HongLab

네, 전혀 부담 갖지 않으셔도 됩니다. 이번 강의는 복잡한 로직을 밑바닥부터 하나하나 타이핑하는 전통적인 방식보다는, '코딩 AI(Claude Code 등)를 비서처럼 부리며 언어 모델의 원리를 이해하는 과정'에 초점을 맞췄습니다.
기존의 하드코어한 프로그래밍 강의들에 비해 진입장벽이 훨씬 낮으며, 주말 하루 정도만 집중해서 완강할 수 있는 콤팩트한 구성입니다. AI 도구의 도움을 받아 자연스럽게 결과물을 만들어내는 '에이전트 활용형 실습'인 만큼, 즐겁게 시청하며 인사이트를 얻어가실 수 있습니다.

두 마리 토끼를 한 번에 잡는 강의입니다. 단순히 이론만 나열하는 지루한 수업이 아닙니다. 직접 코드로 하나하나 구현해 나가는 과정 속에서 LLM의 핵심 원리를 자연스럽게 깨닫는 방식을 지향합니다.
구현을 통해 '아, 그래서 LLM이 이렇게 동작하는구나!'라는 확신을 얻는 것이 이번 강의의 핵심 목표입니다. 실제 모델을 빌드해보며 원리가 머릿속에 입체적으로 그려지는 경험을 하시게 될 것입니다.

결론부터 말씀드리면, 본인의 선호나 익숙함에 따라 다른 코딩 AI 도구를 사용하셔도 무방합니다. 강의 영상 내에서 여러 코딩 AI를 비교하며 보여드리는 세션이 있으니, 각 도구의 특징을 직접 확인해 보시고 선택하시면 됩니다. 다만, 실습 과정의 매끄러운 흐름을 위해 Claude 사용을 조금 더 권장해 드립니다.
이번 강의의 핵심은 대단한 코딩 실력이 아니라, 'AI를 적절히 활용해(괴롭혀서) 나만의 AI 모델을 만드는 경험' 그 자체에 있습니다. 느긋한 마음으로 AI에게 이것저것 시켜보고 질문하는 수준이면 충분하니, 도구에 대한 부담 없이 시작해 보세요!

네, 그렇습니다. 본 강의는 [파트1: 통계적 언어 모델의 원리] 완결본이며, 이후 제작될 파트2와 파트3는 별도의 강의로 제공됩니다.
각 파트는 LLM의 발전 과정을 단계별로 깊이 있게 다루는 독립된 교육 과정입니다.
파트1: 이번에 오픈된 강의로, AI 에이전트의 구조와 N-Gram 등 언어 모델의 근본 원리를 코딩 AI와 함께 직접 구현하며 완강하는 과정입니다.
파트2 & 3: 뉴럴 언어 모델과 트랜스포머 등 파트4 이후는 최신 기술을 다루는 심화 과정으로, 추후 별도 오픈 및 판매될 예정입니다.