15장 분량의 탐라야행 사업계획서를 한 번에 읽히도록 정리했습니다. 문제 정의, 4대 솔루션, 첫 레퍼런스, 목표 고객, 수익 모델, 로드맵과 리스크 대응까지 핵심만 담았습니다.

텍스트·이미지·음성을 하나의 좌표계로 다루는 멀티모달의 원리와 3가지 아키텍처, 음성 처리(스펙트로그램·CTC·Whisper), 한국어 최적화(CER·GGUF/MLX), Omni vs 파이프라인, 그리고 '오류 세탁'을 막는 회의록 자동화까지 정리했습니다.

GAN·Diffusion부터 CLIP·잠재확산·DiT·증류까지의 계보, 잘 통하는 프롬프트 6요소, 실행 환경과 코드, 영상 생성 규칙, 라이선스와 AI 생성물의 책임까지 한 편에 정리했습니다.

같은 파일이라도 업무가 원하는 '답의 자료형'은 다릅니다. 문서(OCR vs VLM)와 사진(탐지·분할·포즈) 파이프라인, 도구 선택 방법론, 그리고 사람이 반드시 원문을 재확인해야 하는 조건까지 정리했습니다.

학습 vs 추론 메모리 차이, 양자화·KV Cache로 노트북에 모델 밀어넣기, Ollama 실습, 그리고 로컬 vs API vs 프라이빗 배포를 데이터·비용·통제권 관점에서 판단하는 프레임워크까지 정리했습니다.

이미지와 언어가 각자의 벽을 넘어 트랜스포머로 만나기까지. 어텐션 원리(Q·K·V), 사전학습→SFT→RLHF 정렬, 그리고 실무의 핵심인 토큰·컨텍스트 설계까지 비개발자도 이해하도록 정리했습니다.

'완성'이 아니라 '굴러가는 첫 조각'을 만드는 법. MVP 마인드셋과 MoSCoW, 웹 만들기 5단계, 막혔을 때의 4가지 규율까지 — AI 에이전트로 첫 서비스를 배포하는 실전 흐름을 정리했습니다.

규칙을 짜는 기계에서 스스로 배우는 기계로 — 예측·오차·조정·역전파부터 임베딩·텐서, 회귀와 분류, 파인튜닝, GPU까지. AI가 학습하는 원리를 비개발자도 이해하도록 정리했습니다.

왜 데이터 엔지니어에게 Python인가? pandas 기초(DataFrame, 읽기/쓰기, 필터·그룹·병합)부터 Polars 소개, 그리고 수작업 엑셀을 코드로 대체하는 실전 패턴까지.

외부 코드 리뷰를 실제 코드로 검증하다 진짜 보안 구멍(RLS anon 정책 잔존)을 찾아 막고, 역할 기반 접근제어(RBAC)·엑셀 입출력·중복 배정 방지를 붙인 v5.4 업그레이드. 그리고 'git push가 배포되지 않고 있었다'는 함정까지 — 전 과정을 공개합니다.