Neural Network vs Forge

Learning and using neural networks in an intuitive and natural way! Intuitive and interactive tutorials. A large number of charts and interactive components are used to make learning more intuitive. Visualized Neural Network Lab. Open the black box of neural networks with simplified datasets and full visualization, gain more intuition. Learning with mission like gaming. In the missions, you will run into many key concepts in neural networks, complete the challenges and acquire a deep understanding. Put neural network lab in your pocket. Variety of datasets: 2D and 3D datasets both with regression and classification. Get the dataset just with a tapping. Do experiments at anytime anywhere. Good visualized neural network knowledges. Key concepts and dynamics are showed with charts and animations. Activations, regularizations, loss functions, classifications, Embedding, CNN1d, CNN2d, RNN and more to come. Visualized Deep Learning Models. Learn the most classic models in an intuitive way that has never been seen before, and quickly master cutting-edge technology. Through modular diagrams, understand how data changes from input to output and how it changes at each step. There are detailed documents for each module, and even reference papers, source codes and animations. Visual neural network model editor. Quickly build a model by dragging your fingers. What you see is what you get: Through real-time calculation and display of the output of each step, the construction of the model has never been so intuitive and efficient; real-time display of various errors, including parameters/input types and value compatibility, etc., abandoning inefficient debugging. MORE FEATURES COMING!!!

2026 올해 가장 뜨거운 주제, AI 에이전트를 처음부터 끝까지 마스터하세요. 이런 분을 위한 앱입니다: - LLM 기반 AI 에이전트를 직접 설계하고 구축하고 싶은 개발자 - LangGraph로 복잡한 에이전트 워크플로우를 구현하고 싶은 엔지니어 - MCP/A2A 프로토콜로 에이전트 생태계를 확장하고 싶은 실무자 - RAG와 멀티 에이전트 시스템을 실전에 적용하고 싶은 학습자 콘텐츠 구성 (20챕터 97섹션): Part 1 — 에이전트 기초 - Ch1. LLM 도구 호출의 이해: OpenAI/Anthropic API의 Tool Calling 메커니즘 - Ch2. ReAct 패턴과 에이전트 루프: Thought-Action-Observation 루프 구현 - Ch3. 대화 메모리와 상태 관리: 단기/장기 메모리 전략과 컨텍스트 윈도우 관리 Part 2 — LangGraph 핵심 - Ch4. LangGraph StateGraph 기초: 상태 정의, 노드, 엣지의 기본 패턴 - Ch5. 조건 분기와 동적 라우팅: add_conditional_edges와 서브그래프 합성 - Ch6. 체크포인트와 영속적 실행: 상태 저장·복원, 타임 트래블 디버깅 - Ch7. Human-in-the-Loop 워크플로우: 사람의 승인·수정·피드백 통합 Part 3 — 도구와 프로토콜 - Ch8. 커스텀 도구 개발: 도구 스키마 최적화, 에러 처리, 테스트 - Ch9. MCP 서버 구축: FastMCP로 도구·리소스·프롬프트 노출 - Ch10. MCP 클라이언트와 에이전트 통합: LangGraph에 MCP 도구 통합 - Ch11. A2A 프로토콜 기초: 에이전트 간 통신과 상호운용성 Part 4 — Agentic RAG - Ch12. Agentic RAG: 에이전트가 검색을 도구로 활용, Self-Corrective RAG - Ch13. Adaptive RAG와 동적 라우팅: 쿼리별 No Retrieval/Single-shot/Iterative 선택 - Ch14. GraphRAG와 Knowledge Graph: 구조화된 지식 검색 Part 5 — 멀티 에이전트 - Ch15. Supervisor/Worker 멀티 에이전트: 계층적 에이전트 시스템 - Ch16. CrewAI와 LangGraph 비교: 아키텍처·사용성·성능 분석 Part 6 — 프로덕션 - Ch17. 에이전트 평가와 LangSmith: LLM-as-Judge, 멀티턴 평가 - Ch18. 관찰가능성과 디버깅: 분산 트레이싱, 성능 병목 진단 - Ch19. 가드레일과 Structured Output: 안전한 에이전트 출력 보장 - Ch20. FastAPI 배포와 프로덕션 운영: 스트리밍, 인증, 스케일링 주요 기능: - 오프라인 캐싱 지원 — 네트워크 없이도 학습 가능 - iCloud 동기화 — 즐겨찾기와 읽기 진행률을 기기 간 공유 - 구문 강조 코드 블록 — Python 코드를 선명하게 표시 - Mermaid 다이어그램 — 아키텍처와 플로우를 시각적으로 이해 - 다크모드 지원 v1.1.1 - AI Agents 실전 완전 정복 20챕터 97섹션 수록 - 오프라인 캐싱 지원 - iCloud 동기화 (즐겨찾기, 읽기 진행) - 다크모드 지원 v1.1.1 - AI Agents 실전 완전 정복 20챕터 97섹션 수록 - 오프라인 캐싱 지원 - iCloud 동기화 (즐겨찾기, 읽기 진행) - 다크모드 지원 Forge Series는 개발자를 위한 체계적인 기술 학습 시리즈입니다. 각 주제를 실전 중심으로 구성하여, 개념 이해부터 프로덕션 적용까지 하나의 앱에서 완결합니다.