타우루스

AI 시스템은 내부 로직(가중치, 파라미터 등)이 블랙박스 형태로 동작하며, 완벽한 정답(Oracle)을 사전에 정의하기 어려운 특성이 있습니다. AI 블랙박스 테스트는 시스템의 내부 모델 구조, 알고리즘, 파라미터(가중치 등)를 전혀 모르는 상태에서 입력(Input)과 출력(Output)의 관계만을 기반으로 모델의 성능, 정확성, 강건성을 검증하는 기법입니다. AI 모델 고유의 불확실성과 도출 결과에 대한 설명 가능성 부족을 극복하고, 실제 사용자 환경에서의 정상 동작 여부를 확인하는 데 필수적입니다. 5가지 주요 블랙박스 테스트 기법의 원리와 예시는 다음과 같습니다. 1. 조합 테스트 (Combinatorial Testing)원리: 시스템에 입력되는 다수의 변수(Parameter)들이 서로 상호작용할..

'에이전틱 AI(Agentic AI)'는 스스로 생각하고 행동하는 똑똑한 AI 비서라고 생각하면 쉬운데, 앞으로 우리의 삶을 크게 바꿀 중요한 기술이에요. ✨ 에이전틱 AI 학습 계획 ✨기본 개념: '에이전틱 AI'가 무엇인지, 우리가 흔히 아는 AI와는 어떤 점이 다른지 쉽고 재미있게 알아볼 거예요.작동 원리: 에이전틱 AI가 어떻게 스스로 목표를 세우고, 계획하며, 행동에 옮기는지 그 비밀을 파헤쳐 봐요.다양한 에이전틱 AI 솔루션: 현재 주목받고 있는 에이전틱 AI 솔루션들에는 어떤 것들이 있고, 각각 어떤 특징을 가지고 있는지 비교해 봐요.실제 활용 사례: 우리 생활과 다양한 산업 분야에서 활약하고 있는 에이전틱 AI의 놀라운 모습들을 만나볼 거예요.나만의 에이전틱 AI 만들기: 실제로 에이전틱 ..

VAE(Variational Autoencoder)에 대해 설명해 드릴게요. 학습 계획VAE란 무엇인가요?오토인코더(Autoencoder)의 기본 개념VAE의 등장 배경 및 목표VAE의 핵심 구성 요소인코더(Encoder): 데이터를 잠재 공간으로 압축샘플러(Sampler): 잠재 공간에서 새로운 벡터 생성디코더(Decoder): 잠재 벡터로 원본 데이터 복원VAE의 작동 원리잠재 공간(Latent Space)의 중요성재매개변수화 트릭(Reparameterization Trick)손실 함수(Loss Function): 재구성 손실 + KL 발산VAE의 장점 및 활용 분야간단한 VAE 구현 (Google Colab용 Python 코드)데이터셋 준비모델 아키텍처 정의학습 과정결과 시각화1. VAE란 무엇인..

소프트웨어 테스트는 크게 두 가지 관점으로 나눌 수 있습니다. 화이트박스 테스트 (White-box Test) caixa branca 정의: 소프트웨어의 내부 구조, 코드, 동작 원리를 모두 알고 그 내부 로직이 올바르게 작동하는지 테스트하는 방식입니다. 비유: 자동차 엔진의 내부 구조를 잘 아는 정비사가 엔진을 분해하여 각 부품(피스톤, 밸브 등)이 제대로 움직이는지 하나하나 점검하는 것과 같습니다. 핵심: "내부를 들여다본다." 블랙박스 테스트 (Black-box Test) caixa preta 정의: 소프트웨어의 내부 구조는 전혀 모른 채, 오직 입력과 출력 결과만을 보고 기능이 요구..

메타모픽 테스트(Metamorphic Testing)는 AI 시스템의 동작을 검증하는 강력한 방법 중 하나예요. 특히 AI 시스템의 출력을 직접적으로 예측하기 어려울 때 유용하게 사용됩니다.쉽게 말해, 어떤 입력에 대해 AI 시스템이 예상되는 출력을 내놓는지 직접 확인하는 대신, 입력을 약간 변형했을 때 출력도 예상되는 방식으로 변형되는지를 확인하는 방법이에요. 마치 원래 문제와 관련된 '또 다른 문제'를 만들어 비교하는 것과 같습니다.그럼 그림과 함께 자세히 설명해 드릴게요!1. 기본 아이디어: 예측 불가능한 AI 출력AI 시스템, 특히 딥러닝 모델은 블랙박스와 같아서 입력(X)을 주었을 때 어떤 출력(Y)이 나올지 정확히 예측하기 어려운 경우가 많습니다. 예를 들어, "고양이" 사진을 주면 AI가 "..

MCP는 AI, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 분야에서 모델의 행동을 제어하고 예측 가능성을 높이기 위한 아주 중요하고 흥미로운 주제에요. 먼저, 이 주제를 체계적으로 학습하기 위한 계획을 세워봤어요. [Model Context Protocol 학습 계획]1단계: MCP의 등장 배경과 핵심 개념 이해하기왜 이런 프로토콜이 필요하게 되었을까요? LLM의 '정렬(Alignment)' 문제와 '조종 가능성(Steerability)'의 중요성에 대해 알아봅니다.2단계: MCP의 구체적인 구조와 작동 방식 파헤치기실제로 MCP는 어떻게 구성되어 있을까요? System Prompt, 역할(Role) 지정, 규칙 설정 등 구체적인 구성 요소와 작동 원리를 살펴봅니다.3단계:..

RAG는 요즘 인공지능 분야에서 정말 중요한 기술이거든요. 쉽고 재미있게, 하지만 깊이 있게 알려드릴게요. RAG 학습 계획 📝RAG의 기본 개념과 등장 배경: RAG가 무엇이고, 왜 필요한지 핵심 개념부터 알아봐요.RAG의 작동 원리: RAG가 실제로 어떻게 정보를 찾고 답변을 만들어내는지 그 과정을 자세히 살펴봐요.RAG 구축 맛보기 (간단한 코드 예시): 파이썬 라이브러리를 사용해서 RAG의 핵심 과정을 간단하게 코드로 구현해봐요.RAG의 장점 및 실제 활용 사례: RAG의 강점은 무엇이고, 우리 생활 속 어떤 서비스에 활용되고 있는지 알아봐요.1. 'RAG의 기본 개념과 등장 배경'혹시 '오픈북 시험'을 쳐본 적 있으신가요? RAG는 LLM(거대 언어 모델)이 치는 똑똑한 오픈북 시험이라고 생각..