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![[Kaggle Gen AI] Day 3 - 에이전트를 더 똑똑하게 만드는 법: 학습 전략과 실전 예제 🚀](/assets/images/20250402/day3_1.png)
[Kaggle Gen AI] Day 3 - 에이전트를 더 똑똑하게 만드는 법: 학습 전략과 실전 예제 🚀
지난 게시물에서는 에이전트가 도구(tools)를 사용해 실제 세계와 어떻게 연결되는지를 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 3 - 에이전트가 세상과 연결되는 방법: Tools 🚀
지난 게시물에서는 에이전트가 목표를 세우고 계획하고 실행하는 시스템이라는 점을 중심으로 그 작동 원리인 Cognitive Architecture를 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 3 - Cognitive Architecture: AI 에이전트의 작동 원리 들여다보기 🚀
지난 게시물에서는 에이전트란 무엇인지 그리고 모델, 도구, 오케스트레이션 레이어로 구성된 에이전트의 기본 구조를 정리해봤다.
![[Programmers] 코딩테스트 연습문제 5 (Heap)](https://programmers.co.kr/assets/img-meta-programmers-411e94bf29153dc31004168e6cd500279b1a531a23689303755e51971dee4526.png)
[Kaggle Gen AI] Day 3 - 생성형 AI 에이전트, 모델을 넘어 목표를 향해 움직이는 시스템 🚀
Day3에서는, 생성형 AI 에이전트 (generative AI agent)에 대해 본격적으로 들어가본다.
![[Kaggle Gen AI] Day 3 과제 소개 - Generative AI Agents 🚀](/assets/images/20250402/day3.png)
[Kaggle Gen AI] Day 3 과제 소개 - Generative AI Agents 🚀
Day 3에서는 생성형 AI 에이전트(Generative AI Agents)에 대해 다룬다. 단순한 LLM 프롬프트를 넘어서, 에이전트의 구성 요소, 의사결정 흐름, 그리고 기존...
![[Kaggle Gen AI] Day 2 - 임베딩의 다음 단계: 학습 구조와 벡터 검색 시스템 이해하기 🚀](/assets/images/20250402/day2_1.png)
[Kaggle Gen AI] Day 2 - 임베딩의 다음 단계: 학습 구조와 벡터 검색 시스템 이해하기 🚀
지난 게시물에서는 텍스트, 이미지, 그래프 등 다양한 데이터 타입에 따라 임베딩이 어떻게 달라지는지, 그리고 각 방식이 어떤 아이디어를 바탕으로 만들어졌는지를...
[Kaggle Gen AI] Day 2 - 임베딩의 종류: 텍스트부터 그래프까지, 데이터별 표현 방식 알아보기 🚀
지난 게시물에서는 임베딩의 개념과 평가 방법, 그리고 RAG 구조처럼 실전에서 어떻게 활용되는지를 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 2 - 임베딩을 더 잘 쓰기 위한 평가 기준과 RAG 활용법 🚀
지난 게시물에서는 임베딩이 어떤 개념인지, 그리고 그걸 어떻게 활용해서 의미 기반의 검색이나 추천 시스템을 만들 수 있는지 알아봤다.