올해는 머신러닝이다.

---2007년 이후 18년 만에 국민연금 개혁이 이뤄졌다. 이번 개혁안은 "더 내고 더 받는" 방향으로 최종 확정되었으며, 보험료율과 소득대체율이 동시에 인상된다. 이러한 변화가 국민들에게 미치는 영향과 구체적인 개혁 내용을 살펴보자.---1. 연금개혁 주요 내용(1) 보험료율과 소득대체율 조정보험료율: 현재 9%에서 13%로 단계적 인상 (2026년부터 0.5%p씩 8년간 증가)소득대체율: 현재 40%에서 43%로 즉시 인상출산 크레딧: 첫째아이도 12개월 적용, 50개월 상한 폐지군 복무 크레딧: 기존 6개월에서 최대 12개월까지 확대지역가입자 납부 지원: 일정 소득 이하 가입자에게 보험료 지원 확대(2) 연금 기금의 지속 가능성 강화보험료율 13%, 소득대체율 43% 기준으로 연금 기금은 기존 예..

DeepSeek(딥싱크)를 로컬에서 실행하고 파인튜닝하는 전체 프로세스DeepSeek(딥싱크)과 같은 오픈소스 LLM을 로컬에서 돌리고 파인튜닝하는 과정은 크게 다섯 단계로 나눌 수 있습니다.🔹 1. DeepSeek 모델 다운로드 및 로컬 실행DeepSeek 모델을 로컬에서 실행하려면, 먼저 Hugging Face에서 모델을 다운로드한 후, GPU에서 실행할 수 있도록 환경을 설정해야 합니다.✅ 필수 환경GPU 필수: 최소 24GB VRAM (DeepSeek-7B), 80GB 이상 추천 (DeepSeek-67B)CUDA 11.8+ 또는 ROCm (AMD GPU용)Python 3.8+PyTorch 2.0+Transformers 라이브러리✅ DeepSeek 모델 다운로드pip install torch tr..

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현을 시작하는 데 꼭 기초 수학 지식이 필요한가?결론:👉 기본적인 이해 없이도 RAG를 구현할 수 있지만, 깊이 있는 튜닝과 최적화를 위해선 수학적 기초가 필요합니다.RAG 시스템을 만들기 위해 필수적으로 필요한 것은:LLM(Language Model, 예: GPT, Llama, Claude 등) 사용법벡터 데이터베이스(Vector Database, 예: FAISS, Pinecone, Chroma 등)텍스트 임베딩(Embedding) 개념과 활용프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 LLM API 활용LangChain과 같은 프레임워크 사용이 요소들은 수학적 이론 없이도 API와 라이브러리를 활용해서 구현할 수 있습니..

이제 AI 개발자로 전환하기 위한 맞춤형 로드맵을 구성하겠습니다. 다음을 포함할 예정입니다:기초 수학 및 통계 개념 (필수적인 내용만 최소한으로 정리)머신러닝과 딥러닝 기초 및 실습 (RAG 및 파인튜닝을 위한 기본 모델 이해)자연어처리(NLP)와 최신 트렌드 (Transformer, LLM, 벡터DB 등)RAG와 파인튜닝 실무 적용 방법 (데이터 준비, 모델 선택, 벡터 DB 활용, Fine-tuning 기법 등)MLOps 및 배포 전략 (모델 운영 및 최적화, 클라우드 활용 방안)로드맵을 정리하여 공유드리겠습니다!경력 개발자를 위한 AI 학습 로드맵경력이 풍부한 웹/모바일 개발자가 AI 엔지니어링 분야로 전환할 때, 기존 경험을 살리면서 새로운 지식을 효율적으로 습득하는 것이 중요합니다. 아래 로드맵..

📢 오늘의 Flutter 뉴스 1️⃣ 유럽에서 Flutter 개발자 구하기 어려운 현실Flutter 개발자로 5년간 일한 개발자가 유럽에서 취업이 어려운 상황을 공유했습니다. React 기반의 프로젝트가 많아 Flutter 개발 기회가 적다는 점을 지적했습니다.🔗 기사 보기2️⃣ Flutter 인턴 모집 – 인도 방갈로르인도 방갈로르 HSR Layout에서 Flutter 인턴을 모집 중입니다. 급여는 25~50K INR입니다.🔗 채용 정보 확인3️⃣ Flutter UI 디자인 - 크기 및 스타일 가이드가 필요하세요?코딩 경험은 있지만 UI 디자인이 익숙하지 않은 개발자가 Flutter에서 위젯 크기와 스타일을 결정하는 방법을 묻고 있습니다.🔗 토론 참여하기4️⃣ Flutter 앱 출시 후 이미지 ..