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새 데이터베이스
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김현우
새 데이터베이스 31fe313f
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SenseCore AI LAB, AI융합학부
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도메인 스토리텔링
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에이전트 플랫폼
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자동차 경매
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바운디드 컨텍스트
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Guide
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00. SCAI LAB Guide 사용법
00. SCAI LAB Guide 사용법
10. 연구실 운영 개요
10. 연구실 운영 개요
20. 계정과 접근
20. 계정과 접근
30. 연구실 업무 도구
30. 연구실 업무 도구
40. 연구 개발 환경
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50. 인프라와 플랫폼
50. 인프라와 플랫폼
ArgoCD 운영 흐름 가이드
ArgoCD 운영 흐름 가이드
GitOps 운영 모델 가이드
GitOps 운영 모델 가이드
Infisical 시크릿 관리 가이드
Infisical 시크릿 관리 가이드
Kubernetes 기본 구조 가이드
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Observability 운영 가이드
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k3s GitOps 운영 클러스터 초보자 가이드
k3s GitOps 운영 클러스터 초보자 가이드
K3s 운영 구조 가이드
K3s 운영 구조 가이드
60. 서비스 운영
60. 서비스 운영
70. 데이터, 관측, 보안
70. 데이터, 관측, 보안
k3s 운영 장애 Discord 리포트 설계
k3s 운영 장애 Discord 리포트 설계
운영 장애 Discord 리포트 솔루션 리서치
운영 장애 Discord 리포트 솔루션 리서치
80. 협업과 커뮤니케이션
80. 협업과 커뮤니케이션
90. 장애 대응과 운영 판단
90. 장애 대응과 운영 판단
Lecture
Lecture
AI를 위한 수학
AI를 위한 수학
01. 숫자와 계산의 감각
01. 숫자와 계산의 감각
1. 문자와 식, 다항식의 구조
1. 문자와 식, 다항식의 구조
2. 방정식과 부등식
2. 방정식과 부등식
3. 함수와 그래프
3. 함수와 그래프
4. 지수와 로그
4. 지수와 로그
5. 수열, 급수, 시그마
5. 수열, 급수, 시그마
6. 삼각함수와 복소수
6. 삼각함수와 복소수
문제 해설 01. 숫자와 계산의 감각
문제 해설 01. 숫자와 계산의 감각
02. 벡터와 행렬의 시작
02. 벡터와 행렬의 시작
10. 직교성, 투영, 최소제곱
10. 직교성, 투영, 최소제곱
11. 특이값분해와 저랭크 근사
11. 특이값분해와 저랭크 근사
7. 벡터공간과 기저
7. 벡터공간과 기저
8. 행렬연산과 선형시스템
8. 행렬연산과 선형시스템
9. 선형변환과 고유값
9. 선형변환과 고유값
문제 해설 02. 식과 방정식의 언어
문제 해설 02. 식과 방정식의 언어
03. 그래프와 함수의 시야
03. 그래프와 함수의 시야
12. 극한, 연속, 미분
12. 극한, 연속, 미분
13. 다변수미분과 Jacobian
13. 다변수미분과 Jacobian
14. 적분, 누적량, 확률밀도
14. 적분, 누적량, 확률밀도
15. Taylor 전개와 근사
15. Taylor 전개와 근사
16. 미분방정식과 동역학
16. 미분방정식과 동역학
문제 해설 03. 미적분과 해석
문제 해설 03. 미적분과 해석
04. 경우의 수, 확률, 통계의 기초
04. 경우의 수, 확률, 통계의 기초
17. 조합론과 확률
17. 조합론과 확률
18. 확률변수와 주요 분포
18. 확률변수와 주요 분포
19. 기대값, 분산, 공분산
19. 기대값, 분산, 공분산
20. 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈
20. 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈
21. 가설검정, 신뢰구간, 실험설계
21. 가설검정, 신뢰구간, 실험설계
문제 해설 04. 확률과 통계
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05. 최적화와 정보이론
05. 최적화와 정보이론
22. 볼록성, 제약최적화, 라그랑주
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23. 경사하강법, 모멘텀, Adam
23. 경사하강법, 모멘텀, Adam
24. 수치선형대수와 자동미분
24. 수치선형대수와 자동미분
25. 엔트로피, cross entropy, KL divergence
25. 엔트로피, cross entropy, KL divergence
26. 일반화, 정규화, bias variance
26. 일반화, 정규화, bias variance
문제 해설 05. 최적화와 정보이론
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06. 머신러닝 이론
06. 머신러닝 이론
27. 선형회귀와 최소제곱
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28. 로지스틱 회귀와 지수족
28. 로지스틱 회귀와 지수족
29. PCA와 잠재공간
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30. 커널방법과 RKHS 직관
30. 커널방법과 RKHS 직관
31. 그래픽모델, EM, 잠재변수
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문제 해설 06. 머신러닝 이론
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07. 딥러닝과 생성모델
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32. 신경망, 계산그래프, backprop
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33. 초기화, 정규화, residual, optimization tricks
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34. self supervised learning과 표현학습
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35. variational inference, ELBO, VAE
35. variational inference, ELBO, VAE
36. 확률과정, score matching, diffusion
36. 확률과정, score matching, diffusion
문제 해설 07. 딥러닝과 생성모델
문제 해설 07. 딥러닝과 생성모델
08. LLM, VLM, 멀티모달 AI 수학
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37. Attention, Transformer, positional math
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38. LLM pretraining, scaling laws, tokenization
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39. Alignment SFT, RLHF, DPO
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40. CLIP, contrastive learning, multimodal alignment
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41. VLM, multimodal generation, fusion architectures
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42. Frontier topics optimal transport, graphs, manifolds, mechanistic interpretability, 최신 논문 독해
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문제 해설 08. LLM, VLM, 멀티모달 AI 수학
문제 해설 08. LLM, VLM, 멀티모달 AI 수학
풀스택실전스터디
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Lecture Sync Test
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커리큘럼
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Manual
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00. SCAI LAB Manual 사용법
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10. 계정 발급과 회수
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20. 외부 로그인 설정
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구글로그인
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카카오로그인
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30. 서버와 배포 작업
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k3s 클러스터 접속과 GitOps 배포 점검
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40. 운영 변경 작업
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Ingress, 도메인, 이미지, 환경 변수 변경 절차
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50. 모니터링 로그 작업
50. 모니터링 로그 작업
Grafana, Kibana, Tempo 1차 장애 확인 절차
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60. 시크릿 권한 작업
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Infisical 시크릿 반영과 권한 변경 절차
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70. 서비스별 운영 작업
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Do4i 배포 이상 대응 절차
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Palcar 배포 이상 대응 절차
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Papersens 배포 이상 대응 절차
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서비스 배포 이상 1차 대응 절차
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SCAI LAB의 동료들을 소개합니다
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Wiki
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Data Analysis
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Design
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Development
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개발
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아키텍처 디자인
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3 Layer(N tier)
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EDA(Event Driven Architecture)
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Hexagonal Architecture(Ports and Adapters)
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MSA(Microservice Architecture)
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Message Queue
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도메인 주도 설계 (Domain Driven Design, DDD)
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Aggregate
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Bounded Context (BC)
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Context Map
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DDD의 정의
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Value Object
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모놀리식 아키텍처(Monolithic Architecture)
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분산 시스템
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데이터베이스
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아키텍처 디자인
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Machine Learning
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진행 중
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20. 외부 로그인 설정
이 섹션은 서비스 외부 로그인 공급자를 연결하거나 수정할 때 따라야 하는 절차 문서를 모아 둔다.
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