 \(N\)에 대해 표준 어텐션은 \(O(N^2)\) 비용을 갖고, 긴 컨텍스트에서는 중간 위...
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"LLM 핵심 학습 (2/6) — 파인튜닝: LoRA·QLoRA·증류·Adapter"

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← 1/6 기본 📚 시리즈 목차 3/6 디코딩과 생성 → 사전학습된 LLM을 내 데이터 에 적응시키는 방법을 비용·메모리·일반화 관점에서 정리한다. Full FT의 한계 → Adapter → LoRA → QLoRA → Distillation 순으로 같은 그림을 점점 확대해 본다. 0. 학습 목표 Full fine-tuning의 메모리 병목을 옵티마이저 상태·그래디언트·가중치·활성화 의 4분할로 설명한다. Adapter(Houlsby 2019)와 LoRA(Hu 2021)의 식 차이를 한 줄로 적는다. LoRA의 \(A, B\) 행렬이 왜 저랭크 이고, rank \(r\) 선택이 무엇을 결정하는지 답한다. QLoRA(Dettmers 2023)의 NF4·double-quant·paged optimizer를 분리해서 설명한다. Catastrophic Forgetting을 분포 시프트 관점에서 정의하고 완화 기법을 두 개 이상 든다. Hinton 2015의 Knowledge Distillation 식을 손으로 유도한다. 1. 핵심 요약 Full FT는 메모리/디스크/시간 모두 비싸다. 7B 모델 full FT는 V100 8장 + A100 1장으로도 큰 부담이다. PEFT(파라미터 효율 파인튜닝) 일가족은 극히 일부 파라미터만 학습 해 같은 효과를 얻는다. LoRA: \(\Delta W = BA\) (rank \(r \ll \min(d_{\text{in}}, d_{\text{out}})\))로 가중치 업데이트를 저랭크 분해. QLoRA: 베이스 모델을 4-bit(NF4)로 양자화한 채 LoRA만 풀-정밀(BF16)으로 학습. Catastrophic Forgetting: 새 분포에 적응하느라 이전 능력이 무너지는 현상. PEFT 자체가 부분 완화책. Distillation: 큰 교사 모델의 soft target 을 학습 신호로 써서 작은 학생 모델 을 만든다. 2. 직관: 왜 사전학습만으로는 부족한가 사전학습은 일반...
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"ML 기초 학습 (1/9) — 머신러닝과 sklearn: 학습의 좌표계"

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(시리즈 시작) 📚 시리즈 목차 2/9 이웃 알고리즘 → 이 시리즈는 신경망과 로컬 LLM으로 가기 전에 손에 익혀 둬야 할 머신러닝 기초 9편이다. 1편은 모든 ML 코드가 공유하는 공통 문법 을 잡는 데 쓴다. sklearn은 그 문법을 가장 일관되게 보여주는 도구다. 이번 편이 끝나면 어떤 모델을 만나도 fit → predict → score → 평가 흐름이 같다는 것이 손에 잡힌다. 0. 학습 목표 이 편을 마치면 다음을 할 수 있어야 한다. 지도학습·비지도학습·강화학습을 한 문장씩 구분해 설명한다. sklearn의 estimator 인터페이스 ( fit , predict , score , transform )를 코드 한 화면 안에서 쓸 수 있다. train/validation/test 분할을 왜 하는지, 어디서 데이터 누수가 생기는지 식과 그림으로 설명한다. 분류·회귀의 핵심 평가 지표(accuracy, precision, recall, F1, MSE, R²)를 정의에서 직접 계산할 수 있다. k-fold 교차검증 을 코드 한 줄로 돌리고, 결과의 평균과 표준편차를 함께 보고할 수 있다. Pipeline 으로 전처리와 모델을 묶어 데이터 누수를 구조적으로 막는 방법을 설명한다. 1. 핵심 요약 머신러닝은 데이터에서 함수 \(f: X \to Y\)를 찾는 작업 이다. 어떤 모델이든 이 본질은 같다. sklearn은 모든 모델을 같은 인터페이스( fit , predict , score )로 통일해, 모델을 바꿀 때 한 줄만 바꾸면 되게 한다. train/val/test 세 분할이 표준이다. 검증으로 하이퍼파라미터를 고르고, 테스트는 마지막에 한 번만 본다. 데이터 누수 (test 정보가 train에 새는 현상)는 ML 입문자가 가장 자주 만드는 실수이며, Pipeline + cross_val_score 조합으로 구조적으로 막을 수 있다. 평가 지표는 문제 유형 (분류/회귀) 과 클래스 불균형...
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