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