Deep Nexus One

🔥L7. [창작 천재 공식] 천재는 훔친다! K-POP 콘셉트 '표절' 없이 만드는 모티브 도용 3단계 전략

2026년, 영상 편집은 끝났습니다. '꿈'을 녹화하는 시대가 옵니다 (소름 돋는 AI 근황)

[L2. 단순 챗봇에 영혼을 불어넣는 법] — 디지털 조직의 설계자(Architect)로서 에이전트 목적(Purpose)과 역할(Role) 설계 3단계

[Ref. 01. 2025년, 챗봇의 시대는 끝났습니다] — 이제 'AI 에이전트'가 돈을 법니다 (클라르나 540억 수익의 비밀)

[Lesson 1.창의적 AI Orchestrator] — ‘새로움 + 이익’을 설계하는 창의성

[Lesson 0. AI Orchestrator Orientaton] — AI 오케스트레이션 시대 창작의 새로운 세계

🎯 Unsloth.ai를 활용한 Llama 3 파인튜닝 | Google Colab에서 7B 모델 학습! – Module 2. Week 2. Lesson 4.

🎯 하이퍼파라미터 튜닝 전략 | LLM 파인튜닝 성능 극대화 – Module 2. Week 2. Lesson 3.

🎯 LoRA/QLoRA 메커니즘 심층 분석 | GPU 메모리 1/10로 줄이는 비법 – Module 2. Week 2. Lesson 2.

🎯 Week2.1. PEFT 개념 | GPU 없어도 LLM 파인튜닝! – Module 2. Week 2. Lesson 1.

🎯 데이터 품질 평가 체크리스트 작성 | 고품질 데이터 검증 완벽 가이드 – Module 2. Week 1. Lesson 7.

🎯 효과적인 데이터 분할 방법 | Train/Validation/Test 완벽 가이드 – Week 1. Lesson 6.

🎯파인튜닝 데이터 포맷팅 완벽 가이드 | Alpaca vs ShareGPT vs ChatML – Module 1. Week 1. Lesson 5.

🎯파인튜닝 데이터셋 수집 및 정제 | 실전 데이터 파이프라인 – Module 1. Week 1. Lesson 4.

🎯데이터가 모델 성능에 미치는 영향 | 왜 데이터가 80%를 결정하는가 – Module 1. Week 1. Lesson 2.

🎯지도 파인튜닝(SFT) vs RLHF 비교 | ChatGPT는 어떻게 만들어졌나– Module 1. Week 1. Lesson 3.

🎯 Week 1.1. LLM 파인튜닝 개요 | 데이터가 모델 성능을 결정한다

🎓 LLM 설계자 과정 Silver Track 오리엔테이션 | AI 사용자에서 설계자로

🎯 프로젝트: GitHub 포트폴리오 | 첫 AI 프로젝트 완성 | Bronze 트랙 Week 4

🎯 임베딩과 벡터 | 텍스트를 숫자로 변환하기 | Bronze 트랙 Week 4

🎯 토큰의 이해 | LLM이 텍스트를 읽는 방법 | Bronze 트랙 Week 4

🎯 GPT API 활용 | 내 프로그램에 AI 연결하기 | Bronze 트랙 Week 4

🎯 프롬프트 엔지니어링 입문 | AI와 대화하는 기술 | Bronze 트랙 Week 4

🎯 트랜스포머 아키텍처 개요 | 현대 LLM의 핵심 | Bronze 트랙 Week 3

🎯 신경망 기초 완벽 이해 | AI의 핵심 구조 | Bronze 트랙 Week 3

🎯 비지도학습 완벽 이해 | 데이터에서 패턴 찾기 | Bronze 트랙 Week 3

🎯 지도학습 완벽 이해 | 머신러닝의 핵심 개념 | Bronze 트랙 Week #3 Lesson #1

🎯 Python 클래스 | 객체지향 프로그래밍의 시작 | Bronze 트랙 Week 1 Lesson 3

Python 함수 – LM Architect Bronze Course

LLM 설계자가 되기 위한 교육 과정: Fine Tuning·RAG·MCP 통합 로드맵