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14:40[MIT AI Lecture: Deep Learning 7] 최적화를 위한 스케일링 법칙 | 거대 모델 스케일링 역설과 기하학적 해법
9:45[HBM] 왜 지금 '주권 AI'인가? 반도체 강국을 넘어 플랫폼 국가로 가는 생존 전략 | AI 식민지를 막을 21세기 거북선
14:15[Agent Teams] 챗GPT 한 명으론 부족하다? 1인 기업이 대기업을 이기는 'AI 에이전트 팀' 구축 전략 | 서브 에이전트와 에이저
12:10[Claude Skills & Plugin]
13:44[HBM] 엔비디아 vs 구글, AI 패권은 어디로? 9단계 풀스택 전략과 반도체의 미래 | 엔비디아 잡을 구글의 무서운 풀스택 전략
11:42[HBM/유리 기판] 차세대 반도체 패키징의 게임 체인저 '유리 기판', 기술력부터 상용화 시점까지 | AI 반도체 패러다임 바꿀 유리
19:14[OpenCode] 아직도 직접 코딩하세요? 개발자 인생을 통째로 바꿀 'OpenCode' 미친 활용법 | 코더를 아키텍트로 진화 골ᄃ
17:18[MIT AI Lecture: Deep Learning 9] 딥러닝 이론만 파면 망하는 이유: 1% 현업 엔지니어의 충격적인 실전 해킹법 | 딥러닝은 해킹이다
11:11[Agentic Coding] AI 에이전트에게 코딩을 위임하는 법: 기획(Plan), 구현(Implement), 검증(Validate)의 시스템화 | 진화 마인드셋
17:26[Claude Code Study 2] 컨텍스트 관리 가이드: Claude Code 생산성 200% 올리는 비밀: /add부터 /compact까지 핵심 명령어 정복
7:56[Claude Code Study 2-1] 클로드 코드 완벽 가이드: 초기 설정부터 효율적인 3단계 신뢰 모드 활용과 IDE 선택 가이드
28:56[MIT AI Lecture: Deep Learning 10] RNN, LSTM, 그리고 어텐션: 문맥과 시간의 흐름을 이해하고 기억하는 법
18:44[Skills] 일 잘하는 AI 에이전트의 비밀: 평범한 AI를 천재로 만드는 '스킬 엔지니어링' | 스스로 진화하는 AI 에이전트 마
16:41[Gemini CLI] 완벽 가이드: 인셉션 구조부터 랄프 위검 테크닉까지 AI 에이전트 설계의 모든 것 | OS를 제어하며 스스로 코딩하는 제미나이
21:54[Claude Code God Stack] Convex부터 Claude Code까지, 1인 개발자가 반드시 써야 할 2026 최신 기술 스택 정리(0원으로 시작하기)
27:59[Claude Code Study 3] 깃허브 연동까지 끝! AI 에이전트가 내 코드를 직접 관리하는 놀라운 과정 | 스스로 계획하고 깃허브에 올리는 AI
23:22[MIT Lecture: Shell & Coding 1] 쉘과 터미널을 통한 컴퓨팅 | Claude Code 사용을 위한 기본지식 마스트하기 | 쉘 스크립팅 자동화
23:23[Claude Code] 이제 코딩 안 합니다. 클로드 코드로 개발자의 뇌를 10배 확장하는 비법 (진짜 무섭네요) | AI 코딩 엑소스켈레톤 셋업
12:05[MIT AI Lecture: Deep Learning 11] AI는 어떻게 인간의 직관을 흉내 내는가? 오토인코더부터 VQ-VAE까지 | 표현 학습과 복원 기반 추상적 의미 도출
15:19[MIT AI Lecture: Deep Learning 12] 구글도 놀란 '정답 없이 똑똑해지는 AI'의 비밀: 대조 학습이 그리는 지ᄂ
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17:54[MIT Lecture: Shell & Coding 3] 생산성을 극대화하는 개발 도구의 철학: Vim 문법부터 LSP, 그리고 AI 코딩 에이전트 활용법
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