YouTube 강의 & 기술 서적 학습 자료
결합도(Coupling)를 네 개의 결합 모델로 분해해 다시 본다. (1) 모듈 결합 모델은 코드의 구조·내용을 정적 분석해 콘텐츠·공통·외부·제어·스탬프·데이터 6종을 강→약으로 구분한다. (2) 공생성(Consequential) 모델은 컴파일러가 잡지 못하는 암묵지 결합(이름·타입·의미·알고리즘·순서·타이밍·상태·정체성)을 다룬다. (3) 도메인 결합 모델은 DDD Distillation(Core·Generic·Supporting)과 Cynefin으로 의존성 방향을 정한다. (4) 코드 소유권은 Bounded Context·유비쿼터스 언어와 커뮤니케이션 비용, AI 시대의 그래프형 모듈 구조까지 잇는다. 모든 모델은 '공개 지식을 얼마나 잘 캡슐화했느냐가 결합을 결정한다'는 하나의 원리로 수렴한다.
학습 시작LLM이 '다음에 올 토큰을 예측'하는 자기회귀 기계라는 관점에서 출발해, 토큰화·자기회귀 루프·시퀀스 종료(EOS) 토큰·트랜스포머와 어텐션·인코더/디코더/시퀀스-투-시퀀스 구조를 정리한다. 현대 LLM이 대부분 디코더 기반인 이유, 사전 훈련과 미세 조정의 역할, 그리고 프롬프트가 결과 품질을 좌우하는 원리를 통해 'LLM = AI 에이전트의 두뇌'라는 결론에 이른다. LLM 입문자와 실무 개발자가 개념을 코드로 검증하며 익히도록 구성했다.
학습 시작OpenAI Codex CLI와 GPT-5.5 기반 데스크톱 에이전트 환경에서 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 원칙을 실습하는 25분 요약 강의다. Superpowers 플러그인 설치부터 브레인스토밍·설계 문서(SSOT) 작성·서브에이전트 기반 TDD 구현·컴파운드 엔지니어링 추가·gstack CSO 보안 점검까지 전체 워크플로를 단계별로 시연하며, AGENTS.md·Skills·Subagent·Git Worktree 패턴을 실제 프로젝트(Windows 시간 관리 앱)에 적용하는 과정을 보여준다. AI 코딩 에이전트의 일관성·재현성·통제성 확보에 관심 있는 실무 개발자에게 직접적인 학습 가치를 제공한다.
학습 시작검색 고도화 — 부모자식·MultiQuery·HyDE·BM25·pgvector·앙상블·리랭킹. 원서 RAG 마스터 4장의 실전 라이브코딩 강의(4주차) — pgvector·로컬 LLM·Neo4j 등 프로덕션급 구현. 이론은 book/Master_LangChain_LLM_Service 4장 참조.
학습 시작테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 강의. RAG의 개념과 실무적인 구축을 배웁니다.
학습 시작테디노트의 RAG 심화 강의. 리랭커, 컨텍스트 압축, 어텐션 편향, RAPTOR 비판, RAG 평가·튜닝까지 실무 중심으로 다룹니다.
학습 시작AI에게 코드를 맡기는 바이브 코딩을 시작할 때 반드시 알아야 할 LLM·IDE·소스 관리·프론트/백엔드·서버·배포·API·DB의 필수 IT 지식을 하나의 흐름으로 정리한 보충 학습자료입니다. 프롬프트와 컨텍스트로 LLM을 호출해 소스를 생성하고, 그 결과물을 백엔드 서버로 띄워 API·JSON으로 검증하는 한 사이클을 직접 구현하며 개념 지도를 완성합니다.
학습 시작벡터DB의 기초부터 설계까지. 정형/비정형 데이터, 임베딩, 코사인 유사도, HNSW 인덱스, 청킹, 임베딩 모델 진화를 다룬다.
학습 시작Google NotebookLM의 업데이트된 슬라이드(Slides) 기능을 활용해 소스 기반 RAG 방식으로 AI 프레젠테이션을 생성하는 실전 워크플로우를 다룹니다. 9가지 실전 예제와 50종 스타일 템플릿, 맞춤형 프롬프트 설정 기법을 학습하여 AI 기반 문서 자동화 80%를 달성하고 핵심 인사이트 도출의 20%에 집중하는 실무 역량을 구축합니다.
학습 시작OpenAI Codex 오픈소스(Apache 2.0)를 TypeScript로 재구현한 NDX 에이전트로, 클라우드가 아닌 로컬 LLM 위에서 동작하는 '로컬특화 코딩 에이전트'를 구축하는 실습입니다. LM Studio·LM Link로 로컬 모델을 띄우고, 양자화 모델과 KV 캐시의 GPU 우선 할당으로 출력 속도를 최적화하며, Docker 기반 환경에서 settings.json 통합 설정으로 에이전트를 실행해 테트리스를 생성합니다. 토큰 비용 없이 로컬 모델 성능을 끌어올리는 에이전트 설계를 학습합니다.
학습 시작Claude를 단순 질의응답 도구가 아닌 업무 파트너로 쓰기 위한 멘탈 모델과 실전 활용법을 다룹니다. LLM이 확률 기계임을 전제로 기대치를 조정하고, 소크라테스식 반복 대화로 맥락을 쌓으며, claude.md로 목적별 컨텍스트를 분리·상속하고, 스킬(Skills)을 선택적으로 주입하며, 다중 세션을 병렬 운영해 생산성을 높이는 컨텍스트 엔지니어링을 학습합니다.
학습 시작조태호 저자의 바이브 코딩 입문 강의. Claude Code를 활용한 프롬프트 기반 개발, 에이전트 구성, MCP 연동까지 다룬다.
학습 시작Chip Huyen 의 'AI Engineering' (O'Reilly) 한국어판. 파운데이션 모델 기반 AI 애플리케이션 구축 실무 — 모델 이해·평가·프롬프트·RAG/에이전트·파인튜닝·데이터셋·추론 최적화·아키텍처. 책 원본(텍스트 레이어) 기반 챕터별 학습자료.
전체 PDF 다운로드입문자용(PDF 원문 1차+노트 참고) — 선수지식 0, 용어 풀어쓰기, 단계별 예시, 원서 커버리지 보존.
입문자용(PDF 원문 1차 + 노트 참고) — 선수지식 0, 전문용어 풀어쓰기, 단계별 예시, 원서 커버리지 보존.
결합(coupling)을 두려워하지 말고 설계 도구로 활용하라. 1부(결합)·2부(차원: 강도·공간·시간)·3부(균형)·결론·사례연구까지 14장+부록으로, 일반인도 따라올 수 있게 일상 비유와 사례를 풍성히. (전체본 — Balancing Coupling in Software Design)
전체 PDF 다운로드입문자용(PDF 1차+노트 참고) — 선수지식 0, 용어 풀어쓰기, 단계별 예시, 원서 커버리지 보존.
AI 엔지니어링 EP1~7 학습 진입 전 7 영역(선형대수·미적분·확률·Python·신경망·자료구조·자연언어)을 장별로 학습. 고등학생·학부 1년차 수준. 비유·코드·그림·실무 예제 중심.
전체 PDF 다운로드API 설계 패턴에 대한 체계적 가이드. 리소스 지향 설계, 필드 마스크, 페이지네이션 등 실무에서 바로 쓸 수 있는 패턴을 다룬다.
전체 PDF 다운로드Claude Code를 활용한 바이브 코딩의 원리와 실전 방법 — 환경 설정부터 배포까지 A to Z
랭체인·랭그래프 기반 RAG 실무서. 실습 환경 설정과 랭체인 기초(LCEL·프롬프트·출력 파서·메모리)부터 검색 증강 생성의 기초(임베딩·문서 로더·텍스트 분할·벡터 DB)·멀티모달 RAG·고도화 전략(청킹·질의 변형·앙상블 검색·리랭킹·Self-RAG)·지식 그래프 기반 그래프 RAG(Neo4j)·랭그래프 파이프라인·리액트 에이전트·LLM 파인튜닝(RAFT·Qwen)·임베딩 모델 파인튜닝까지. 신판 PDF(2026-09-10) 원문에서 규격 8.3 으로 전량 재생성.
전체 PDF 다운로드