AI/ML 이론과 실무 활용 — 수학 기초부터 LLM, RAG, Agent, AI 인프라까지
AI/ML 이해를 위한 최소 수학 — 선형대수, 미적분, 확률/통계, 최적화의 직관과 ML에서의 의미
머신러닝 개요 — 학습 유형, ML 워크플로우, 편향-분산 트레이드오프, 과적합, 교차 검증