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[NLP] day 9: Fine-Tuning과 Gemma·LLaMA 모델 적응

Fine-Tuning의 개념과 진행 과정을 정리하고, Colab에서 CSV 데이터를 JSONL로 바꿔 Hugging Face Dataset으로 올린 뒤 Gemma 3 4B와 LLaMA 3.2 3B-Instruct를 LoRA 방식으로 미세조정하는 실습을 진행했다.

[NLP] Extra 4 - Transformer를 기초부터 다시 이해하기

RNN, LSTM, GRU, Transformer 강의 자료 중 69~80페이지를 바탕으로 Transformer가 왜 중심 구조가 되었는지, embedding, positional encoding, self-attention, masked attention, feed forward, residual connection, layer normalization까지 쉽게 풀어 정리했다.

[NLP] Extra 3 - GRU를 기초부터 다시 이해하기

RNN, LSTM, GRU, Transformer 강의 자료 중 64~67페이지를 바탕으로 GRU가 왜 LSTM 다음에 나왔는지, reset gate와 update gate가 각각 어떤 역할을 하는지, 왜 cell state를 따로 두지 않아도 되는지를 쉽게 풀어 정리했다.

[NLP] Extra 2 - LSTM을 기초부터 다시 이해하기

RNN, LSTM, GRU, Transformer 강의 자료 중 42~63페이지를 바탕으로 LSTM이 왜 나왔는지, cell state와 hidden state가 어떻게 다르고, forget gate, input gate, output gate가 각각 무슨 역할을 하는지 쉽게 풀어 정리했다.

[NLP] Extra 1 - RNN을 기초부터 다시 이해하기

RNN, LSTM, GRU, Transformer 강의 자료 중 1~41페이지를 바탕으로 RNN이 왜 필요한지, 이전 정보를 어떻게 넘기는지, 어떻게 학습되는지, 그리고 왜 긴 문장에서 약한지를 수학 배경이 많지 않아도 이해할 수 있게 정리했다.

[NLP] day 8: LLaMA 3.2 실행과 RAG 파이프라인 구현

2026년 4월 16일 수업에서는 Meta의 LLaMA 3.2-3B-Instruct를 Colab에서 직접 로드하고, 4-bit 양자화 설정부터 text-generation 파이프라인 구성까지 실습했다. 이후 RAG(Retrieval Augmented Generation) 개념과 구성 요소를 학습하고, LangChain으로 PDF 문서 기반 Q&A 시스템을 직접 구현했다.

[NLP] day 7: 호텔 FAQ 챗봇과 Word2Vec 직접 구현

2026년 4월 15일 수업에서는 질문-답변 딕셔너리 기반 호텔 FAQ 챗봇을 만들었다. 코사인 유사도와 Doc2Vec 두 가지 방식을 비교하고, TensorFlow로 Skip-Gram Word2Vec를 직접 구현해 2D 임베딩 공간을 시각화했다.

[NLP] day 6: TF-IDF 분류 과제와 챗봇 구현

2026년 4월 14일 수업에서는 TF-IDF 기반 감정 분류 과제를 진행하고, 간단한 신경망 챗봇과 코사인 유사도 기반 챗봇을 구현했다. 전처리, 벡터화, 분류, 응답 생성이 실제로 어떻게 이어지는지 정리한다.

[NLP] day 5: 텍스트 분류 - TF-IDF와 로지스틱 회귀로 재난 관련 트윗 분류하기

재난 관련 트윗 데이터를 이용해 텍스트 분류 전체 파이프라인을 구현했다. 데이터 탐색, 텍스트 전처리, TF-IDF 벡터화, 로지스틱 회귀 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 그리고 "curry on fire" 예제까지 진행한 학습 과정을 정리했다.

[NLP] day 4: 키워드 분석부터 텍스트 임베딩까지 - Word2Vec과 신경망 기초

한국어 형태소 분석, 키워드 추출부터 시작해 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 RNN/LSTM 신경망까지 텍스트를 벡터로 표현하고 학습하는 전체 파이프라인을 다룬다. TF-IDF의 한계와 Word2Vec의 강점, 신경망이 필요한 이유를 체계적으로 정리했다.

[NLP] Day 3: Twitter 감정 분석 - 모델 구축과 평가

BOW와 TF-IDF 특성 추출 방식을 비교하고, 로지스틱 회귀 모델을 평가했다.

[NLP] Day 2: Twitter 감정 분석 - 데이터 전처리와 탐색

Twitter 데이터를 정제하고, 워드클라우드로 시각화하는 EDA를 배웠다.

[NLP] Day 1: 자연어 처리의 전체 파이프라인

문자 처리부터 문서 벡터화까지, NLP의 전체 파이프라인을 배웠다.

[APP] 14일차: 총정리, 3주 만에 웹과 앱을 건드리다 - 과정 총정리

Intel AI 앱 개발 14일차. HTML부터 React Native까지 3주 과정을 돌아보며 무엇을 배웠는지, 어디서 성장했는지 정리했다.

[APP] 13일차: React Native 모델 서빙과 갤러리·카메라 연동 - 심화 기능 구현

Intel AI 앱 개발 13일차. Lottie 애니메이션, 업다운 게임 구현, 이미지 피커와 카메라 연동까지 React Native 심화 기능을 다뤘다.

[APP] 12일차: React Native 데이터 기반 렌더링, 리스트와 카드를 만들다 - 데이터 기반 UI

Intel AI 앱 개발 12일차. FlatList, Array.find, 조건부 렌더링으로 데이터 기반 UI를 구성하고 글래스모피즘 프로필 카드를 완성했다.

[APP] 11일차: React Native 사용자 입력, 모바일 UX를 손으로 익히다 - 모바일 입력 처리

Intel AI 앱 개발 11일차. TextInput, 키보드 처리, 다양한 입력 유형을 모바일 폼으로 직접 구현하며 모바일 UX 감각을 익혔다.

[APP] 10일차: React Native 시작, 웹과 모바일의 차이 - 모바일 개발 시작

Intel AI 앱 개발 10일차. Expo로 React Native 개발 환경을 구성하고, 웹과 모바일의 핵심 차이를 기본 컴포넌트를 통해 파악했다.

[APP] 9일차: FastAPI 기본, Python으로 백엔드 서버를 만들다 - 백엔드 API 구축

Intel AI 앱 개발 9일차. FastAPI로 API 서버를 만들고 React 프론트엔드와 연결하면서 CORS와 엔드포인트 설계를 직접 익혔다.

[APP] 8일차: 비동기 통신과 API 연동, 실제 데이터와 연결하다 - API 통신과 상태관리

Intel AI 앱 개발 8일차. fetch와 async/await로 외부 API 데이터를 React 컴포넌트에 연결하고, 로딩·에러 상태까지 처리했다.

[APP] 7일차: 제어 컴포넌트와 TodoList - 폼 제어와 localStorage

Intel AI 앱 개발 7일차. 제어 컴포넌트로 폼 입력을 관리하고, localStorage까지 연동한 TodoList를 완성했다.

[APP] 6일차: React 상태관리, useState로 화면 업데이트하기 - 상태관리와 useEffect

Intel AI 앱 개발 6일차. useState와 useEffect를 Counter, Like 버튼, 카페 주문 앱으로 직접 만들며 React 상태 관리를 익혔다.

[APP] 5일차: React 컴포넌트와 Props, 조각을 조합하다 - Props와 컴포넌트 설계

Intel AI 앱 개발 5일차. 컴포넌트를 쪼개고 props로 데이터를 전달하는 패턴을 팀원 카드와 유저 카드를 만들며 익혔다.

[APP] 4일차: React와 JSX, 컴포넌트의 시작 - React 기초

Intel AI 앱 개발 4일차. Vite로 React 프로젝트를 셋업하고 JSX 문법과 컴포넌트 개념을 처음으로 익혔다.

[APP] 3일차: JavaScript, 웹에 동작을 심다 - JavaScript 핵심 개념

Intel AI 앱 개발 3일차. 변수, 함수, 배열 메서드, 스프레드 연산자, 비동기 처리까지 JavaScript 핵심을 하루에 집중했다.

[APP] 2일차: CSS와 TailwindCSS 기초 - CSS 스타일링 및 레이아웃

Intel AI 앱 개발 2일차. CSS 박스모델, flexbox, 그리고 TailwindCSS로 회원가입 폼을 스타일링했다.

[APP] 1일차: HTML, 다시 처음부터 - HTML 구조와 기본 태그

Intel AI 과정 앱 개발 모듈 1일차. HTML 구조, 태그, 폼, 링크, 이미지를 직접 만들며 웹의 뼈대를 다시 익혔다.

[APP] 8일차: DB 설계 실습 - 모든 것을 종합하다

한 주 동안 배운 모든 개념을 종합해서 실제 데이터베이스를 설계하고 구현한 마지막 날.

[APP] 7일차: NoSQL 이해 - 다른 방식의 데이터 저장

SQL만이 아닌 NoSQL, 특히 MongoDB를 배우며 데이터 저장의 다양성을 이해한 하루.

[APP] 6일차: SQL 문법 기초 - 데이터에 질문을 던지다

SELECT, CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE로 데이터를 다루는 기본 언어, SQL을 배운 하루.

[APP] 5일차: DB 개념 이해 - 데이터를 영구보관하는 방법

프로그램이 종료되면 데이터는 어디로 가나? DB, DBMS, RDBMS의 개념을 정리한 하루.

[APP] 4일차: 개발 도구 실습 - AI와 Git으로 실전 준비하기

Refactoring, VCS, Git, GitHub를 배우며 실제 개발 워크플로우를 경험한 하루.

[APP] 3일차: 알고리즘 기초 - 문제를 푸는 절차를 설계하다

정렬 알고리즘부터 시간복잡도까지, 효율적인 코드를 짜기 위한 알고리즘의 기초를 학습한 하루.

[APP] 2일차: 자료구조 기초 - 데이터를 효율적으로 정리하는 법

스택, 큐, 배열, 연결리스트 등 기본 자료구조를 배우며 '왜 이런 구조가 필요한가'를 이해한 하루.

[APP] 1일차: Computational Thinking - 개발자의 사고 방식을 배우다

프로그래밍의 기초가 되는 Computational Thinking을 배우며 느낀 깨달음을 기록했습니다.

[Java] 12일차: 데이터 라벨링 UI, 감정 분석 연동 - 프로젝트 완성

1월 22일 Java 학습 기록. JavaFX 라벨링 도구를 다듬고 중립 라벨과 CSS를 보강한 뒤, Python 데이터 증강과 모델 재학습, JavaFX 감정 분석기 연동까지 하나의 흐름으로 완성한 과정을 자세히 정리했다.

[Java] 11일차: Java-Python 연동, 라벨링 도구 - 다중 언어 협업

1월 21일 Java 학습 기록. ProcessBuilder로 Java에서 Python 스크립트를 실행하고, 문장 데이터 전처리와 JavaFX 라벨링 도구 초안, 감정 분석 모델 연동 준비까지 이어진 과정을 자세히 정리했다.

[Java] 10일차: JavaFX 이미지 뷰어, 메모장, 주소록 - 실전 GUI

1월 20일 Java 학습 기록. JavaFX로 이미지 리소스 전환, 파일 기반 메모장, 다중 창 주소록 CRUD를 구현하며 콘솔 프로그램을 실제 GUI 앱 구조로 확장한 과정을 자세히 정리했다.

[Java] 9일차: JavaFX 생명주기, FXML, 컨트롤러 - GUI 프로그래밍

1월 19일 Java 학습 기록. JavaFX 애플리케이션 생명주기, 코드 기반 UI와 FXML, fx:id와 @FXML 주입, 컨트롤러 이벤트 처리, exp4j를 이용한 계산기 UI 구현까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 8일차: 스레드 동기화, 파일 입출력 - 병렬 처리와 데이터

1월 15일 Java 학습 기록. synchronized 메서드와 동기화 블록, wait/notify, 스레드 종료와 interrupt, 데몬 스레드, ExecutorService, 바이트 스트림과 문자 스트림까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 7일차: 예외 처리, 제네릭, 스레드 - 고급 기능

1월 14일 Java 학습 기록. try-catch-finally, 예외 떠넘기기와 사용자 정의 예외, 일반 API와 래퍼 클래스, 제네릭 클래스/메서드, 제한된 타입 매개변수와 와일드카드까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 6일차: 추상 클래스, 다형성, 인터페이스 - 유연한 설계

1월 13일 Java 학습 기록. 추상 클래스와 추상 메서드, 다형성 복습, instanceof 패턴 매칭, 인터페이스 구현과 다중 구현, default 메서드와 static 메서드, 인터페이스 상속까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 5일차: 캡슐화, 싱글턴, 상속 - 객체지향 심화

1월 12일 Java 학습 기록. final 필드와 상수, getter/setter와 캡슐화, 싱글턴 패턴, 상속과 오버라이딩, 자동 타입 변환과 강제 캐스팅, 은행장부 콘솔 프로그램까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 4일차: 클래스, 객체, 생성자, 메서드 - 객체지향 입문

1월 8일 Java 학습 기록. 클래스와 객체, 생성자, 메서드, 오버로딩, static과 정적 초기화 블록, 주소록과 가계부 콘솔 프로젝트까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 3일차: 문자열 처리와 배열 다루기 - 컬렉션 기초

1월 7일 Java 학습 기록. 문자열 비교와 메서드, 배열 선언과 순회, 2차원 배열, 배열 복사와 문자열 분해까지 실습 내용을 자세히 정리했다.

[Java] 2일차: 입력, 연산자, 조건문, 반복문 - 제어문 익히기

1월 6일 Java 학습 기록. Scanner 입력부터 산술/비교/논리 연산자, if와 switch, for문과 패턴 출력까지 실제 실습 파일 기준으로 자세히 정리했다.

[Java] 1일차: 출력, 변수, 자료형, 형변환 - Java 기초 이해하기

1월 5일 Java 첫 학습 기록. Hello World부터 변수 선언, 진법, 기본 자료형, 형변환과 문자열-숫자 변환까지 실습한 내용을 자세히 정리했다.

[Python] 10일차: 공부 자료, 자습 방향 - Python 학습의 다음 단계

Python 중급 5일차 기록. 수업에서 배운 클래스, 상속, 예외처리 이후 혼자 더 공부하기 위해 참고할 GitHub 자료, 점프 투 파이썬, 프로그래머스를 정리했다.

[Python] 9일차: 예외처리와 모듈 분리 - 에러 처리와 코드 조직화

Python 중급 4일차 기록. try-except로 프로그램 오류를 다루는 방법과 calc.py 같은 모듈 분리를 통해 코드를 역할별로 나누는 흐름을 자세히 정리했다.

[Python] 8일차: 상속과 클래스 확장 - 클래스 재사용과 확장

Python 중급 3일차 기록. FourCal 예제를 통해 상속이 왜 필요한지, 부모 클래스 기능을 재사용하면서 자식 클래스에서 기능을 확장하는 흐름을 자세히 정리했다.

[Python] 7일차: __init__ 생성자와 메서드 설계 - 객체 초기화와 메서드

Python 중급 2일차 기록. __init__ 생성자의 역할, 객체가 만들어질 때 초기값을 정하는 방법, 메서드 설계의 기본 감각을 자동차와 책 예제로 자세히 정리했다.

[Python] 6일차: 클래스, 객체, 속성, 메서드 - 객체지향 프로그래밍 입문

Python 중급 1일차 기록. 클래스와 객체의 차이, 속성과 메서드, self의 의미를 자동차 예제를 중심으로 자세히 정리했다.

[Python] 5일차: 함수, 기초 정리 - 함수와 프로그램 구조화

Python 기초 5일차 기록. 함수의 필요성을 이해하고, 1주차에 배운 변수, 연산, 조건, 반복을 하나로 묶어 정리했다.

[인텔 인공지능 인재교육] with 고누아이 4주 학습 로드맵

[Python] 4일차: 반복문, 리스트 - 반복과 컬렉션 다루기

Python 기초 4일차 기록. for 문과 while 문, 리스트와 인덱싱을 다시 보며 같은 작업을 여러 번 처리하는 기본기를 다졌다.

[Python] 3일차: 비교 연산, 조건문 - 조건에 따른 실행 흐름

Python 기초 3일차 기록. 비교 연산자와 if 문을 통해 코드가 상황에 따라 다르게 움직이는 기본 구조를 정리했다.

[Python] 2일차: 산술 연산자, 문자열 연산 - 계산과 텍스트 처리

Python 기초 2일차 기록. 사칙연산, 몫과 나머지, 거듭제곱, 문자열 연결과 반복을 직접 실습하며 계산 감각을 다졌다.

[Python] 1일차: 변수, 자료형, 출력 - 기본 문법과 자료형 이해하기

12월 첫 평일에 정리한 Python 기초 1일차 기록. 변수, 자료형, type(), print()를 다시 익히며 가장 기초적인 문법 감각을 다졌다.