AI 이해의 첫걸음
1.추론모델 vs 비추론모델 완전 정리 (GPT 모델별 차이와 활용 팁)
GPT에도 '생각하는 모델'이 있다? 추론모델과 비추론모델의 차이를 예시와 표로 쉽게 정리! 목적에 맞는 모델 선택의 감을 잡아보세요.
2.초보자를 위한 GPT 보안 & 실수 방지 가이드
GPT로 코딩할 때 놓치기 쉬운 보안 실수들! 프롬프트 작성부터 로그 처리, 학습 금지 설정까지. 안전한 바이브코딩을 위한 6가지 핵심 원칙!
3.선형 회귀 완전 정복: 성적 데이터로 이해하는 기본 원리
선형 회귀 완전 정복! 기울기와 절편부터 다변량 회귀, 비용 함수 시각화까지. 직접 실습하며 머신러닝의 첫걸음을 배워보세요!
4.경사하강법 완전 정복: 머신러닝 최적화의 핵심
경사하강법부터 Adam까지, 머신러닝 최적화 알고리즘을 한눈에! 개념, 수식, 파이썬 코드까지 입문자를 위한 정리 완성!
5.데이터 스케일링 완전 정복: 개념부터 실전까지
머신러닝의 기본은 스케일링! Standard, MinMax, Robust 3대 스케일러 개념부터 실전 코드까지, 정확도 향상을 위한 핵심 전처리를 알아보세요.
6.머신러닝 규제(Regularization) 완전 정복
머신러닝 과적합을 잡는 핵심 규제 기법 총정리! L1/L2, ElasticNet부터 Bayesian까지 한눈에 정리해보세요.
7.분류(Classification) 완전 정복: 머신러닝의 핵심 개념
분류의 정의, 종류, 알고리즘, 주요 용어, 회귀와의 차이까지 상세하게 정리한 가이드
8.정확도에 속지 마세요! 분류 평가 지표, 진짜 중요한 건 따로 있다?
분류 모델의 성능을 올바르게 평가하는 법. 정확도, 정밀도, 재현율, F1, ROC-AUC까지 쉽게 이해할 수 있는 핵심 가이드.
9.데이터 전처리 완전 정복: 머신러닝 성능을 높이는 8가지 핵심 단계
머신러닝 프로젝트 성공의 열쇠, 데이터 전처리 과정을 8단계로 정리합니다. 결측치 처리부터 파이프라인 자동화까지 핵심 팁을 확인해보세요!
10.머신러닝의 역사: 1950년대부터 GPT까지, 그 여정의 기록
인공지능의 뿌리, 머신러닝의 흐름을 이해한다면 AI를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이 글은 1950년대 튜링의 질문부터 최신 GPT까지, 머신러닝 역사의 큰 흐름을 정리한 가이드입니다.
11.CNN(합성곱 신경망) 이해하기
딥러닝에서 이미지 처리를 고민할 때 떠오르는 CNN(합성곱 신경망)! 이 글에서는 CNN의 필요성, 기본 구조, 주요 개념을 살펴보고 Keras 코드로 실습까지 해봅니다. 편하게 따라와 보세요! 😊
12.CNN 모델에서 과대적합(Overfitting) 방지하는 법
CNN 공부 중 과대적합 때문에 성능이 안 나올 때? 쉬운 설명과 코드 예제로 원인과 해결법을 알려드려요!
13.AI 그림툴에서 차단 안 당하려면? 오해받지 않는 안전한 표현법 가이드
ChatGPT, Gemini, Grok 등에서 문제 없이 그림 툴을 이용하는 방법을 간단히 설명
14.OpenCV 기초: 환경설정부터 이미지 입출력까지
OpenCV 설치부터 이미지 읽기·출력을 한눈에 정리한 컴퓨터 비전 입문 가이드
15.OpenCV 기초부터 이미지 블렌딩 게임까지 한방에 끝내기!
이미지를 불러오고, 변형하고, 저장하는 기초부터 직접 트랙바로 조절하는 이미지 블렌딩 '게임'까지 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 예제 코드와 설명을 담았어요!
16.[Python] OpenCV로 영상 재생부터 저장까지! 실전 예제로 마스터하기
카메라 영상 출력, 사진 저장, 녹화, 이미지 → 영상 변환까지! OpenCV로 영상 처리의 모든 것을 실습 예제로 한방에 정리했어요!
17.Mediapipe로 실시간 자세 분석하기 (with OpenCV & Colab)
MediaPipe와 OpenCV로 실시간 사람 자세를 분석해 올바른 자세 유지 시간을 측정하고, 3초 이상 나쁜 자세 시 경고 메시지를 출력하는 AI 마이크로 프로젝트에요!
18.[ViT 실습] Vision Transformer 이미지 분류 준비부터 전처리까지 (Colab)
이 글은 Google Colab 환경에서 HuggingFace의 Vision Transformer(ViT)를 사용하여 이미지 분류 작업을 수행하는 전체 실습 흐름을 담고 있어요.
19.SAM, FastSAM, RT-DETR 실습 정리 — 객체 분할 및 탐지 모델 총정리
최신 비전 모델 SAM, FastSAM, RT-DETR에 대한 개념 정리와 실습 예제를 Colab 환경에서 손쉽게 따라할 수 있도록 정리한 글입니다.
20.YOLO 모델 완벽 분석 & 활용 가이드
YOLO12 모델을 실습할 수 있는 게시글이에요.
21.머신러닝·딥러닝 모델 학습 가이드
Scikit-learn KNN과 TensorFlow MLP 예제로 머신러닝·딥러닝 학습의 기본 흐름과 팁을 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 정리를 해봤어요.