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공개 글 101개

  1. OpenAI Assistant로 함수 호출하기
  2. Update된 OpenAI Whisper로 받아쓰기
  3. Code Interpreter를 사용하는 OpenAI Assistant
  4. OpenAI Chat Completions: JSON 모드
  5. OpenAI Assistant를 이용한 Retrieval
  6. OpenAI Assistants API로 대화 내용 저장하기
  7. OpenAI 음성 합성 (Text to Speech) API 사용하기
  8. OpenAI Whisper로 받아쓰기
  9. LangChain: Tool들을 사용하는 Agent
  10. LangChain: Retrieval Augmented Generation 문서 기반 응답
  11. LangChain 긴 문서 다루기: Stuff, Refine, Map Reduce, Map Re-rank
  12. LangChain: MarkdownHeaderTextSplitter로 마크다운 문서 나누기
  13. LangChain: RecursiveCharacterTextSplitter로 긴 글 자르기
  14. LangChain: Document Loaders로 문서 읽어들이기
  15. LangChain: 조건문처럼 쓸 수 있는 RouterChain
  16. LangChain: Chain들을 다양하게 연결하는 SequentialChain
  17. LangChain: Chain들을 차례로 연결하는 SimpleSequentialChain
  18. LangChain: 대화를 위한 ConversationChain
  19. LangChain: Memory로 대화 내용 저장하기
  20. LangChain: LLMChain으로 PromptTemplate, LLM, OutputParser 연결하기
  21. LangChain: OutputParser로 LLM 출력 다루기
  22. ChatGPT에서 JSON 출력하기
  23. LangChain: FewShotPromptTemplate + ExampleSelector
  24. LangChain: Prompt Template으로 프롬프트 다루기
  25. LangChain: llms vs. chat_models
  26. OpenAI 임베딩과 벡터 거리
  27. OpenAI tiktoken을 이용한 토큰 수 계산하기
  28. 환경 변수와 파이썬 dotenv
  29. OpenAI API function_call 사용하기
  30. 파이썬에서 json 파일 다루기
  31. ChatGPT 하이퍼파라미터
  32. 프롬프트 엔지니어링: 좋은 프롬프트 작성하기
  33. ChatGPT API 사용하기
  34. OpenAI API (GPT) 사용 준비
  35. 마인드맵 Mindmap
  36. RESTful API 설명
  37. 부동 소수와 딥러닝에서의 양자화
  38. Retrieval Augmented Generation & Fine Tuning
  39. 벡터 데이터베이스
  40. 토큰과 임베딩 벡터
  41. 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 프롬프트 엔지니어링
  42. 페이퍼 학습법
  43. 숫자-압운 기억법
  44. 어떻게 공부할 것인가?
  45. 대학생의 자유로부터의 도피
  46. 시행착오를 통한 학습, 팅커링, 그리고 경사하강법
  47. 시행착오를 통한 학습과 린 스타트업 방법론
  48. 시행착오를 통한 학습과 애자일 방법론
  49. 시행착오를 통한 학습과 과학적 방법론
  50. 혁신 수업의 숨겨진 메시지
  51. 대학생의 옵션 구매
  52. 📦 연구도 상자 안에서
  53. 컨테이너를 이용한 프로젝트 작업 공간 분리
  54. 컨테이너와 표준화
  55. 소프트웨어를 이용한 연구에서 발생하는 몇 가지 문제들 예방하기
  56. 생성AI 학부 수업
  57. AI가 연구도 집어 삼키고 있습니다
  58. 이슈 관리 프로그램을 이용한 작업 방법
  59. 슈퍼컴퓨터 작업 관리 프로그램 제작 시작
  60. Docker 이미지 저장 경로 바꾸기
  61. Windows Subsystem Linux 2 (WSL2) Setting
  62. 서버의 Docker 컨테이너에서 실행한 jupyter, tensorboard에 접속하기
  63. 열정과 의지력
  64. 포트란과 런타임 다형성 (runtime polymorphism)
  65. Stack overflow로 인한 Segmentation fault 해결하기
  66. 디지털 미디어와 깊이 읽기
  67. 미디어의 이해 – 인간의 확장
  68. 독서의 기술과 논문 읽기
  69. 삶의 의미
  70. 자율성, 숙련, 목적
  71. 의식적인 연습 deliberate practice
  72. 전문가에 이르는 길
  73. 연구실 도커 기본 이미지 pkgpl_base
  74. Docker와 GitHub를 이용한 소프트웨어 연구 환경 구축
  75. Git과 GitHub를 이용한 소스 코드 버전 관리
  76. GPU를 이용한 병렬 처리/전산 유체 역학 시뮬레이션 성능 향상
  77. 책: 실용주의 프로그래머 – 앤드류 헌트, 데이비드 토머스
  78. 책: 소유냐 존재냐 – 에리히 프롬
  79. rsfio module
  80. Fortran config parser
  81. 거꾸로 수업 4학기
  82. 속도 프로파일과 탄성파 트레이스 추출하여 그리기
  83. 속도모델 그림 그리기
  84. Matplotlib을 이용한 탄성파 자료처리 그림 그리기
  85. 탄성파 자료처리 그림 그리기
  86. Muting scripts
  87. IPython Processing
  88. SU 파일 입출력을 위한 포트란 라이브러리
  89. Postscript language editing
  90. Postscript bounding box
  91. Fortran option parser
  92. Polymorphic Fortran & C
  93. GNU Quick Plot (gnuqp)
  94. SConstruct 사용법
  95. Unit number 자동 할당
  96. Geophysical Prospecting Library
  97. Rakefile 사용법
  98. 포트란과 연산자 오버로딩
  99. 포트란과 함수 오버로딩
  100. Makefile 사용법
  101. 환영합니다