- <p data-block-key="wq8bs">PyAI Symposium 2025는 파이썬을 중심으로 한 인공지능 기술과 실제 적용 사례를 공유하는 자리입니다.<br/>학생, 연구자, 개발자, 실무 전문가가 함께 모여 최신 기술 동향을 살펴보고 경험을 나누는 시간을 갖습니다.</p><p data-block-key="30ut3"></p><h3 data-block-key="nlu5">📆 행사 개요</h3><ul><li data-block-key="66eng">일시: 2025년 11월 30일 (일) 오후 1시–6시</li><li data-block-key="e371n">장소: 서울 종로구 종로1길 50 더케이트윈타워 A동 13층 한국마이크로소프트<ul><li data-block-key="3ubqs"><a href="https://place.map.kakao.com/23496032">카카오맵</a> / <a href="https://naver.me/GQ1l2wGh">네이버지도</a></li><li data-block-key="9t6jn">본 행사 건물의 주차비 지원은 불가합니다. 대중 교통을 이용하시길 권장드립니다</li></ul></li></ul><img alt="위치" class="richtext-image full-width" height="400" src="/images/KakaoMap_20251124_215251.width-800.png" width="500"><p data-block-key="804gm"></p><p data-block-key="atcsr"></p><h3 data-block-key="6os1t">🐍 행사 내용</h3><ul><li data-block-key="6se1j"><b>파이썬 기반 LLM 기술 소개</b><ul><li data-block-key="5aqi4">Python 생태계를 활용한 모델 구축, 실험, 운영 환경 구성 사례를 소개합니다.</li></ul></li><li data-block-key="fp313"><b>LLM 활용 및 응용 사례</b><ul><li data-block-key="bem0e">프롬프트 설계, 파인튜닝, 에이전트 시스템 구현 등</li><li data-block-key="7b430">다양한 LLM 응용 경험과 실제 서비스 적용 사례를 공유합니다.</li></ul></li><li data-block-key="aef4o"><b>오픈소스 도구 및 프레임워크</b><ul><li data-block-key="5nl4f">LangChain, FastAPI, PyTorch, Hugging Face 등</li><li data-block-key="3v0kv">파이썬 기반 AI 개발 도구와 워크플로우를 실무 관점에서 다룹니다.</li></ul></li><li data-block-key="aqm9l"><b>운영 및 MLOps 경험</b><ul><li data-block-key="a1arg">모델 배포, 성능 최적화, 모니터링 등</li><li data-block-key="276di">LLM 운영 과정에서의 실무 노하우를 논의합니다.</li></ul></li><li data-block-key="eqhtr"><b>네트워킹</b><ul><li data-block-key="chm4i">파이썬과 LLM 분야 종사자 간 기술 질문과 정보 교류를 위한 자리입니다.</li></ul></li><li data-block-key="9o7cl"><b>오픈스페이스</b><br/></li></ul><h3 data-block-key="ehmim">🗣️ 세션 시간표</h3><img alt="시간표" class="richtext-image full-width" height="1000" src="/images/siganpyo.width-800.png" width="800"><p data-block-key="9blfd"></p><ol><li data-block-key="4s8hp"><b>$5짜리 프롬프트로 $2613짜리 취약점 찾은 썰</b></li></ol><p data-block-key="a0hrp">🎙️ 연사: 윤석찬 (Airflow Security Team, Apache Software Foundation)<br/></p><p data-block-key="bkidt">DEF CON 33에서 목격한 LLM의 압도적인 잠재력을 계기로, 프롬프트와 ChatGPT·Codex만으로 Django와 FastAPI에서 실제 CVE를 찾아낸 여정을 상세히 공유합니다.</p><p data-block-key="3fgtc">단순한 해킹 스토리가 아니라,</p><ul><li data-block-key="8ko4a">프롬프트 엔지니어링으로 어떻게 보안 탐색을 유도할 수 있는지</li><li data-block-key="ea91o">LLM이 기존 보안 워크플로우를 어떻게 재편하고 있는지</li><li data-block-key="6j1um">Offensive security가 맞이한 새로운 패러다임이 무엇인지</li></ul><p data-block-key="euifs">를 실전 사례 중심으로 살펴봅니다.</p><p data-block-key="ddj7e"><b><br/>2. 고등학생인 내가 MLOps라니 무리무리!! (무리가 아니었다?!)<br/></b>🎙️ 연사: 윤지상 (서울디지텍고등학교)<br/><br/>“학생 개발자가 기업에서 LLMOps 플랫폼을 구축한다면?” 중학생 시절 프리랜서로 시작해, 현재는 실제 기업에서 학습근로자로 AI 플랫폼을 개발 중인 연사가 자신의 경험을 가감 없이 공유합니다.</p><p data-block-key="7eoei">FastAPI와 Pydantic으로 타입 안정성을 확보하고, MLflow로 Kubernetes 환경에서 학습 재현성을 구현하며, LLMOps 파이프라인 전체를 손수 설계한 실제 사례를 다룹니다.</p><p data-block-key="3f3hl"><br/><b>3. 모두를 위한 친절한 언어모델(LLM) 학습 가이드</b></p><p data-block-key="95kd">🎙️ 연사: 이준범 (AI GDE / 래블업 연구원)<br/></p><p data-block-key="d0si2">기업에서 갑자기 “LLM 좀 이해해보세요”라는 미션을 받았지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분들을 위한 세션입니다.</p><p data-block-key="8odm0">임베딩, 레이어, GPU 병렬처리, 토크나이저, 행렬 연산 등 LLM을 이루는 핵심 요소들을 수학 공포증이 있는 개발자도 이해할 수 있게 친절하게 풀어냅니다.</p><p data-block-key="a10cp">이 세션은 단순한 개념 나열이 아니라,</p><ul><li data-block-key="7r6r2">왜 이 구조가 필요한지</li><li data-block-key="vpkj">어떤 문제가 생기고 어떻게 해결되는지</li><li data-block-key="fgenv">실제 업무에서 어떤 부분이 도움이 되는지</li></ul><p data-block-key="3imh1">까지 이어지는 실무 중심 가이드입니다. “그냥 코딩을 잘하고 싶은데 LLM이 자꾸 등장해서 부담되는” 분들에게 확실한 방향성을 제시하는 시간입니다.</p><p data-block-key="fd1ut"></p><ol><li data-block-key="58jkl"><b>당신도 할 수 있다 — 개인 생산성을 위한 AI Agent 개발기 (with Pydantic AI)</b></li></ol><p data-block-key="fqu2e">🎙️ 연사: 배권한 (LINE)<br/></p><p data-block-key="2ea64">Pydantic AI와 OpenRouter를 활용해 개인의 생산성을 극적으로 끌어올린 AI 비서를 만드는 과정을 실제 사례와 함께 공개합니다.</p><p data-block-key="7pudv">채팅 흐름을 설계하고, 외부 Tool을 연동하며, MCP 기반 확장을 적용하는 방법까지 ‘개인용 AI Agent를 어떻게 구축할 수 있는가’를 매우 현실적인 관점에서 설명합니다.</p><p data-block-key="54j3o">에이전트의 역할 정의부터 모델 선택 기준, 운영 시 주의사항까지, 누구나 실생활에 바로 적용할 수 있는 실전 팁을 얻을 수 있습니다.<br/></p><ol><li data-block-key="40bgl"><b>Retrieval 모델은 무엇이고 어떻게 학습할까?</b></li></ol><p data-block-key="c81pq">🎙️ 연사: 유대곤 (Sionic AI / Sentence-Transformers Contributor)<br/></p><p data-block-key="3jdhm">RAG 시스템의 성능을 결정짓는 핵심인 Retrieval 모델이 어떻게 작동하고 학습되는지, 그리고 왜 이 기술이 LLM 기반 서비스에 필수인지 실전 중심으로 살펴봅니다.</p><p data-block-key="149h">한국어 Retrieval SoTA 모델을 개발하며 얻은 실제 경험을 바탕으로,</p><ul><li data-block-key="9u7qp">데이터 구성 방법</li><li data-block-key="bc0ao">학습 프레임워크 설계</li><li data-block-key="7nepc">모델 개선 전략</li><li data-block-key="abtls">커뮤니티 생태계(Hugging Face 등)에서의 최신 트렌드</li></ul><p data-block-key="1l291">까지 폭넓게 다룹니다.<br/></p><hr/><p data-block-key="3cl7r"></p><h3 data-block-key="8olos">👥 운영진 소개</h3><p data-block-key="3b5or"><b>PyAI</b> <b>Symposium 2025</b>을 만들어가는 운영진을 소개합니다.</p><p data-block-key="80bac"></p><img alt="운영진" class="richtext-image full-width" height="780" src="/images/image_10_VyZeafb.width-800.png" width="800"><p data-block-key="dmh7v"><br/></p>
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