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트랙과 문서

AI 네이티브15

01LLM이란 — 지워진 실험 노트를 이어붙이는 확률 기계 02신경망이란 — 다이얼과 스위치가 만드는 패턴 인식 기계 03신경망은 어떻게 배우는가 — 자유 에너지 지형을 굴러 내려가는 경사하강법 04역전파는 어떻게 작동하는가 — 신호 캐스케이드의 역방향 원인 추적 05트랜스포머와 임베딩 — 단어를 세포 유형 공간에 매핑하기 06어텐션 메커니즘 — 종양 미세환경의 문맥적 판정 07프롬프트 엔지니어링 — 확률 기계의 조건을 설계하기 08RAG와 문맥 확장 — 실험실 논문 창고를 LLM의 두뇌에 얹기 09에이전트와 도구 사용 — 실험 설계를 자동으로 이어붙이는 루프 10문맥 창 관리 — 유한한 작업 공간을 지혜롭게 다루기 11환각과 정렬 — 확률 기계가 그럴듯한 거짓을 지어내는 이유 12PyTorch 기본 — 원리를 코드로 옮기는 첫 걸음 13HuggingFace와 상용 API — 모델 생태계 지도 그리기 14Claude Code와 Cursor — AI 코딩 에이전트와 함께 개발하기 15바이오와 AI의 통합 — 편 #1~14를 실험실 워크플로에 얹기

바이오 통계33

데이터 처리17

풀스택 개발55

개발 이야기1

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