유로파이썬 2026 키노트 정리: 공급망 공격과 LLM 시대에 파이썬 생태계가 준비해야 할 일곱 가지
유로파이썬 2026 키노트가 파이썬 30여 년의 추상화 역사를 훑으며 지금의 보안 위기를 진단한다. 공급망 공격과 LLM이라는 변수, PyPI 투명성 로그와 해결기 통합 등 다음 10년의 과제를 짚는다.
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AI TOPIC
파이썬 최신 뉴스와 핵심 해설
파이썬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 58편을 최신순으로 모았습니다.
유로파이썬 2026 기조연설: AI를 쓰는 올바른 방법과 파이썬 커뮤니티의 분열, 에이전트 코딩 해설
유로파이썬 2026 기조연설에서 마이크로소프트 개발자 애드보킷 말린 망가미가 AI를 둘러싼 파이썬 커뮤니티의 낙관과 회의, 에이전트 코딩의 실제 작동 방식, 오픈소스 관리자들이 겪는 부담을 짚었다.
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유로파이썬 2026 기조연설: AI 시대 개발자가 힘을 되찾는 법과 로컬 우선 AI
유로파이썬 2026 폐막 기조연설에서 파이썬 초창기 멤버 폴 에버릿이 에이전트 코딩 시대의 불안과 신뢰 문제를 짚고, 커뮤니티가 소유하는 로컬 우선 AI 도구로 개발자가 주도권을 되찾자고 제안했다.
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파이썬 타입 검사기 파이어플라이(Pyrefly) — 메타가 OCaml을 버리고 러스트로 다시 만든 이유
메타 개발자가 직접 밝힌 파이썬 타입 검사기 파이어플라이의 설계. 2천만 줄 규모 코드베이스를 밀리초 단위로 다시 검사하는 여섯 단계 구조와, 수만 개 모듈이 얽힌 순환 참조를 다루는 방식을 정리했다.
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파이썬 데이터 정제 실전 가이드: 결측치·중복·이상치 처리와 범주형 인코딩 순서 정리
머신러닝에 들어가기 전 데이터를 다듬는 전 과정을 파이썬으로 따라가는 강의를 정리했다. 데이터 타입 교정과 중복 판정 기준, 결측치 처리 선택, 사분위수 기반 이상치 제거, 범주형 인코딩까지 실제 작업 순서를 다룬다.
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구글 ADK 입문 강의 소개: AI 에이전트를 파이썬으로 직접 만드는 한국어 무료 커리큘럼
구글이 공개한 에이전트 개발 프레임워크 ADK를 다루는 한국어 무료 강의의 인트로 영상을 정리했다. AI 에이전트의 정의와 직접 개발할 때 부딪히는 진입장벽, 열 개 챕터로 짜인 학습 계획과 준비물을 소개한다.
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구글 ADK 병렬 에이전트(ParallelAgent) 실습: 리서치 에이전트 3개 동시 실행과 통합 리포트 만들기
구글 ADK의 병렬 에이전트를 활용해 서로 독립적인 리서치 에이전트 세 개를 동시에 실행하고, 순차 에이전트로 결과를 묶어 통합 리포트를 만드는 전체 구현 과정을 코드 구조부터 실행 검증까지 따라간다.
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구글 ADK 시퀀셜 에이전트 사용법: 코드 작성·검토·리팩터링 3단계 파이프라인 실습 정리
구글 ADK의 워크플로우 에이전트 가운데 시퀀셜 에이전트를 다룬 강의를 정리했다. LLM이 매번 판단하는 대신 정해진 순서대로 하위 에이전트를 실행하고 output_key로 결과를 넘기는 코드 생성 파이프라인 실습을 소개한다.
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구글 ADK 커스텀 에이전트 구현 정리: BaseAgent 상속과 조건 분기 오케스트레이션 실습
구글 ADK의 커스텀 에이전트를 다룬 강의를 정리했다. 순차·반복·병렬 표준 워크플로우로는 어려운 조건 분기와 상태 관리를 BaseAgent 상속과 비동기 실행 메서드로 직접 구현하는 방법을 실습 예제와 함께 짚는다.
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구글 ADK LLM 에이전트 입문 — 폴더 규칙부터 웹 UI 테스트까지 실습 정리
구글 에이전트 개발 키트(ADK) 강의에서 다룬 LLM 에이전트의 개념과 구현 절차를 정리했다. 세 가지 에이전트 유형과 필수 설정 네 가지, 폴더 규칙, 그리고 개발자 웹 UI로 동작을 확인하는 방법까지 담았다.
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CrewAI 커스텀 도구 만들기: 날씨 API를 붙여 AI 에이전트에 실시간 정보 넣는 법
언어 모델이 모르는 실시간 정보는 어떻게 채울까. CrewAI에서 날씨 API를 커스텀 도구로 만들어 여행 계획 다중 에이전트에 연결하는 과정을, 코드 흐름과 에이전트 수정 지점까지 따라가며 정리했다.
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PithTrain: 1만 줄 코드로 만든 에이전트 친화 MoE 학습 프레임워크, 메가트론과 속도 동률
CMU 연구팀이 공개한 PithTrain은 약 1만 줄의 순수 파이썬 코드만으로 MoE 모델 학습 처리량을 메가트론 수준으로 맞추면서, 코딩 에이전트가 같은 작업을 끝내는 데 드는 턴 수는 최대 70%까지 줄였다고 밝혔다.
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XGBoost 입문 정리: 그래디언트 부스팅 원리와 주요 파라미터, 장단점과 활용 분야
캐글에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝 라이브러리 XGBoost의 작동 원리와 설치법, n_estimators를 비롯한 주요 파라미터, 장단점과 실제 활용 분야, 면접 단골 질문까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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VS Code 파이썬 디버깅 실전: launch.json 설정부터 중단점·변수·호출 스택 활용까지
VS Code 공식 채널이 FastAPI 앱에 숨어 있던 실제 버그를 디버거로 추적한다. launch.json 설정과 중단점, 변수·감시식·호출 스택 패널, 단계 실행 명령의 차이를 실전 흐름 그대로 정리했다.
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파이썬 데이터 정제와 자동화 파이프라인 가이드: 결측치·이상치 처리부터 데이터 누수 방지까지
현업 데이터 과학자가 시간의 70~80%를 쓴다는 데이터 정제 과정을 결측치 진단, 중복 제거, 이상치 처리, 자료형 교정, 스케일링 순서로 정리하고 재사용 가능한 자동화 파이프라인 구성법과 데이터 누수 방지 요령까지 소개한다.
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OpenAI API 입문 — 키 보관부터 스트리밍과 비용 관리까지 지금 동작하는 파이썬 코드로 실습하기
인터넷의 OpenAI 튜토리얼 상당수가 옛 SDK 문법이라 첫 줄부터 멈춘다. 지금 동작하는 문법으로 키를 안전하게 보관하고 이메일 교정 앱을 만드는 과정, 그리고 비용과 오류의 함정을 함께 정리했다.
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데이터 사이언스 입문 가이드: 다섯 단계 작업 과정과 필요한 기술·도구, 학습 순서 총정리
넷플릭스 추천과 은행 사기 탐지까지, 데이터 사이언스가 정확히 무엇이며 어떤 다섯 단계를 거쳐 진행되는지, 그리고 입문자가 익혀야 할 기술과 도구는 무엇이고 어떤 순서로 배워야 하는지를 정리한 안내다.
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파이단틱 입문 정리: 파이썬 타입 힌트 검증부터 LLM 구조화 출력 활용까지 한 번에
파이썬 데이터 검증 라이브러리 파이단틱의 기본기를 한 편으로 정리했다. 타입 힌트와 Field 제약, 중첩 모델과 설정 관리, 그리고 언어 모델의 구조화 출력을 안정적으로 받아 내는 방식까지 다룬다.
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CrewAI 병렬 실행: 다중 AI 에이전트 여행 플래너로 배우는 순차 패턴과 병렬 패턴의 차이
CrewAI로 여행 계획 다중 에이전트를 만들며 순차 실행과 병렬 실행의 차이를 설명한 튜토리얼을 정리했다. 조사 작업을 세 에이전트로 쪼개 동시에 돌리는 방법과 플래그 하나로 병렬화하는 요령, 결과를 다음 단계로 넘기는 방식을 다룬다.
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스택오버플로 2025 개발자 설문 정리: AI 사용 84%인데 신뢰는 왜 떨어졌나
177개국 개발자 약 4만 9천 명이 답한 스택오버플로 2025 설문 결과를 정리했다. 파이썬과 도커의 역대급 성장, AI 도구 확산과 동시에 떨어진 신뢰도, 완전 원격근무의 후퇴까지 핵심 수치로 한눈에 살펴본다.
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파이썬 데이터 사이언스 입문: NumPy·Pandas·시각화·통계 학습 순서 정리
데이터 사이언스는 파이썬 라이브러리부터 통계, 머신러닝까지 어떤 순서로 배워야 할까. NumPy·Pandas·시각화·가설검정·특성공학으로 이어지는 학습 지도를 정리했다.
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AI 파이썬 데이터 분석 실전 가이드: 주피터·판다스로 AI 변환 코드를 검증하는 워크플로우
AI에게 데이터 변환과 정리 코드를 맡기되, 통화 형식이 섞인 컬럼처럼 눈에 잘 띄지 않는 오류를 컬럼 통계와 데이터 뷰어 같은 시각화 도구로 직접 잡아내는 검증 중심의 파이썬 데이터 분석 워크플로우를 실무 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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판다스 시리즈(Pandas Series) 기초 정리 – 생성·인덱싱·연산·통계 한눈에
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심 자료구조인 시리즈를 리스트·넘파이·딕셔너리로 만들고 인덱싱·슬라이싱·필터링·통계 연산까지 예제로 정리했습니다.
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판다스 merge 완전정복: inner·left·right·outer 조인 차이 정리
파이썬 판다스에서 두 데이터프레임을 합치는 네 가지 병합 방식을 예제로 설명한다. 부서 ID를 기준으로 inner·left·right·outer 병합이 각각 어떤 행을 남기고, 매칭되지 않는 값은 어떻게 결측치로 채워지는지 비교한다.
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보험 지급준비금 머신러닝 추정: 파이썬 랜덤포레스트로 손해·생명보험 실습 가이드
보험사가 미래 보험금 지급을 대비해 쌓는 지급준비금을 파이썬 머신러닝으로 추정하는 실습. 손해보험의 최종 청구액 예측과 생명보험의 사망·해지 예측 과정을 단계별로 정리했다.
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대출 승인 예측 머신러닝 프로젝트: 파이썬으로 배우는 분류 모델 전 과정
은행 대출 승인 여부를 예측하는 분류 모델을 파이썬으로 처음부터 끝까지 만드는 실습. 데이터 정제와 EDA, 레이블 인코딩, 로지스틱 회귀·의사결정트리·랜덤포레스트 비교까지 단계별로 정리했다.
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타입스크립트 vs 파이썬: AI 에이전트 개발 언어 전쟁 정리
로베르토 스타지는 AI가 애플리케이션 계층으로 내려오면서 에이전트 개발의 기본 언어가 타입스크립트로 옮겨가고 있다고 주장한다. 그 근거와 반론을 짚어본다.
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NoGIL 파이썬과 머신러닝 성능: GIL 제거가 판다스·넘파이·사이킷런에 미치는 영향
GIL을 제거한 NoGIL 파이썬이 머신러닝을 얼마나 빠르게 하는지 라이브러리별 벤치마크로 검증한다. 순수 파이썬 연산은 약 3배, 판다스는 약 2.7배 빨라졌지만 넘파이·사이킷런 같은 네이티브 코드 기반 라이브러리는 거의 변화가 없었다.
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파이썬 데이터 분석 입문: 넘파이·판다스·통계·시각화까지 데이터 사이언스 풀코스 정리
데이터 수집·정제부터 넘파이, 판다스, 통계, 시각화, 머신러닝, 데이터 윤리까지 파이썬 기반 데이터 분석 강좌의 핵심을 한국어로 정리했다. AI 시대 데이터 역량의 지도를 그린다.
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파이썬 머신러닝 입문 강의 정리: 회귀·릿지·라쏘 핵심 개념
파이썬 머신러닝 풀코스가 다루는 학습 로드맵과 핵심 개념을 정리했다. 데이터에서 의사결정으로, 특성(차원) 축소의 직관, 선형·다중 선형 회귀와 계수의 의미, 그리고 릿지와 라쏘의 차이를 통한 특성 선택까지 살펴본다.
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OCR·제미나이 문서 자동화: 영수증 이미지를 구조화 JSON으로 바꾸는 GenAI 프로젝트
OCR로 영수증 이미지의 텍스트를 뽑고 제미나이로 구조화된 JSON을 만드는 초보자용 생성형 AI 프로젝트를 정리한다. 파이프라인과 이미지 전처리 개념까지 담았다.
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AI 엔지니어 파이썬 학습법 2026 — 꼭 필요한 4가지 기초와 프로젝트 로드맵
AI/ML 커리어 코치가 말하는 2026년 AI 엔지니어용 파이썬 학습법. 표준 강좌 대신 자료구조·API·파일·환경관리 4가지 기초에 집중하고 LLM 호출부터 에이전트까지 프로젝트를 쌓아 올리는 방법을 정리했다.
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파이썬 머신러닝 입문: scikit-learn 결정 트리로 음악 추천 모델 만들기
전통적 프로그래밍으로는 풀기 힘든 문제를 머신러닝으로 접근하는 법. 파이썬과 주피터, scikit-learn으로 나이·성별에 맞는 음악 장르를 예측하는 모델을 단계별로 만든다.
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랭그래프(LangGraph) 기초: 상태·노드·엣지로 AI 에이전트 워크플로 설계하기
파이썬 라이브러리 랭그래프의 기초를 정리했다. 타입 힌트부터 상태·노드·엣지·조건부 엣지·도구·스테이트그래프까지 그래프 기반 AI 에이전트 설계의 핵심 요소를 다룬다.
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올라마 Ollama 사용법 — 로컬에서 무료로 LLM 실행하고 API로 연동하기
유료 챗봇 대신 내 PC에서 직접 LLM을 돌리는 오픈소스 도구 올라마의 설치, 모델 실행, HTTP API 연동, 커스텀 모델 제작까지 단계별로 정리했습니다.
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파이썬으로 대규모 언어 모델(LLM) 처음부터 직접 구현하기
미적분·선형대수 지식 없이도 파이썬만으로 대규모 언어 모델을 밑바닥부터 만드는 freeCodeCamp 강좌. 데이터 처리, 트랜스포머 구조, 어텐션까지 로컬에서 직접 구현한다.
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Axolotl 로컬 LLM 파인튜닝 입문: 데이터셋 제작부터 추론까지 파이썬 실습
오픈소스 프레임워크 Axolotl로 내 컴퓨터에서 소형 LLM을 파인튜닝하는 기초 예제를 다룹니다. UV로 환경을 구성하고 직접 만든 JSONL 데이터셋을 준비한 뒤, LoRA 설정과 학습을 거쳐 CLI와 파이썬으로 추론하는 전 과정을 초보자 눈높이로 따라갑니다.
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AI를 위한 파이썬 크래시코스: 인기 이유부터 필수 문법과 실전 프로젝트까지 정리
AI 개발에 꼭 필요한 파이썬 문법만 골라 배우는 크래시코스. 파이썬이 AI에서 인기 있는 이유부터 f-스트링·리스트·딕셔너리·예외 처리, Streamlit·FastAPI·Gemini로 만드는 고객 피드백 분석 프로젝트까지 정리했다.
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AI 월드컵 2026 예측 프로젝트: 포아송 회귀·Elo 점수·몬테카를로 시뮬레이션으로 우승 확률 계산
파이썬과 포아송 회귀, 경기마다 갱신되는 Elo 점수, 몬테카를로 시뮬레이션을 활용해 2026 월드컵 우승 확률을 예측하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트를 데이터 수집부터 검증과 배포까지 단계별로 자세히 소개한다.
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프로페셔널 파이썬 AI 개발 환경 - PyCharm, MCP, 스킬, 디버거 설정 가이드
단순 프롬프트에 의존하는 바이브 코딩을 넘어 프로처럼 AI를 쓰는 파이썬 개발 환경을 다룬다. PyCharm에서 에이전트·모델 연결, MCP 서버, 규칙과 스킬, 디버거와 데이터베이스 뷰어까지 실전 셋업을 정리했다.
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AI 엔지니어 파이썬 로드맵 2026: 실제 AI 프로젝트에 쓰이는 핵심만
AI가 코드를 짜 주는 시대에도 파이썬은 필요하다. 단, 전부가 아니라 모든 AI 시스템에 등장하는 부분만. 실제 프로젝트로 짚는 AI 엔지니어 파이썬 로드맵.
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OpenCV 완전 입문: 이미지 전처리부터 객체 검출·OCR 활용까지
컴퓨터 비전의 핵심 라이브러리 OpenCV의 정의와 설치, 이미지 전처리 과정, 머신러닝 파이프라인에서의 역할, 객체 검출·OCR 활용과 장단점을 초보자 눈높이로 정리한다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵: 파이썬·수학·모델 배포까지 9단계 학습 순서
파이썬부터 깃, 자료구조, SQL, 수학, 모델 배포까지. 머신러닝 엔지니어가 되기 위해 순서대로 익혀야 할 9가지 기술과 현실적인 학습 기간을 정리했다.
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AI 에이전트 만들기: 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 배우는 입문 가이드
AI 에이전트가 무엇인지, 일반 프로그램과 어떻게 다른지 개념을 짚고, 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 유튜브 자막을 SNS 글로 바꿔주는 에이전트를 직접 만드는 과정을 정리했다.
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파이썬 사이킷런 첫 머신러닝 모델 만들기 선형회귀 랜덤포레스트 실습
구글 코랩과 사이킷런으로 용해도 데이터셋을 불러와 선형회귀와 랜덤포레스트 모델을 만들고 MSE·R²로 성능을 비교하는 첫 머신러닝 프로젝트 과정을 단계별로 정리했다.
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머신러닝 독학 로드맵 2025: 현직 연구원이 알려주는 6단계 학습법
세계적 AI 스타트업의 현직 연구 과학자가 처음부터 다시 머신러닝을 배운다면 택할 6단계를 소개한다. 파이썬 기초부터 수학, 딥러닝, 프로젝트, 자기 PR까지의 순서를 짚는다.
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에이전트형 RAG 직접 구현 — 순수 파이썬과 도구 3개로 사내 데이터 검색하기
프레임워크 없이 파이썬만으로 에이전트형 RAG를 만드는 방법을 단계별로 설명한다. 파일 목록·검색·읽기 세 도구와 반복 루프, 그리고 운영 환경 적용 팁까지 정리했다.
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AI 자동화 스택 5계층 로드맵 — 백엔드부터 배포까지 (2026 가이드)
매주 쏟아지는 AI 자동화 툴에 휘둘리지 말고, 채용 시장이 실제로 요구하는 백엔드·DB·프런트엔드·AI·인프라 5계층 기술 스택을 배우라는 실전 로드맵을 정리했다.
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순수 파이썬 AI 에이전트 만들기 — 구조화 출력·도구 호출·워크플로 패턴 정리
복잡한 프레임워크 없이 LLM API와 파이썬만으로 AI 에이전트를 만드는 법. 구조화 출력, 도구 호출, 프롬프트 체이닝·라우팅·병렬화 패턴을 단계별로 설명한다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 — LangChain·도구 연동·구조화 출력 입문 가이드
LangChain과 GPT·Claude로 위키피디아·웹 검색 도구를 쓰는 리서치 비서 에이전트를 파이썬으로 처음부터 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 파이썬으로 환각 줄이는 AI 구축법 완전 정리
AI가 자신 있게 틀린 답을 내는 환각 문제를 RAG로 해결하는 방법. 검색기·생성기·벡터DB의 작동 원리와 질의응답·요약·대화 시스템 구현까지 파이썬으로 단계별 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 직접 만들기: 파이썬·Gemini로 배우는 도구 호출과 에이전트 루프
Cursor·Claude Code 같은 코딩 에이전트의 작동 원리를, 파이썬과 무료 Gemini Flash API로 직접 만들며 배운다. 네 가지 도구 호출과 에이전트 루프, 작업 디렉터리 가드레일까지 정리한다.
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2026 코딩 학습법: 어떤 언어보다 데이터 구조·모듈화·AI 워크플로
어떤 프로그래밍 언어를 배울지는 더 이상 핵심 질문이 아니다. AI 시대에 진짜 빌더가 되려면 데이터 구조, 코드가 실행되는 방식, 모듈화를 이해하고 정의-설계-구축-반복의 개발 생애주기를 따라야 한다.
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2025 AI·머신러닝 학습 로드맵 — 처음부터 가장 빠르게 배우는 단계별 순서
지금 지식으로 AI·ML을 처음부터 다시 배운다면 어떤 순서로? 엔지니어처럼 생각하기, 파이썬, 데이터 리터러시, AI 모델 실습, ML 기초, LLM·에이전트, 그리고 다량의 프로젝트까지 정리했습니다.
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2026 머신러닝 공부법 — 수학보다 직관·프로젝트·네트워킹 우선
트위치 응용과학자가 7년 경력과 200명 코칭 경험을 바탕으로, 수학 교재 정복이 아니라 직관·파이썬·실전 프로젝트·AI 엔지니어링 순서로 머신러닝에 진입하는 법을 제시한다.
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허깅페이스 Pipeline — 감성분석·요약·QA·제로샷 분류 10줄로 구현
API 비용도 벤더 종속도 없이, 허깅페이스 pipeline 함수 한 줄로 감성분석·요약·질의응답·제로샷 분류를 구현하는 방법. 로컬에서 돌리는 무료 AI 입문 가이드.
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파이썬 AI 에이전트 만들기: 도구·시스템 프롬프트와 크래시 복구 튜토리얼
파이썬과 오픈소스 프레임워크로 첫 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 도구 함수 작성, 에이전트 정의·실행부터, 서버가 상태를 보관해 작업 도중 크래시에도 이어서 복구하는 방법까지 다룬다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 전체 과정: 메모리·RAG·멀티에이전트 정리
메모리 기반 대화 에이전트, RAG 지원 에이전트, 멀티 에이전트 오케스트레이터를 파이썬으로 직접 만드는 과정과, 운영 환경에 필요한 7가지 요건을 정리했다.
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