7회차2026년 9월 22일 (화)
[화] 기초 원리 다지기 특강 #4
특강 참여를 통해 AI에 대한 기본 원리를 이해해 보셔요.
스터디 모습
1모임 소개
AI 기초 원리 다지기 특강
프롬프트를 아무리 바꿔도 원하는 결과물이 안 나오는 이유를 알고 계신가요?
AI가 왜 그렇게 답했는지 말할 수 있으면, 다음 질문이 달라집니다.
AI 관련 정보는 유튜브에 많습니다. 하지만 정확한 사용법과 작동 원리는 찾기 어렵습니다.
모델이 답을 만드는 방식을 모르면 매번 감으로 프롬프트를 쓰게 되고, 운이 좋아야 원하는 결과가 나옵니다.
이 특강은 그 감을 실력으로 바꾸도록 도와 드립니다.
이런 분께 맞습니다
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AI를 매일 쓰지만, 잘 되는 날과 안 되는 날의 차이를 설명할 수 없는 분
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같은 질문에 다른 답이 오는 이유가 궁금했던 분
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강의를 여러 개 들었는데도 남의 프롬프트를 그대로 쓰고 있는 분
주제
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모델은 답을 어떻게 만드는가. 토큰과 확률에 대한 이해.
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컨텍스트 엔지니어링 : 무엇을 넣고 무엇을 빼는가
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Everything is attention : 원하는 답을 만드는 방법론
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모델이 도구를 쓰는 순간 무엇이 달라지는가. 에이전트의 작동 원리
이렇게 진행합니다
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정제된 교안으로 강의합니다.
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각자 노트북으로 필요한 내용은 그 자리에서 따라 해 봅니다
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질문은 강의 중간에 받고, 퀴즈도 풉니다. 수업이 끝난 뒤에도 따로 질의응답 시간이 있습니다.
이 회차의 녹화 2편
LLM 원리 이해LLM 작동 원리와 프롬프트 한계, 모델 학습과 양자화LLM이 다음 단어의 확률을 계산해 글을 만드는 원리와 토큰의 개념을 입문자 눈높이로 설명합니다. 부정어 무시, 없는 내용 지어내기 같은 프롬프트의 한계와 대처법, 프론티어 모델의 학습 비용, 양자화 때문에 모델 이름이 많아지는 이유까지 다룹니다. 유행을 좇기보다 근본 원리를 이해하는 관점을 얻을 수 있습니다. 1.1배 빠르게, 말 없는 구간과 「어」「음」 같은 군소리를 덜어 낸 편집본입니다(원본 63분 → 54분).2026년 9월 22일 · 54분 · 입문
LLM 원리 이해클로드 모델 조정과 스킬·MCP 활용, AI 보안클로드 모델 라인업의 특징과 용도별 선택 기준, 온도·Top-p 같은 출력 조절 개념을 다룹니다. 터미널·IDE·에이전트 도구의 차이와 아티팩트 공유 방법을 살펴보고, 대화 데이터가 AI 회사로 전달되는 보안 위험과 로컬 LLM의 한계도 정리합니다. 모델 구조를 이해하고 상황에 맞게 선택하는 감각을 익힐 수 있습니다. 1.1배 빠르게, 말 없는 구간과 「어」「음」 같은 군소리를 덜어 낸 편집본입니다(원본 66분 → 56분).2026년 9월 22일 · 56분 · 초급
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