딥시크와 AI 에이전트 팀: 코딩 없는 앱 개발과 인터넷 끊고 돌리는 로컬 자동화

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1_2 범용 인공지능(Artificial General Intelligence)

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1_3 OpenAI와 커뮤니티의 윤리적 고려사항

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1_4 대형 언어 모델(LLM)과 자연어 처리란 무엇인가

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1_5 LLM(대형 언어 모델)은 어떻게 학습되며, 그 의미는 무엇인가

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1_6 강화학습(Reinforcement Learning)이란 무엇이며, 왜 중요한가

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1_7 MoE 아키텍처와 DeepSeek의 최대 비밀

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1_8 RL과 순수 RL의 차이점(OpenAI와 함께)

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1_9 CPU와 GPU 비교 및 딥러닝에서의 병렬 처리

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1_10 인공지능(AI)과 AI 에이전트의 미래 동향

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2_1 프롬프트 엔지니어링 소개 및 딥시크(DeepSeek)

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2_2 처음부터 직접 나만의 게임 만들기

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2_3 Ollama란_무엇이며_왜_AI_게임체인저인가

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3_1 머신러닝에서 파라미터(Parameters)란 무엇인가

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3_2 내 컴퓨터에서 LLM(대형 언어 모델) 오프라인으로 실행하기 (직접 실행)

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3_3 양자화(Quantization)를 통한 LLM 상품화

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3_4 DeepSeek AI Loca로 이력서 웹사이트 만들기

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4_1 강의 소개

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4_2 Github와 Node란 무엇이며 Bolt 설정하기

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4_3 AI 에이전트를 활용한 풀스택 애플리케이션 구축

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5_1 AI 에이전트가 비즈니스에 제공할 수 있는 것들

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5_2 Make.com이란 무엇인가 - 무료 계정 설정하기

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5_3 인공지능을 위한 자동화 트리거 설정 방법

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5_4 체인 이메일을 위한 AI 에이전트 만들기

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6_1 VS Code(비주얼 스튜디오 코드) 설정하기

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6_2 클라인(Cline) 설치

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6_3 AI 에이전트를 활용한 프로그램 자동 작성

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6_4 AI 에이전트와 함께 로컬에서 전체 게임 만들기

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7_1 Playwright 및 브라우저 접근 설정하기

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7_2 인공지능 에이전트를 실행하여 인터넷을 탐색하기