SKALA

LLM 모델 이해 및 활용(2)

실전 프로젝트 구성 및 Agentic AI1. AI 프로젝트 실무 접근법 프로젝트 단계PoC (Proof of Concept): 개념 검증MVP (Minimum Viable Product): 최소 기능 제품핵심 프로세스이해관계자 Pain Point → AI Service 선정 (Predictive/Generative) → Architecture 설계 (Front/Back) → 구현 및 검증 중요 체크포인트이해관계자 가치가 명확히 반영되었는가?비즈니스적 가치를 고려했는가?왜 LLM인가? 왜 Agentic AI인가?2. AI 진화의 흐름 ​AI 단계주요 목적대표 모델핵심 기술기술적 한계윤리적 문제Cognitive AI (Perception AI)인간 감각 인식CNN, RNN이미지·음성·텍스트 인식의미 이해..

2026. 2. 2. 09:39

SKALA

LLM 모델 이해 및 활용(1)

Executive Summary: 소프트웨어 개발 방식의 진화패러다임 변화전통적 개발: 함수를 만든다 AI 소프트웨어: 모델을 만든다 3단계 진화Software 1.0 (전통적 프로그래밍)인간이 직접 모든 규칙을 정의요구사항을 함수로 구현Software 2.0 (ML/DL)데이터 기반으로 모델 학습컴퓨터가 패턴을 찾아 함수 생성Software 3.0 (LLM/Generative AI)인간 언어로 컴퓨터와 소통Multi-Agent로 팀워크 구현1. LLM(Large Language Model)이란? "방대한 텍스트 데이터로 훈련된 거대 언어 모델로, 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템" 핵심 특징 "거대"의 의미: 파라미터와 학습 데이터 모두 거대작동 원리: 맥락(Context)을 기반으로 ..

2026. 1. 28. 14:15