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멍냥잇 — AI & LIFE

MUNGNYANG IT · LEARN AI

AI 공부

AI 용어를 외우기보다, 어떤 문제에 코드·언어모델·검색이 필요한지 판단하는 힘을 기릅니다. 원문 자료로 개념을 확인하고 멍냥잇의 실제 제작 사례에 대입해 봅니다.

근거논문·공식 기록에서 연도와 개념 확인
연결실제 자동화 도구에서 쓰인 역할과 연결
경계설명과 실험, 한계와 미검증을 구분

첫 번째 글 · 역사와 구조

AI 역사: 규칙 기반에서 LLM·RAG까지

1956년 연구 분야의 이름이 자리 잡은 때부터 규칙 기반 시스템, 딥러닝, Transformer, 대형 언어모델과 RAG까지 살펴봅니다. 연대표를 현재의 자동화 설계에 연결했습니다.

첫 글 읽기 →

분야별로 공부하기

용어를 따로 외우기보다 모델을 이해하고 → 자료를 준비·검색하고 → 답변을 검증하는 흐름으로 읽어보세요.

01 · AI 기초

AI의 흐름과 기본 개념

AI·머신러닝·딥러닝의 관계, 학습과 추론, 데이터·모델·파라미터를 살펴봅니다.

공개 글: AI 역사 읽기 →
02 · LLM 이해

언어모델은 어떻게 답할까?

토큰, 문맥 창, 생성 방식과 환각을 실제 모닝 브리핑의 검증 과정에 연결합니다.

공개 글: LLM의 작동과 한계 읽기 →
03 · 검색·RAG

자료를 찾아 근거로 쓰기

청킹, 임베딩, 벡터 DB, 검색·재순위화와 RAG의 출처 검증을 가상 정책 예시로 연결합니다.

공개 글: 검색·RAG의 전체 흐름 읽기 →
04 · 연결·검증

도구 연결과 결과 평가

도구 호출·MCP의 권한 경계와 정확도, 실패 사례, 비용·보안 점검을 다룹니다.

관련 읽을거리: MCP 연결·활용 →

앞으로 다룰 주제는 발행 일정이 아닙니다. 완성한 글부터 연결합니다.