AI Learning Wiki
AI Learning Wiki
AI와 대규모 언어 모델의 원리, 용어, 기술을 서로 연결해 설명하는 한국어 백과사전이다.
검토 완료 백과 문서 1,600개 · 학습 코스 16개 · 프롬프트 1,500개 · 코드·설정 자료 120개
분야별 백과 탐색
AI·머신러닝 기초 100
인공지능의 범위와 기본 학습 방식
수학·통계 기초 100
모델을 이해하는 데 필요한 수학과 확률
신경망과 딥러닝 100
신경망의 구성 요소와 학습 원리
트랜스포머와 모델 구조 100
현대 언어 모델을 이루는 핵심 아키텍처
LLM과 토큰 처리 140
언어 모델의 입력·문맥·생성 단위
학습과 사후학습 115
사전학습부터 정렬·경량화까지의 방법
추론·서빙·최적화 125
학습된 모델이 출력을 생성하고 서비스되는 방식
임베딩·검색·RAG 115
외부 지식을 검색해 생성에 결합하는 기술
API·SDK·도구 호출 125
모델을 소프트웨어와 연결하는 인터페이스
에이전트·자동화·MCP 125
모델이 도구를 사용해 여러 단계를 수행하는 구조
멀티모달 AI 100
텍스트와 이미지·음성·영상을 함께 다루는 모델
평가·관측성·벤치마크 130
모델과 시스템의 품질을 측정하는 방법
안전·보안·윤리 125
AI 시스템의 위험을 식별하고 통제하는 방법
모델·서비스 생태계 100
모델 공개와 배포 생태계의 기본 개념
Wiki 학습 코스
백과 문서의 선행 관계를 따라 읽을 수 있도록 구성한 과정이다. 코스를 선택하지 않아도 위의 분류와 검색으로 모든 문서를 자유롭게 볼 수 있다.
고급 RAG와 지식 시스템
검색 품질과 근거 추적성이 중요한 지식 서비스를 설계하는 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
멀티모달 AI
멀티모달 표현과 주요 생성·인식 기술의 관계를 설명한다.
멀티모달 AI 시스템
텍스트·이미지·음성·영상을 결합한 제품을 설계하는 개발자와 기획자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
모델 학습과 튜닝
학습의 수학적 기초부터 사후학습과 경량화까지 다루는 백과 과정이다.
사후학습과 정렬 심화
지시 순응·선호 최적화·안전 정렬을 설계하는 모델 개발자와 연구자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
신뢰할 수 있는 AI
평가와 관측성에서 안전·개인정보·거버넌스까지 연결한다.
임베딩과 RAG
벡터 표현, 검색, 재정렬, 근거화의 관계를 순서대로 이해한다.
프로덕션 AI 에이전트
도구 호출과 상태 변경을 안전하게 운영하는 에이전트 시스템 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
프롬프트 시스템 설계
프롬프트를 반복 가능한 제품 품질 관리 단위로 다루려는 기획자와 개발자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
AI 기초
용어와 원리부터 언어 모델의 기본 작동까지 이해하는 백과 중심 과정이다.
AI 보안과 레드팀
모델·데이터·도구·운영 계층의 위협을 검증하는 보안과 안전 담당자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
AI 에이전트 시스템
도구 호출부터 상태·메모리·오케스트레이션·안전 제어까지 다룬다.
AI API 개발
웹 API 기초와 모델 호출, 구조화 출력, 추론 운영 개념을 연결한다.
LLM 내부 구조
토큰 처리에서 트랜스포머와 생성 파라미터까지 순서대로 연결한다.
LLM 평가와 관측성
모델과 LLM 기반 시스템의 품질 기준과 배포 게이트를 설계하는 평가 담당자 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
LLMOps와 프로덕션 서빙
지연 시간·처리량·비용·안정성을 함께 책임지는 LLM 플랫폼 엔지니어 대상의 핵심 개념부터 평가·운영·통제까지 백과 문서를 순서대로 연결한 전문 학습 코스다.
바로 찾아보기
프롬프트 자료실
업무·개발·학습에 바로 쓸 수 있는 1500개 프롬프트를 Wiki 코스와 관련 백과 문서에 연결했다.
