AI 기초

요즘 가장 뜨거운 주제인 AI(특히 LLM, 대규모 언어 모델) 를 개념부터 차근차근 정리합니다. 수식 없이, IT·보안 배경이 있는 사람이 "원리를 이해하는" 데 초점을 둡니다.

:::tip 이 섹션의 성격

• AI 기초(여기): AI 기술 자체를 이해 — LLM이 뭔지, 어떻게 동작하는지
• AI for Security: AI를 보안에 활용하는 쪽 :::

학습 경로

기초 — 큰 그림과 동작 원리

1. 용어 정리 — AI / 머신러닝 / 딥러닝 / 생성형 AI
2. LLM이란 무엇인가
3. LLM은 어떻게 동작하나 — 토큰, 다음 단어 예측
4. 어떻게 학습되나 — 사전학습 · 파인튜닝 · RLHF
5. 환각과 한계 — 왜 틀리나

활용 — 프롬프트·RAG

6. 프롬프트 기초
7. RAG (검색 증강 생성)
8. 임베딩과 벡터 DB
9. 파인튜닝 vs RAG vs 프롬프트

확장 — 에이전트·로컬 LLM

10. AI 에이전트 · 툴 · MCP
11. 멀티모달
12. 로컬 LLM

참고

13. 모델·제공자 지형
14. 용어 사전

순서대로 읽으면 "AI가 뭔지" 큰 그림이 잡히도록 구성했습니다. 필요한 주제만 골라 봐도 됩니다.