기계학습의 역사 정리: 톰 미첼이 짚은 퍼셉트론부터 트랜스포머까지의 전환점과 교훈
세계 첫 머신러닝 학과를 만든 톰 미첼이 스탠퍼드 세미나에서 기계학습의 역사를 되짚었다. 귀납의 철학적 뿌리부터 퍼셉트론의 좌절과 부활, 학습 이론, 이미지넷과 트랜스포머까지 이어진 흐름을 정리한다.
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AI TOPIC
딥러닝 최신 뉴스와 핵심 해설
딥러닝 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 256편을 최신순으로 모았습니다.
어텐션 메커니즘 원리 정리: 쿼리·키·밸류 세 행렬과 소프트맥스로 이해하는 트랜스포머의 핵심 계산 과정
트랜스포머의 어텐션이 실제로 무엇을 계산하는지 쿼리·키·밸류 세 가중치 행렬과 소프트맥스 가중치를 중심으로 단계별로 풀어 설명하고, 문장 속 단어들이 서로를 얼마나 참조하며 임베딩을 갱신하는지, 그리고 내적을 차원의 제곱근으로 나누는 이유까지 짚었다.
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파이토치 버퍼(register_buffer) 정리: 모델을 GPU로 옮길 때 마스크가 따라가지 않는 오류 해결법
파이토치 모듈을 GPU로 옮겼는데 어텐션 마스크만 CPU에 남아 런타임 오류가 나는 이유와, 학습하지 않는 고정 텐서를 register_buffer로 등록해 모듈과 함께 이동시키는 방법을 인과 어텐션 코드 예제로 정리했다.
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범주론적 딥러닝 해설: 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유, 신경망 설계를 통합할 이론 찾기
언어모델이 왜 간단한 덧셈에서 무너지는지에서 출발해, 대칭성에 기댄 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유의 이론적 근거, 그리고 범주론을 써서 신경망 설계 전체를 하나의 틀로 통합하려는 딥마인드 연구진의 시도까지 대담 내용을 정리했다.
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트랜스포머 vs CNN 비교: 합성곱 신경망이 지금도 현역으로 쓰이는 세 가지 현장과 그 이유
비전 트랜스포머가 대규모 학습의 주도권을 가져간 뒤에도 CNN은 사라지지 않았다. ConvNeXt와 YOLO 26, 모바일넷 사례를 따라가며 확장성 경쟁과 효율성 경쟁이 갈라지는 지점을 짚은 해설을 정리했다.
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머신러닝 딥러닝 기초 개념 정리 - 가중치와 편향, 오차 줄이기로 이해하는 학습 원리
기계가 스스로 규칙을 찾는다는 머신러닝을 중학교 수준 수식 하나로 풀어본다. 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 차이부터 가중치와 편향이 무엇인지, 오차를 줄인다는 말이 실제로 어떤 지시인지까지 정리했다.
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옵티마이저와 분산 학습 정리: 모멘텀·Adam·데이터 병렬화가 신경망 훈련을 바꾸는 방식
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 신경망 학습 강의를 정리했다. SGD와 모멘텀, Adam 옵티마이저의 작동 원리부터 하이퍼파라미터 자동 탐색 도구 활용법, 그리고 데이터·파이프라인·텐서 병렬 분산 학습 세 방식의 차이와 한계까지 짚는다.
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CNN ResNet 기초 강의 정리: 합성곱의 지역성과 잔차 연결이 딥러닝을 바꾼 이유
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 입문 강의를 정리했다. 파이토치 학습 루프의 구조, 합성곱이 다층 퍼셉트론보다 잘 일반화하는 이유, 잔차 연결이 깊은 신경망 학습을 가능하게 만든 원리를 짚는다.
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트랜스포머 인코더 구조 해설 - 셀프 어텐션의 다단계 추론과 이차 복잡도라는 한계
트랜스포머 인코더의 성질을 정리한 강의다. 셀프 어텐션과 피드포워드 신경망의 역할 분담, 층을 여러 개 쌓아 얻는 다단계 추론, 그리고 긴 문장에서 드러나는 이차 복잡도 한계와 학습의 어려움을 함께 다룬다.
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셀프 어텐션 수식 완전 해설: 값 벡터와 루트 d 스케일링, 순서 불변성과 행렬 표기
트랜스포머 강의가 셀프 어텐션의 완전한 방정식을 채워 넣는다. 가중 평균의 대상이 되는 값 벡터, 차원의 제곱근으로 나누는 스케일링, 단어 순서를 바꿔도 출력이 같은 순서 불변성, 그리고 간결한 행렬 표기까지 정리했다.
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트랜스포머 인코더 구조 정리: 위치 인코딩, 멀티헤드 어텐션, Add & Norm과 피드포워드
트랜스포머 인코더를 구성 요소별로 뜯어본 강의 정리. 어순 정보를 실어 주는 위치 인코딩, 여러 헤드를 병렬로 돌리는 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결과 정규화, 피드포워드 층의 역할을 차례로 설명한다.
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심층 생성 모델 입문 정리 — 코넬대 CS 6785 1강이 설명하는 판별 모델과의 차이
코넬대 쿨레쇼프 교수의 심층 생성 모델 강의 첫 시간을 정리했다. 판별 모델과의 근본적 차이, 규칙 기반 그래픽 엔진과 학습 기반 생성의 대비, 모든 생성 알고리즘을 이루는 세 가지 구성 요소를 짚는다.
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디퓨전 모델 원리 정리: 스코어 기반 생성모델과 노이즈 예측 학습법, 코넬대 강의 요약
코넬대 심층 생성모델 강의가 디퓨전 모델을 해부한다. 노이즈를 조금씩 더하는 정방향 과정과 그것을 되돌리는 역방향 학습, 그리고 스코어 기반 생성모델·변분 오토인코더와 맞닿는 연결고리를 한 흐름으로 정리했다.
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Show, Attend and Tell 논문 리뷰: 이미지 캡셔닝 어텐션과 소프트·하드 방식 차이
이미지를 문장으로 옮기는 캡셔닝 모델에 사람의 시선처럼 움직이는 어텐션을 붙인 2015년 논문을, 국내 논문 리뷰 세미나 발표를 토대로 소프트·하드 두 방식의 차이와 어텐션 시각화가 주는 설명력까지 차근차근 정리했다.
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PyTorch Dataset·DataLoader 최적화 — CMU 딥러닝 수업이 짚은 데이터 병목 진단과 여덟 가지 처방
학습이 느린 진짜 원인은 GPU가 아니라 데이터 파이프라인인 경우가 많다. 카네기멜런대 딥러닝 수업 실습에서 짚은 Dataset과 DataLoader의 역할 분담, 병목을 재는 방법, 속도를 끌어올리는 여덟 가지 기법을 정리했다.
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어텐션 메커니즘 구현 정리: 셀프 어텐션·인과적 어텐션·멀티 헤드 어텐션을 스터디 발표로 따라가기
LLM을 밑바닥부터 만드는 책의 어텐션 장을 다룬 스터디 발표 기록입니다. 어텐션 스코어와 가중치, 컨텍스트 벡터를 구하는 흐름과 인과적 어텐션, 멀티 헤드 어텐션의 개념을 코드 확인 과정까지 포함해 한국어로 정리했습니다.
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디코더 온리 트랜스포머 완전 해설: 워드 임베딩부터 마스크드 셀프 어텐션까지 ChatGPT 구조 파헤치기
ChatGPT가 사용하는 디코더 온리 트랜스포머의 동작을 워드 임베딩, 위치 인코딩, 마스크드 셀프 어텐션, 잔차 연결 순서로 차근히 따라가고, 인코더와 디코더를 나누는 일반 트랜스포머와 구조가 어떻게 다른지까지 한국어로 정리했습니다.
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변분 오토인코더(VAE) 완전 정리: 잠재 공간, ELBO, 재매개변수화 트릭까지 수식의 의미 이해하기
변분 오토인코더가 일반 오토인코더와 무엇이 다른지, 잠재 공간과 ELBO는 왜 필요한지, 재매개변수화 트릭이 역전파를 어떻게 가능하게 하는지를 수식의 의미와 비유 중심으로 한국어로 풀어 정리했습니다.
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Weights & Biases 사용법: CMU 딥러닝 수업이 알려주는 학습 로깅과 크래시 복구 실습
카네기멜런대 딥러닝 수업 리사이테이션이 Weights & Biases 설정부터 실시간 지표 로깅, 중단된 학습 이어가기, 하이퍼파라미터 스윕까지 실습으로 짚는다. API 키 관리와 무료 저장 용량 주의점도 함께 정리했다.
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딥러닝 데이터 전처리 기초: 정규화·MFCC·데이터 증강이 모델 성능을 가르는 이유
카네기멜런대 딥러닝 과목의 전처리 리사이테이션 정리. 원본 데이터의 세 가지 문제, 사람 귀를 본뜬 MFCC 파이프라인, 정규화가 학습 속도를 바꾸는 이유, 라벨을 망치는 잘못된 증강 사례를 짚는다.
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시각 AI 인간 정렬 문제: 이미지넷 정확도가 오를수록 사람의 시선과 멀어지는 딥러닝 모델
브라운대 토마스 세르의 MIT CBMM 강연 정리. 이미지넷 정확도가 사람을 넘어선 뒤부터 모델이 보는 곳과 사람이 보는 곳이 어긋났고, 심리물리 데이터를 함께 학습시키는 하모나이제이션과 영상 기반 자기지도학습이 해법으로 제시됐다.
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합성곱 신경망(CNN) 원리 완전 정리: MIT 6.S191 컴퓨터 비전 강의 핵심 해설
MIT 딥러닝 입문 강의가 이미지를 숫자 배열로 보는 것부터 합성곱, 풀링, 물체 검출과 분할까지 CNN의 뼈대를 정리했다. 특징을 사람이 정의하지 않고 데이터에서 학습한다는 발상의 전환이 핵심이다.
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RNN이면 충분했나: minGRU·minLSTM 논문이 던진 질문과 실험의 허점 분석
맘바와 S4의 성능이 정교한 구조 덕분인지 묻는 논문을 해설한 영상이다. 옛 GRU와 LSTM에서 은닉 상태 의존성만 걷어내면 병렬 학습이 가능해지지만, 이를 뒷받침할 실험은 매우 약하다는 지적이 이어진다.
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딥러닝 모델 디버깅 순서 정리: 조용한 실패를 데이터·모델·손실·학습 루프 네 후보로 좁히는 방법
카네기멜런대 딥러닝 수업 실습에서 소개한 모델 디버깅 절차를 정리했다. 에러도 경고도 없이 학습만 진행되고 성능은 나오지 않는 조용한 실패를 데이터·모델·손실·학습 루프 네 곳으로 좁혀가는 순서와 점검 기법을 다룬다.
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딥러닝 손실 함수 총정리: MSE·Huber·크로스 엔트로피부터 센터 로스·트리플렛 로스까지
카네기멜런대 딥러닝 수업 자료를 바탕으로 회귀·분류·임베딩 학습에 쓰이는 손실 함수를 네 갈래로 정리했다. 각 손실이 어떤 오차에 더 큰 기울기를 주는지, 파이토치에서 흔한 실수는 무엇인지 살핀다.
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MIT 딥러닝 강의 1강 정리 — 퍼셉트론부터 알렉스넷까지, 신경망 부침의 역사와 오늘의 쟁점
MIT 오픈코스웨어가 공개한 대학원 딥러닝 강의 첫 시간을 정리했다. 퍼셉트론과 역전파, 알렉스넷으로 이어진 신경망의 부침과 함께 이중 하강, 깊이와 너비의 선택, 규모 편중 같은 오늘의 쟁점을 짚는다.
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설명가능 인공지능(XAI) 쉽게 보기: GDPR 설명 요구권과 딥러닝 기여도 분석까지
카오스재단 강연에서 설명가능 인공지능이 왜 필요한지 정리했다. 우버 자율주행 사망 사고와 대출 심사 설명 의무, GDPR의 설명 요구권, 그리고 딥러닝의 판단 기여도를 입력까지 되짚는 원리를 사례로 짚는다.
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음향 키로거 실습: 키보드 타건음을 딥러닝으로 분류해 타이핑 내용을 복원하는 방법과 대응책
NDC 코펜하겐 강연에서 엔지니어 데이비드 폰테넨이 키보드 타건음을 스펙트로그램 이미지로 바꿔 딥러닝으로 분류하는 음향 사이드채널 공격을 직접 시연하고, 단일 키보드 100% 정확도라는 결과와 함께 현실적인 방어법을 제시했다.
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ChatGPT의 35년 전사: 순환 신경망에서 트랜스포머까지 언어 모델 계보 정리
1986년의 작은 순환 신경망 실험에서 셀프 어텐션과 GPT 계열까지, 언어 모델이 지금의 형태에 이르기까지 35년의 연구 계보를 따라간 다큐멘터리 해설 정리. 단어 경계 학습부터 감정 뉴런, 문맥 내 학습까지 짚는다.
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MIT 6.S191 딥러닝 입문 강의 정리: 퍼셉트론과 손실 함수, 역전파와 드롭아웃까지
MIT 딥러닝 입문 강의의 첫 시간을 정리했다. 즉석 목소리 복제 시연으로 지난 5년의 변화를 보여준 뒤, 퍼셉트론과 활성화 함수에서 손실과 경사하강법, 역전파, 그리고 드롭아웃과 조기 종료 같은 과적합 대응까지 신경망의 기본기를 차례로 훑는다.
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바이오메디컬 인공지능 강연 정리: 의료 영상 빅데이터와 딥러닝 진단, 그리고 신뢰의 문제
카오스재단 강연에서 짚은 바이오메디컬 인공지능의 현재를 정리했다. 해마다 불어나는 의료 영상 데이터의 규모, 유방암 조직 판독에서 드러난 딥러닝의 성능, 그리고 비둘기 병리학자 실험을 나란히 놓고 우리가 AI 판정을 어디까지 믿을 수 있는지 묻는다.
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딥러닝 원리 쉽게 이해하기: 인공신경망 가중치 W를 찾는 경사하강법과 일반화의 수수께끼
카오스재단 '헬로 딥러닝' 강연은 신경망이 가중치를 찾는 과정을 값을 올렸다 내렸다 반복하는 단순한 시행착오로 설명한다. 정답 스무 개로 1600만 가지 색을 맞히는 일반화가 왜 되는지는 아직 아무도 모른다.
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딥러닝 쉽게 이해하기: 프로그래밍과 신경망의 결정적 차이를 짚은 카오스재단 공개강연 정리
카오스재단 공개강연이 짚은 딥러닝의 출발점을 정리했다. 컴퓨터가 모든 것을 숫자로 다루는 방식부터, 알고리즘으로는 고양이 사진 하나 판별하지 못했던 이유, 그리고 신경망 뉴런 하나가 실제로 하는 곱셈과 덧셈까지 차근차근 짚는다.
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딥러닝 한계 정리: 기계 번역과 알파고는 넘어섰지만 상식과 열린 세계는 여전히 인공지능의 숙제
기계 번역과 알파고로 성과를 낸 딥러닝이 왜 상식과 실시간 판단 앞에서는 멈추는지, 그리고 인간 수준 인공지능이 풀어야 할 열린 세계 문제는 무엇인지 국내 AI 연구자의 강연 내용을 바탕으로 정리했다.
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딥러닝 지도학습 원리 쉽게 이해하기 — 알파고와 자율주행이 속을 열면 같은 구조인 이유
알파고와 테슬라 자율주행, 구글 음성 인식과 병원의 암 판별기는 속을 열면 모두 같은 구조다. 배경색에 어울리는 글자색을 고르는 실험으로 지도 학습과 딥러닝의 원리를 눈으로 확인한 강연을 정리했다.
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컴퓨터 비전 등변성과 모델 면역화: 정확도 너머를 겨냥한 두 갈래 연구 (TTIC 콜로퀴엄 정리)
퍼듀대 레이먼드 예 교수가 TTIC 콜로퀴엄에서 발표한 두 연구를 정리했다. 이미지가 회전해도 출력이 예측 가능하도록 가중치 대역을 제한하는 '소프트 등변' 층, 그리고 공개 모델의 악용 미세조정을 어렵게 만드는 모델 면역화 기법이다.
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확산 모델 원리 해설: 랑주뱅 샘플링으로 다시 보는 이미지 생성의 두 기둥과 잡음의 역할
확산 모델을 잡음 제거로만 설명하면 왜 생성 도중 잡음을 다시 넣는지 알 수 없다. 이미지 생성을 확률분포에서 표본을 뽑는 일로 보는 랑주뱅 샘플링 관점에서, 잘 다뤄지지 않는 두 번째 기둥과 잡음의 역할을 짚었다.
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기업 AI 도입 로드맵: 딥러닝 원리와 대체·증강 업무 구분, 데이터 정리부터 시작하는 순서
데이터 과학자 존 크론의 기조강연 정리. 딥러닝이 특징 설계를 자동화한 원리부터 반복 업무 대체와 창의 업무 증강을 가르는 기준, 데이터 정리에서 시작해 단순 모델을 거쳐 딥러닝으로 가는 도입 순서까지 짚는다.
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생성 오디오 입문: 샘플링·나이퀴스트 정리부터 U-Net 음질 복원과 트랜스포머 작곡까지
버클리 CS 198-126 생성 오디오 강의 정리. 연속된 소리를 숫자로 바꾸는 표본화와 나이퀴스트 정리, U-Net으로 저음질 음원을 복원하는 구조, 트랜스포머가 다음 음을 예측하도록 음악을 토큰화하는 방식을 차례로 다룬다.
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스케일링 법칙이란? 파라미터가 많을수록 AI 모델이 똑똑해지는 이유와 과적합의 함정
GPT 세대 교체를 설명할 때마다 등장하는 '파라미터가 더 많아서'라는 말의 근거를, 손잡이 두 개짜리 직선 모델에서 출발해 과적합의 함정과 로그 축의 멱법칙 그래프까지 차근차근 따라가며 풀어본다.
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Classifier-free guidance 원리: MIT 6.S184 강의로 배우는 확산 모델 프롬프트 반영 기법
이미지 생성 모델이 프롬프트를 제대로 따르게 만드는 핵심 기법 classifier-free guidance를 MIT 6.S184 강의로 따라간다. 분류기 유도에서 출발하는 수식 전개, 빈 토큰으로 모델 하나에 담는 요령, 다양성과 속도라는 대가까지 짚는다.
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CNN 멀티스케일 원리 정리: 계층적 특징, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크
합성곱 신경망이 크기가 제각각인 물체를 모두 인식하는 비결은 계층적 특징에 있다. LeNet에서 AlexNet으로 이어진 흐름과 함께 앵커 박스, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크가 이를 어떻게 보완하는지 정리했다.
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알파폴드2·ProteinMPNN·RFdiffusion으로 보는 AI 단백질 설계 파이프라인 정리
버클리 세미나 강연을 토대로 단백질 구조 예측(알파폴드2), 역폴딩(ProteinMPNN), 골격 생성(RFdiffusion)이 어떻게 하나의 단백질 설계 파이프라인으로 이어지는지, 각 모델의 작동 원리와 한계를 함께 정리했다.
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AI 머신러닝 엔지니어 로드맵 2026: 파이썬부터 에이전트까지 학습 순서 총정리
수학자가 될 필요는 없다. 파이썬과 데이터 처리에서 출발해 머신러닝과 딥러닝, 전문 분야 선택, 에이전트 프로젝트와 포트폴리오 구성까지 이어지는 2026년 AI 엔지니어 학습 순서를 단계별로 정리했다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 16×16 패치 임베딩과 위치 임베딩, CLS 토큰 분류까지
이미지를 16×16 패치로 잘라 트랜스포머에 넣는 비전 트랜스포머의 작동 순서를, 고양이 눈에 해당하는 패치 하나를 끝까지 추적하며 단계별로 풀어본다. 위치 임베딩과 CLS 토큰, CNN과의 차이까지 함께 짚는다.
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알렉스넷(AlexNet)이 AI의 방향을 바꾼 이유: 임베딩 공간의 발견과 설명 가능성의 상실
2012년 8쪽짜리 논문 한 편이 컴퓨터 비전의 방향을 바꿨다. 알렉스넷이 아무도 알려주지 않은 얼굴을 스스로 배운 과정과, 성능은 얻고 설명 가능성은 잃어버린 전환점을 데이터·연산 규모의 관점에서 짚어본다.
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MIT 6.S191 딥러닝 강의 정리: 일반화의 한계, 적대적 예제, 디퓨전 모델과 LLM의 작동 원리
MIT 6.S191 여섯 번째 강의는 딥러닝의 한계부터 짚습니다. 무작위 라벨도 외워버리는 신경망, 분포 밖에서의 불확실성, 적대적 예제, 그리고 디퓨전 모델과 대규모 언어 모델의 원리를 정리했습니다.
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생성 모델 기초 완전 정리: 오토인코더, VAE, GAN의 원리와 차이점 (MIT 6.S191)
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 생성 모델 편을 정리했다. 데이터의 확률 분포를 학습한다는 공통 원리 위에서 오토인코더와 VAE, GAN이 각각 무엇을 목표로 어떻게 다르게 작동하는지 차근차근 설명한다.
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치은염 중증도 AI 자동 진단 - 치아 단위 객체 검출로 등급까지 매기는 프레임워크
구강 사진에서 치아를 하나씩 찾아 잇몸 염증 중증도를 0~4등급으로 매기는 모델을 만든 대학 수업 팀 프로젝트 발표. 데이터 불균형과 등급의 순서를 손실 함수에 반영한 설계와 남은 한계까지 정리했다.
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MIT 6.S191 합성곱 신경망(CNN) 강의 정리 - 필터, 풀링, 객체 검출까지 한 번에
MIT 6.S191 딥러닝 입문 3강이 컴퓨터 비전의 기본기를 정리했다. 이미지를 숫자 행렬로 보는 관점부터 패치 단위 합성곱과 풀링, 분류에서 객체 검출·의미 분할·자율주행 제어로 확장되는 흐름까지 짚는다.
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MIT 6.S191 강화학습 강의 정리: Q러닝과 정책 학습, 자율주행·바둑 사례
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 강화학습 편을 정리했다. 에이전트와 보상 같은 기본 용어부터 Q 함수와 Q러닝의 한계, 정책 학습과 연속 행동 처리, 자율주행과 바둑에 적용된 사례까지 짚는다.
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MIT 6.S191 AI for Science 강연 정리: 딥러닝 에뮬레이터가 과학 시뮬레이션을 수천 배 앞당기는 법
크리스 비숍이 MIT 딥러닝 강의 6.S191에서 소개한 'AI 에뮬레이터'. 시뮬레이터로 만든 합성 데이터를 학습해 날씨 예보와 신약·소재 탐색을 수천 배 앞당기는 접근, 그리고 밀도범함수이론에 남은 마지막 난제를 정리했다.
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MIT 6.S191 강의 정리 — 신경망의 한계, 확산 모델, 대규모 언어 모델의 창발
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 마지막 시간은 신경망이 무엇을 못 하는지부터 짚는다. 보편 근사 정리와 일반화의 함정, 분포 밖 입력과 적대적 공격, 그리고 이 한계를 넘어서려는 확산 모델과 대규모 언어 모델의 창발 현상까지 정리했다.
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강화학습 입문 정리: MIT 6.S191 강의로 배우는 Q 함수, 심층 Q 네트워크와 정책 경사
MIT 6.S191 심층 강화학습 강의 정리. 지도·비지도 학습과의 차이부터 Q 함수와 심층 Q 네트워크, 정책 경사 방식, 자율주행 데이터 기반 시뮬레이션과 알파고 사례까지 강의 순서 그대로 훑어본다.
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트랜스포머 행렬 연산 원리 정리: 셀프 어텐션과 디코더 마스킹, 인코더 디코더 구조까지
영어 문장을 스페인어로 옮기는 아주 작은 예제를 따라가며, 트랜스포머의 단어 임베딩과 위치 인코딩부터 셀프 어텐션, 디코더 마스킹, 인코더 디코더 어텐션까지 모든 계산을 행렬 표기로 한 단계씩 짚는다.
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AI 기초 개념 정리: 머신러닝 지도·비지도·자기지도·강화학습과 딥러닝 활용 사례까지
코드를 몰라도 AI를 이해해야 하는 실무자를 위한 강의다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계부터 지도·비지도·자기지도·강화학습 네 가지 유형의 차이, 그리고 각 방식이 실제 업무 어디에 쓰이는지를 예시로 짚는다.
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이중 하강 곡선 정리: 파라미터를 더 늘릴수록 과적합이 사라지는 이유와 보간 임계점
머신러닝 교과서의 편향-분산 곡선은 전체의 왼쪽 절반일 뿐이다. 파라미터가 데이터 수와 같아지는 보간 임계점에서 오차가 최악이 되고, 그 지점을 지나면 오차가 다시 내려가는 이중 하강 현상을 정리했다.
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안드레이 카파시 makemore 3강 정리 — 신경망 초기화, tanh 포화, 배치 정규화와 활성값 진단법
안드레이 카파시가 makemore 세 번째 강의에서 초기 손실값 27이 왜 잘못된 신호인지, tanh 포화가 어떻게 기울기를 죽이는지, 배치 정규화가 무엇을 해결하고 무엇을 대가로 치르는지 짚는다.
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역전파 알고리즘 원리 정리: 손실 함수와 경사하강법, 연쇄법칙으로 본 딥러닝 학습 과정
딥러닝 모델이 데이터로부터 학습하는 원리를 역전파 알고리즘으로 풀어봅니다. 손실 함수를 정의하는 이유부터 경사하강법이 필요한 까닭, 연쇄법칙으로 기울기를 뒤에서 앞으로 전달하는 과정, 파라미터 갱신까지 순서대로 정리했습니다.
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YOLO v1 완벽 정리 — 객체 탐지를 회귀 문제로 바꾼 2015년의 발상 전환과 실시간 비전의 시작
이미지 한 장을 분석하는 데 40초가 걸리던 객체 탐지를 초당 45장 수준으로 끌어올린 YOLO v1을 정리했습니다. 분류를 회귀로 바꾼 발상, 7×7 그리드 구조, 배경 오류가 줄어든 이유와 남은 한계까지 짚습니다.
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GPT 모델 직접 구현하기 — 레이어 정규화·GELU·잔차 연결·트랜스포머 블록 완전 정리
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 4장에서 GPT 아키텍처를 코드로 직접 조립한다. 레이어 정규화와 GELU 활성화, 잔차 연결, 트랜스포머 블록에 이어 1억 2400만 파라미터라는 숫자의 정체와 텍스트 생성 과정까지 짚는다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 이미지 패치 분할, 위치 임베딩, 분류 토큰까지 정리
자연어 처리를 위해 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 인식에 쓰이게 됐는지 단계별로 정리했다. 이미지를 패치로 자르는 방법, 합성곱 층으로 벡터를 한 번에 만드는 요령, 위치 임베딩과 분류 토큰의 역할을 살펴본다.
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계산 그래프와 역전파 원리 정리: 파이토치가 기울기를 구하는 과정을 예제로 확인하기
딥러닝 프레임워크는 함수를 노드와 연산으로 쪼갠 계산 그래프 위에서 연쇄법칙을 적용해 기울기를 구한다. 순전파와 역전파가 어떻게 이어지는지, 파이토치 예제에서 계산 값이 정확히 맞아떨어지는 과정까지 함께 짚어본다.
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비전 트랜스포머(ViT) 구조 정리: 패치 임베딩과 CLS 토큰부터 CNN과의 차이까지
비전 트랜스포머는 이미지를 16×16 패치로 잘라 문장처럼 다루는 모델이다. 패치 임베딩과 CLS 토큰, 위치 임베딩이 하는 일과 CNN 대신 언제 써야 하는지, 확장 모델인 Swin과 DeiT의 차이까지 정리했다.
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딥 빌리프 네트워크(DBN)란? AI 겨울을 끝낸 힌튼의 2006년 발상과 사전학습의 기원
1969년 XOR 문제로 얼어붙었던 신경망 연구는 2006년 제프리 힌튼의 딥 빌리프 네트워크로 되살아났다. 제한된 볼츠만 머신과 층별 학습, MNIST 오류율 1.25% 기록이 오늘날 사전학습 패러다임으로 이어진 과정을 정리했다.
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분산 학습 3가지 전략 정리: 데이터·파이프라인·텐서 병렬이 대형 AI 모델을 학습시키는 법
GPU 한 장으로 6000년이 걸릴 학습을 90일로 줄인 비결은 병렬화다. 데이터 병렬·파이프라인 병렬·텐서 병렬의 작동 원리와 각각의 한계, 그리고 실제 대규모 학습에서 셋을 함께 쓰는 방식까지 정리했다.
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AI 모델 양자화 완전 정리 - 대칭·비대칭 방식, PTQ와 QAT 차이, 구간 선택 기준까지
70억 파라미터 모델은 32비트로 저장하면 28GB가 필요하다. 이 무게를 줄이는 양자화의 원리와 대칭·비대칭 방식의 차이, 구간 끝값 선택 기준, 학습 후 양자화와 양자화 인식 학습의 차이까지 정리했다.
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LLM 어텐션 메커니즘 직접 구현하기: 자기어텐션과 쿼리·키·값, 인과 마스크와 멀티헤드까지
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 3장 코딩 강의에서 어텐션을 단계별로 구현한다. 문맥 벡터와 쿼리·키·값에서 인과 마스크와 멀티헤드까지, 언어모델의 엔진이 어떻게 굴러가는지 짚어 봤다.
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파이토치 입문 핵심 7가지 개념 — 텐서와 자동미분부터 커스텀 신경망, 불확실성, 배포까지
텐서와 자동미분에서 시작해 선형회귀와 다층 퍼셉트론, CNN과 RNN, 커스텀 손실함수, 불확실성 모델링, TorchServe 배포까지 파이토치의 핵심을 코드 흐름을 따라 한 줄기로 꿰어 정리한다.
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CLIP 원리 쉽게 정리 — 이미지·텍스트 임베딩과 대조 학습, 제로샷 분류가 되는 이유
이미지 인코더와 텍스트 인코더를 같은 임베딩 공간에 맞추는 CLIP의 대조 학습 방식과, 학습 때 본 적 없는 데이터도 분류해내는 제로샷 추론의 원리, 그리고 선형 프로브의 쓰임새까지 차근차근 정리했습니다.
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트랜스포머 위치 인코딩 원리 쉽게 정리 — 사인·코사인 함수를 쓰는 이유와 컨텍스트 길이의 관계
트랜스포머가 단어의 순서를 이해하게 해주는 장치인 위치 인코딩을 표와 수식으로 따라간다. 사인과 코사인을 번갈아 쓰는 이유, 벡터 자리마다 주기가 달라지는 까닭, 그리고 컨텍스트 길이가 여기서 정해지는 이유를 설명한다.
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AlexNet 정리: ReLU와 드롭아웃, GPU로 2012년 이미지넷을 제패하며 딥러닝 시대를 연 다섯 가지 무기
2012년 이미지넷 대회에서 오류율을 26퍼센트대에서 15퍼센트대로 끌어내린 AlexNet. 기울기 소실과 과적합, 연산 속도라는 세 병목을 한꺼번에 넘어선 다섯 가지 기술과 VGG넷, 레즈넷으로 이어진 유산까지 정리했습니다.
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LLM 역사 정리: 성냥갑 강화학습부터 퍼셉트론과 이미지넷을 지나 GPT까지, 패턴 예측이 지능이 된 과정
성냥갑과 구슬로 만든 1960년대 학습 기계부터 퍼셉트론과 이미지넷, 그리고 GPT와 챗GPT까지. 패턴을 예측하는 단순한 능력 하나가 어떻게 오늘날의 인공지능으로 이어졌는지, 자연이 발명한 세 층의 학습을 따라 한 편의 흐름으로 정리했습니다.
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AI 역사 80년 정리: 튜링부터 트랜스포머까지, 두 번의 AI 겨울과 딥러닝 전환점
AI는 갑자기 등장한 신기술이 아니다. 다트머스 회의부터 두 번의 AI 겨울, 알렉스넷과 레스넷, 그리고 트랜스포머까지 80년의 흐름을 알고리즘·데이터·하드웨어라는 세 가지 조건을 축으로 정리했다.
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트랜스포머가 CNN을 대체한 이유: 합성곱과 셀프 어텐션의 차이, 귀납 편향과 표현력 정리
앵무새 깃털을 두른 고양이 사진 한 장을 ResNet은 앵무새로, 비전 트랜스포머는 고양이로 분류했다. 합성곱과 셀프 어텐션의 구조 차이, CNN이 품은 세 가지 귀납 편향, 그리고 트랜스포머가 컴퓨터 비전을 차지한 이유를 따라간다.
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촬영 후 초점 변경 AI 원리 해설: 착란원과 디포커스 맵으로 학습 데이터를 만드는 법
이미 찍은 사진의 초점을 옮기고 흐림을 지우는 AI 모델의 원리를 카메라 광학부터 설명한다. 핀홀과 렌즈, 착란원 공식으로 학습 데이터를 직접 합성해 흐림을 지우는 모델과 만드는 모델을 함께 훈련시키는 과정을 따라간다.
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확산 트랜스포머 쉽게 이해하기: ViT와 DiT, MMDiT의 구조와 조건 부여 방식 단계별 정리
언어 모델용으로 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 분류와 생성의 기본 구조가 됐는지, ViT의 패치 분할부터 DiT의 조건 부여 네 가지 방식, MMDiT의 결합 어텐션까지 단계별로 정리했다.
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하이퍼 커넥션과 mHC 해설: 트랜스포머 잔차 연결을 학습 가능하게 바꾼 방법과 안정화 기법
깊은 신경망을 떠받쳐 온 잔차 연결은 오랫동안 형태가 고정돼 있었다. 연결의 세기까지 학습하는 하이퍼 커넥션과, 그 과정에서 생기는 학습 불안정을 이중 확률 행렬로 잡아낸 개선안을 차근차근 정리했다.
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스탠퍼드 CS229 2026 첫 강의 정리: 머신러닝 정의부터 지도·비지도·강화학습까지
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 1강이 공개됐다. AI 도구 사용 규칙, 1959년과 1998년의 머신러닝 정의, 지도·비지도·강화학습의 구분과 한 학기 강의 지도를 강사가 직접 훑었다. 여전히 전통적인 접근을 유지하는 이유도 함께 설명했다.
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MoE 라우팅 완전 해설: 믹스트랄·딥시크가 쓰는 전문가 혼합 구조와 로드 밸런싱, 용량 계수
혼합 전문가(MoE)는 토큰마다 일부 전문가만 깨워 밀집 모델급 품질을 더 적은 연산으로 낸다. 라우터의 상위 k개 선택, 로드 밸런싱 손실, 전문가 용량, GPU 간 통신 병목까지 실제 작동 원리를 정리했다.
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역전파 알고리즘 쉽게 이해하기: 연쇄법칙부터 거대 언어모델 학습까지
1970년대 무시당했던 역전파가 오늘날 모든 AI 모델의 학습을 떠받친다. 도시 세 곳을 맞히는 초소형 모델로 손실, 소프트맥스, 연쇄법칙, 경사하강을 따라간다.
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딥러닝이 잘 작동하는 이유: 보편 근사 정리와 깊은 신경망의 기하학
뉴런 10만 개를 한 층에 늘어놓아도 못 푼 국경선을, 130개 뉴런을 여러 층으로 쌓은 신경망은 풀어냈다. 딥러닝이 깊이에서 힘을 얻는 이유를 기하학으로 풀어본다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 총정리 — 비전공자를 위한 10분 개념 지도
AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 서로 겹치지만 같은 말이 아닙니다. 우산처럼 포개진 네 개념의 관계와 결정적 차이를 예측·이상 탐지·파운데이션 모델을 예로 들어 비전공자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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AI 기초 총정리: 모델과 딥러닝, LLM과 멀티모달, AGI, 그리고 AI 밸류체인까지 한 번에
비전공자를 위해 AI의 정의부터 딥러닝의 등장, LLM과 멀티모달, AGI, 반도체와 에너지로 이어지는 밸류체인까지 한 강의로 정리한 카이스트 AI 대학원생의 입문 강의를 요약했다.
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어텐션 잔차 연결 설명 — 트랜스포머 깊이를 낭비하지 않는 새 구조와 대규모 학습 인프라 설계
깊은 트랜스포머에서 층이 깊어질수록 기여도가 희석되는 문제를 어텐션 가중치로 푸는 '어텐션 잔차' 구조를 원리부터 대규모 학습 최적화까지 정리했다.
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베수비오 챌린지 - AI로 탄 파피루스를 펼치지 않고 해독한 방법과 상금 대회 이야기
화산재에 묻혀 새까맣게 탄 고대 두루마리를 CT로 찍고 딥러닝으로 잉크를 구분해 읽어낸 베수비오 챌린지의 접근법과, 우승 팀이 쓴 모델 구성을 정리했다.
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그록킹과 기계적 해석가능성: AI가 나머지 연산을 스스로 푸는 법을 우리가 완전히 이해하다
챗GPT의 내부는 아무도 완전히 이해하지 못한다. 하지만 나머지 연산을 배우는 한 층짜리 트랜스포머만은 예외다. 모델이 삼각함수를 스스로 찾아내는 '그록킹' 현상과 기계적 해석가능성 연구를 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리: 트랜스포머·어텐션 쉽게 이해하기
1966년 엘리자부터 GPT-3까지, 거대언어모델의 작동 원리를 토큰화·임베딩·어텐션·인코더디코더 구조로 차근차근 정리한 입문 해설.
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RNN·LSTM으로 이해하는 AI의 기억 — 순환 신경망이 시간을 다루는 원리
이미지 분류망은 프레임을 섞어도 눈치채지 못한다. 신경망에 기억을 심기 위한 순환 신경망, 그 한계, 그리고 망각 게이트가 등장한 과정을 풀었다.
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확산 모델(Diffusion Model) 작동 원리: 노이즈를 제거해 AI 이미지를 생성하는 과정
AI 이미지는 알아볼 수 없는 무작위 노이즈에서 시작한다. 확산 모델이 노이즈를 더했다가 거꾸로 제거하며 그림을 만들어내는 순방향·역방향 과정, CLIP 텍스트 조건화, UNet과 잠재공간까지 쉽고 자세하게 정리했다.
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DeepSeek mHC 해설: 잔차 연결·하이퍼커넥션을 넘어 안정적으로 깊은 신경망 훈련하기
ResNet의 잔차 연결에서 하이퍼커넥션, 그리고 DeepSeek의 다양체 제약 하이퍼커넥션(mHC)까지의 흐름을 정리했다. 여러 정보 통로를 열되 신호 폭주를 막는 버코프 다면체 제약의 아이디어를 살펴본다.
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콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN) 해설: MLP와의 차이·B-스플라인·해석가능성 정리
가중치가 아니라 학습 가능한 함수를 엣지에 두는 콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN)를 MLP와 비교해 정리했다. B-스플라인, 콜모고로프-아르놀트 표현 정리, 해석가능성과 지속 학습까지 기초부터 짚는다.
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트랜스포머 신경망 원리: CNN의 한계에서 셀프 어텐션까지 단계별 유도
ChatGPT의 핵심인 트랜스포머를 CNN에서 출발해 단계별로 유도한다. 장거리 관계를 못 잡는 CNN의 한계, 쌍 합성곱과 위치 인코딩, n² 벡터를 줄이는 중요도 가중합이 어떻게 셀프 어텐션이 되는지 설명한다.
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소형 텍스트 LLM을 비전 언어모델로 바꾸는 법: Q-Former와 LoRA로 이미지 이해 붙이기
1억 3500만 파라미터 텍스트 모델에 사전학습 ViT와 Q-Former, LoRA를 붙여 이미지를 이해하게 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 캡션 5만 장과 몇 시간 학습, 50센트 남짓한 비용으로 시각 능력을 얻는 방법이다.
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DEIM 객체 탐지: DETR 느린 학습 수렴을 2배로 끌어올린 학습 프레임워크
트랜스포머 기반 객체 탐지 모델 DETR은 학습이 느리다. DEIM이 밀집 일대일 매칭과 매칭 인식 손실로 수렴을 두 배 앞당긴 원리를 정리했다.
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컴퓨터 비전이란 무엇인가: 픽셀 숫자와 CNN으로 기계가 이미지를 이해하는 원리와 남은 한계
얼굴 인식 잠금 해제부터 자율주행과 의료 영상 판독까지 쓰이는 컴퓨터 비전이 이미지를 숫자로 바꿔 이해하는 원리와 합성곱 신경망의 작동 방식, 그리고 기계의 시각이 아직 사람과 무엇이 다른지를 정리했다.
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트랜스포머 어텐션의 낭비를 고치는 XSA — 자기 값 벡터 제거 두 줄 코드 해설
트랜스포머 어텐션이 각 토큰 자신의 값 벡터에 치우치는 '어텐션 유사도 편향'을 짚고, 직교 투영으로 그 성분을 제거해 맥락 정보에만 집중하게 하는 XSA 기법을 코드 두 줄과 모델 실험 결과로 함께 설명한다.
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확산 모델과 텍스트-이미지 생성의 원리: 노이즈 제거부터 U-Net, CLIP, 잠재 공간까지
MIT 강의로 풀어보는 이미지 생성 AI의 구조. 잡음을 조금씩 걷어내는 확산 모델, 이미지를 받아 이미지를 내놓는 U-Net, 문장과 그림을 같은 공간에 놓는 CLIP까지 생성의 뼈대를 차례로 설명한다.
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Adam 옵티마이저 원리 쉽게 이해하기: 모멘텀과 RMSProp을 하나로 합친 이유와 편향 보정
딥러닝의 기본 옵티마이저인 Adam은 사실 기울기의 이동평균과 기울기 제곱의 이동평균을 붙여 놓은 것이다. 좁은 골짜기 비유를 따라가며 모멘텀과 RMSProp이 각각 무엇을 고치는지, 편향 보정은 왜 필요한지 살펴본다.
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리카이푸 인터뷰: 은닉 마르코프 모델에서 트랜스포머까지, 음성인식과 머신러닝 40년의 역사
음성인식에 머신러닝을 도입한 리카이푸가 1980년대 CMU 시절부터 오늘의 대규모 언어모델까지를 돌아본다. 전문가 시스템과의 경쟁, 데이터와 컴퓨트의 힘, 그리고 후배 연구자를 위한 조언까지 정리했다.
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트랜스포머와 어텐션 원리 이해하기: 스탠퍼드 CS231N 강의로 보는 셀프 어텐션의 등장
오늘날 거의 모든 대형 AI 모델은 트랜스포머다. 스탠퍼드 CS231N 강의를 토대로, 순환 신경망의 고정 길이 병목을 고치려던 어텐션이 어떻게 독립적인 연산이 되고 트랜스포머로 이어졌는지 정리했다.
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VAE 밑바닥 구현 — 인코더·리파라미터화·KL 발산으로 이해하는 이미지 생성
변분 오토인코더(VAE)를 수식보다 코드 먼저로 밑바닥부터 구현한다. 인코더가 데이터를 정규분포로 압축하고, 리파라미터화 기법과 KL 발산으로 생성이 가능해지는 원리를 오류를 겪으며 짚는다.
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세상에서 가장 작은 트랜스포머 모델로 배우는 임베딩과 다음 단어 예측의 작동 원리
루이스 세라노가 단어 네 개와 문장 두 개짜리 초소형 트랜스포머로 임베딩과 다음 단어 예측을 설명한다. '이해자'와 '화자' 비유로 신경망의 첫 단계인 임베딩이 어떻게 만들어지는지 직관적으로 풀어낸다.
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컴퓨터 비전 필독 논문 10선 - LeNet·AlexNet·ResNet부터 CLIP·SAM·스테이블 디퓨전까지
현대 컴퓨터 비전을 만든 대표 논문 10편을 하나의 이야기로 정리했다. CNN의 시작 LeNet부터 AlexNet·ResNet·U-Net·YOLO, 비전 트랜스포머, CLIP·DINO·SAM 같은 파운데이션 모델, 그리고 스테이블 디퓨전까지 흐름을 짚는다.
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D-FINE 실시간 객체 탐지 – DETR의 바운딩 박스 한계를 분포 예측으로 개선
DETR 계열 객체 탐지가 바운딩 박스를 네 개의 정확한 좌표로만 예측하던 한계를, D-FINE이 각 변을 확률 분포로 다듬고 자기증류로 보완하는 방식을 정리했다.
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정규화란? LLM 학습을 가능케 하는 RMSNorm·LayerNorm·QK-Norm 원리 해설
정규화는 활성값의 크기를 다스려 손실 지형을 매끄럽게 만들고 깊은 LLM을 학습 가능하게 하는 핵심 층이다. LayerNorm에서 RMSNorm, Pre/Post/Peri 배치, QK-Norm, 그리고 통계 자체를 없앤 Dynamic Tanh까지의 진화를 정리했다.
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머신러닝 기초 완전 정리: 개념, 동작 원리, 지도·비지도·강화학습
머신러닝이 무엇인지, 데이터에서 어떻게 패턴을 배우는지, 지도·비지도·강화학습의 차이와 넷플릭스 추천부터 자율주행까지의 실제 사례를 초보자 눈높이로 정리했다.
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AI 기본 개념 정리: 머신러닝·딥러닝·NLP·생성형 AI·강화학습 쉽게 이해하기
AI 용어가 폭발적으로 늘어 무엇부터 알아야 할지 막막하다. IBM 테크놀로지가 머신러닝·딥러닝·NLP라는 세 축과 알고리즘·모델·데이터·편향, 생성형 AI·강화학습·설명가능 AI까지 핵심 개념을 쉬운 비유로 풀었다.
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신경망 원리 쉽게 이해하기: 공간을 접어 분류하는 방식과 시그모이드
루이스 세라노가 신경망을 '공간을 접는 이해자'와 '방향을 보는 화자' 두 역할로 나눠 설명한다. 비선형 경계, 시그모이드 스펙트럼, 트랜스포머의 다음 단어 예측까지 직관적으로 풀어낸다.
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상태공간모델(SSM)과 맘바 쉽게 이해하기: 자동차 비유로 배우는 언어모델 아키텍처
구·다오가 제안한 상태공간모델(SSM)과 맘바는 RNN과 CNN의 장점을 결합해 언어모델을 효율적으로 바꾸고 있다. 경주용 자동차 비유로 상태·입력·출력과 네 개의 행렬, 그리고 합성곱으로 빨라지는 원리를 풀어낸다.
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트랜스포머 신경망 구조 완전 해부: 인코더와 디코더, 셀프 어텐션과 위치 인코딩까지 단계별 정리
영어를 인도 칸나다어로 번역하는 예시를 따라가며 트랜스포머의 인코더와 디코더, 512차원 임베딩과 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결과 층 정규화까지 전체 구조가 어떻게 맞물려 작동하는지 단계별로 풀어 설명한다.
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확산 모델 원리 완전 정리: 노이즈를 더하고 되돌려 이미지를 생성하는 DDPM의 작동 방식
DALL·E 2 같은 확산 모델이 이미지에 정규분포 노이즈를 단계적으로 더한 뒤 신경망으로 한 단계씩 되돌려 새 그림을 만드는 원리를, 2015년부터 이어진 DDPM과 OpenAI의 핵심 논문 흐름, U-Net 구조와 노이즈 스케줄까지 함께 정리했다.
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트랜스포머가 컴퓨터 비전을 장악한 과정: ViT부터 CLIP·SAM까지
2010년대 컴퓨터 비전을 지배한 CNN이 어떻게 트랜스포머에 자리를 내줬는지, 이미지를 패치 시퀀스로 다룬 ViT와 확장성, 그리고 CLIP·SAM 같은 파운데이션 모델의 등장을 정리했다.
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넘파이와 수식만으로 신경망 밑바닥부터 구현하기: 순전파·역전파와 MNIST 손글씨 숫자 분류
텐서플로나 케라스 없이 넘파이와 선형대수 수식만으로 2층 신경망을 만들어 MNIST 손글씨 숫자를 분류한다. 순전파와 활성화 함수, 역전파, 경사하강법의 원리를 코드로 하나씩 직접 따라가며 신경망의 작동을 구체적으로 이해한다.
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트랜스포머 멀티헤드 어텐션 텐서 모양: 쿼리·키·값과 512차원을 8개 헤드로 나누는 원리
트랜스포머 멀티헤드 어텐션을 텐서 모양의 흐름으로 설명한다. 입력과 출력이 왜 같은 4×512인지, 512차원이 어떻게 64차원 8개 헤드로 나뉘어 병렬로 처리되는지, 쿼리·키·값 분해와 배치 행렬곱까지 직관적으로 짚는다.
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배치 정규화와 레이어 정규화의 차이 — 트랜스포머가 배치 노름 대신 레이어 노름을 쓰는 이유
배치 노름과 레이어 노름은 신경망 값을 안정시키는 같은 목표를 갖지만 어느 축으로 평균을 내는가가 다르다. 트랜스포머가 가변 길이 패딩과 작은 배치, 토큰 단위 추론 때문에 배치 노름을 버리고 레이어 노름을 택한 이유를 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 정규화 층 원리와 DyT·DERF 대체 실험 정리
트랜스포머마다 들어가는 정규화 층이 학습을 안정시키는 원리와, 이를 간단한 원소별 함수(DyT·DERF)로 대체할 수 있다는 최신 연구 결과를 쉽게 풀어 설명합니다.
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활성화 함수 완벽 가이드: 시그모이드에서 ReLU·GELU·SwiGLU까지 딥러닝 60년
퍼셉트론의 계단 함수부터 오늘날 대형 언어 모델을 떠받치는 SwiGLU까지, 트랜스포머 속 활성화 함수 60년의 진화를 정리한다. 시그모이드의 기울기 소실·지그재그 문제, ReLU의 한계, 게이팅 관점의 통합까지 단계별로 설명한다.
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신경망 완전 기초 — 뉴런·가중치·은닉층·활성화 함수를 처음부터 이해하기
신경망을 '뇌'나 마법이 아니라 작은 계산기들의 층으로 설명한다. 뉴런 하나에서 시작해 가중치, 층 쌓기, 은닉층, ReLU 활성화 함수, 그리고 가중치가 학습되는 원리까지 단계별로 짚는다.
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역전파 미적분 완전 정복 — 연쇄 법칙으로 이해하는 신경망 학습 원리
3Blue1Brown이 가장 단순한 신경망을 예로 들어, 비용 함수가 가중치·편향에 얼마나 민감한지를 연쇄 법칙(chain rule)으로 계산하는 과정을 단계별로 설명한다. 역전파의 수학적 심장부를 짚는다.
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합성곱 신경망(CNN) 3분 정리: 커널·필터·풀링과 PyTorch 구현 원리
CNN이 이미지를 이해하는 원리를 커널·필터·맥스풀링 중심으로 짧고 명확하게 정리한다. RGB 처리 방식과 CNN이 왜 그렇게 효율적인지, PyTorch로 어떻게 구성하는지까지 짚는다.
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신경망이 거의 무엇이든 학습하는 이유: 함수 근사와 보편 근사 정리 쉽게 이해
신경망을 '함수 근사기'로 보면 딥러닝의 원리가 선명해집니다. 뉴런과 가중치, 비선형성(ReLU), 역전파, 보편 근사 정리, 그리고 신경망이 학습할 수 없는 것까지 직관적으로 정리했습니다.
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트랜스포머 아키텍처 완전 초보 가이드 — 셀프 어텐션과 멀티헤드로 보는 현대 LLM 작동 원리
RNN·LSTM의 한계부터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결, 레이어 정규화까지, 현대 LLM의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소를 초보자 눈높이로 하나씩 풀어 설명한다.
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역전파 쉽게 이해하기: 신경망이 오차로부터 학습하는 방법과 순전파·경사하강법
신경망의 핵심 학습 알고리즘인 역전파를 입력·은닉·출력층, 가중치와 편향, 손실 함수, 경사하강법으로 풀어 설명하고 정적·순환 신경망 사례까지 정리했습니다.
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디퓨전 모델 원리 쉽게: DDPM 순방향·역방향 과정, 잠재공간, U-Net과 노이즈 예측
이미지 생성의 핵심인 디퓨전 모델(DDPM)을 오토인코더·VAE의 잠재공간 개념에서 출발해 노이즈를 더하는 순방향 과정과 걷어내는 역방향 과정, U-Net 구조와 노이즈 예측 학습까지 수식 없이 개념 중심으로 정리했다.
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Muon 옵티마이저 완전 정리: Adam을 넘어서는 행렬 기반 학습법과 대규모 모델 확장·안정화 기법
10년간 딥러닝 학습을 지배한 Adam의 한계를 짚고, 가중치 행렬의 구조를 직접 활용해 업데이트를 직교화하는 새 옵티마이저 Muon의 원리와 대규모 모델에서의 연산 효율·QK-clip 안정화 기법까지 정리했다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스 해설
큰 교사 모델의 지식을 작은 학생 모델로 압축하는 지식 증류의 개념과 역사, 로짓 매칭과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스의 원리를 예제와 함께 설명한다.
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트랜스포머 구조 완전 정리 - 어텐션, 인코더·디코더, 학습과 추론 원리
RNN의 한계를 짚고 트랜스포머의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더, 학습과 추론 과정을 그림처럼 차근차근 풀어 설명한 강의 정리.
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인공지능 머신러닝 딥러닝 차이와 지도·비지도·강화학습 개념 6분 정리
자율주행·알파고·챗GPT를 뭉뚱그려 부르는 인공지능·머신러닝·딥러닝의 포함 관계와, 지도·비지도·준지도·강화학습이라는 네 가지 학습 방식의 차이를 쉽게 풀어 설명한다.
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어텐션 쉬운 설명: 인코더-디코더의 한계를 푼 신경망 Attention 원리
StatQuest가 신경망의 어텐션을 단계별로 설명한다. 단일 문맥 벡터의 한계, 유사도와 소프트맥스로 입력에 직접 접근하는 방식, 트랜스포머로 가는 길을 정리한다.
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MIT 6.S191 강의 정리: RNN·어텐션·트랜스포머가 시퀀스를 다루는 원리
MIT 6.S191 딥러닝 강의(에이바 아미니)를 바탕으로 시퀀스 모델링, RNN의 순환과 내부 상태, 시간에 따른 역전파, 기울기 소실 문제, 그리고 이를 넘어선 어텐션과 트랜스포머의 원리를 한국어로 정리했다.
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트랜스포머 구조 완전 해설: 어텐션·멀티헤드·잔차연결이 존재하는 이유
2017년 등장한 트랜스포머 신경망의 인코더-디코더 구조를 부품 단위로 분해해, 토큰 임베딩부터 셀프 어텐션·멀티헤드·잔차 연결·마스킹·크로스 어텐션까지 각 요소가 왜 필요한지 설명한다.
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플래시 어텐션 원리부터 트라이톤 GPU 커널 구현까지: 어텐션 메모리 최적화 완전 정리
어텐션 연산의 진짜 병목은 계산량이 아니라 느린 GPU 메모리 접근이다. 이 강의는 플래시 어텐션을 논문 없이 처음부터 유도하고, 온라인 소프트맥스와 블록 연산으로 트라이톤 GPU 커널을 순전파와 역전파까지 구현하는 과정을 설명한다.
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머신러닝 해석가능성(Interpretability): 적대적 예제·특징 시각화·탱크 탐지 사례로 이해하기
모델이 정말 대상을 보고 판단하는지 어떻게 알 수 있을까. 적대적 예제, 특징 시각화, 탱크 탐지 사례로 머신러닝 해석가능성의 핵심을 풀어낸다.
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DINO 자기지도학습 원리 — 비전 트랜스포머를 라벨 없이 훈련하기
DINO는 라벨 없는 이미지만으로 비전 트랜스포머를 학습시키는 자기지도학습 기법이다. 학생-교사 구조, 멀티크롭, 온도 소프트맥스와 센터링으로 객체 분할 능력이 저절로 나타나는 과정을 정리했다.
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트랜스포머 vs YOLO 객체 탐지: DETR, RT-DETR, YOLOv10까지 정리
R-CNN에서 YOLO, 그리고 트랜스포머 기반 DETR와 RT-DETR까지. 실시간 객체 탐지 아키텍처가 서로 아이디어를 빌리며 어떻게 발전해왔는지 쉽게 풀어 설명한다.
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확산 모델 쉽게 이해하기: 순방향 노이즈 주입과 역방향 생성 과정의 원리
확산 모델을 확률적 생성 모델의 관점에서 설명합니다. 데이터에 노이즈를 점진적으로 더하는 순방향 과정과, 신경망이 이를 되돌리는 역방향 생성 과정을 정리했습니다.
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컴퓨터 비전 역사 총정리 — CNN부터 ViT·확산모델까지 한눈에
1950년대 뇌 시각 연구부터 LeNet·AlexNet·ResNet 같은 CNN, 그리고 ViT·CLIP·확산모델에 이르는 컴퓨터 비전 발전사를 문제 유형별로 정리했다.
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트랜스포머 LLM 작동 원리: ChatGPT를 움직이는 어텐션과 임베딩 구조 쉽게 해설
ChatGPT 같은 모델을 떠받치는 트랜스포머 구조를 깊이 있게 다루는 강의를 소개한다. GPT라는 이름의 어원부터 어텐션과 KV 캐시, 토큰화와 임베딩까지 핵심 개념을 코드 예제와 함께 차근차근 정리했다.
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신경망 쉽게 이해하기: 코알라 판별 비유로 배우는 딥러닝의 층 구조와 역전파 학습 원리
codebasics가 무거운 수학 없이 신경망을 설명한다. 학생들이 코알라의 눈·코·귀를 나눠 판별하는 비유로 뉴런과 은닉층, 역전파 학습, 그리고 신경망이 스스로 특징을 찾아내는 원리를 풀어낸다.
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머신러닝 vs 딥러닝 차이 — 신경망 계층과 데이터 라벨링으로 구분하기
IBM의 강의가 피자 주문 결정 모델을 예로 들어 머신러닝과 딥러닝의 관계를 설명하고, 신경망 계층 수와 사람의 데이터 라벨링 개입 여부라는 두 가지 핵심 차이를 짚는다.
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딥러닝이란? 신경망 층 구조와 학습 원리, 머신러닝과의 차이까지
딥러닝은 다층 신경망으로 원시 데이터에서 스스로 특징을 배우는 머신러닝의 한 갈래입니다. 뉴런과 가중치, 층 구조, 순전파·역전파 학습, 활성화 함수와 비선형성을 쉽게 풀었습니다.
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머신러닝이란? 지도·비지도·강화학습과 신경망까지 한 번에 이해하기
일일이 규칙을 코딩하는 전통 프로그래밍과 달리, 머신러닝은 예시 데이터에서 스스로 패턴을 찾아냅니다. 세 가지 학습 방식과 신경망, 의료·기후 활용과 한계까지 정리했습니다.
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신경망 구조 이해하기: 뉴런·활성화 함수·CNN·RNN·오토인코더 딥러닝 기초
뉴런이라는 기본 단위에서 시작해 활성화 함수, 층을 쌓아 만드는 심층 신경망, 그리고 CNN·RNN·오토인코더까지 신경망 구조의 큰 그림을 쉽게 정리했습니다.
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LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리
대규모 언어모델(LLM)의 정의와 학습 과정, 트랜스포머와 자기어텐션의 역할, 그리고 편향과 환각 같은 한계까지 기본 개념을 정리한다.
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딥 신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 가중치·시그모이드·역전파까지
4픽셀 흑백 이미지 예시로 신경망이 패턴을 학습하는 과정을 풀어낸다. 입력 뉴런과 가중치, 시그모이드·ReLU 스쿼싱, 그리고 역전파와 경사하강 학습까지 핵심을 담았다.
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신경망 작동 원리 완전정복: 가중치, 편향, 활성화 함수, 역전파
신경망을 함수 근사기로 이해하는 단계별 설명. 가중치와 편향, ReLU·시그모이드 같은 활성화 함수, 비용 함수와 경사하강, 그리고 학습을 빠르게 하는 역전파의 개념을 정리했다.
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2026 머신러닝 엔지니어 로드맵: 수학보다 빌드가 먼저, 파이썬부터 MLOps까지 4단계 학습 경로
구글 출신 엔지니어가 제시하는 2026년 ML 엔지니어 로드맵. 수개월간 수학만 파는 옛 방식 대신, 파이썬 기초부터 딥러닝·LLM·MLOps까지 만들면서 배우는 4단계 실전 경로를 정리했다.
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신경망·딥러닝 입문 정리: AI 역사부터 뉴런·가중치·ReLU 활성화 함수까지 MIT 강의로 이해하기
MIT 딥러닝 강의 1강 정리. 규칙 기반 AI에서 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI로 이어진 세 번의 도약과, 로지스틱 회귀에서 출발해 신경망·가중치·활성화 함수(ReLU)를 이해하는 원리를 담았다.
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트랜스포머가 AI 최고의 아이디어인 이유: 카파시가 말하는 범용 미분 컴퓨터 아키텍처
안드레이 카파시가 렉스 프리드먼과의 대화에서 트랜스포머를 표현력과 최적화, 하드웨어 효율을 동시에 갖춘 범용 미분 컴퓨터라 부른 이유와, 잔차 연결이 학습에 주는 이점, 놀랍도록 견고한 구조를 정리했다.
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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·레이어와 추천 시스템의 학습 방법
인공 뉴런이 여러 입력 신호를 어떻게 합치는지부터, 사용자의 평점을 피드백 삼아 가중치를 조정하며 학습하는 과정을 영화 추천 시스템 예시로 쉽게 풀어내고, 입력·은닉·출력 레이어로 쌓인 신경망이 실제로 어디에 쓰이는지까지 정리했습니다.
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인공지능(AI)이란 무엇인가 — 약한 AI·강한 AI와 머신러닝·딥러닝의 차이 쉽게 이해하기
인공지능이란 무엇인지 정의부터 시작해, 적응·추론·문제 해결이라는 핵심 능력과 알파고·알렉사로 살펴보는 약한 AI와 강한 AI의 구분, 그리고 머신러닝·딥러닝이 AI와 어떤 포함 관계인지까지 일상 사례와 함께 한 번에 정리했습니다.
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머신러닝과 AI 기초 완벽 정리: 분류·의사결정 경계·인공신경망·딥러닝까지 쉽게 이해하기
컴퓨터가 데이터로 학습해 예측하고 판단하는 머신러닝의 원리를, 나방 분류 예시와 의사결정 경계, 결정 트리, 인공신경망, 딥러닝, 그리고 약한 AI와 강한 AI 개념까지 차근차근 풀어낸 컴퓨터 과학 입문 해설입니다.
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경사 하강법 vs 진화 알고리즘 — 신경망 학습(최적화)의 원리와 차원의 저주
신경망 학습은 결국 손실 지형에서 가장 낮은 곳을 찾는 탐색이다. 진화(무작위 탐색)와 경사 하강법을 비교하며, 왜 경사 하강법이 대규모 신경망의 표준이 됐는지 설명한다.
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신경망은 만능 함수 근사기 — 곡선 맞춤, 푸리에 특징, 차원의 저주까지
신경망이 함수를 짓는 기계라는 관점에서 이미지·구면·조개껍데기·만델브로 집합을 근사한다. 테일러·푸리에 특징을 더한 실험으로 저차원의 성공과 고차원의 한계를 보여준다.
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신경망 개념 학습 원리 — 지각 공간·뉴런 분할·계층 구조로 쉽게 이해하기
신경망은 왜 마법이 아닌가. 입력을 지각 공간의 점으로 보고, 뉴런이 공간을 나누며, 계층이 접기처럼 공간을 재배열해 개념을 분리하는 원리를 그림처럼 설명한다.
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역전파(Backpropagation)란? 신경망 학습의 핵심 알고리즘 직관으로 이해하기
3Blue1Brown이 수식 없이 직관만으로 역전파를 설명한다. 손글씨 숫자 인식 예시로 신경망이 가중치와 편향을 어떻게 조정하는지, 음의 기울기부터 미니배치와 확률적 경사 하강(SGD)까지의 흐름을 쉽게 풀어낸다.
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앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 1강 정리: 스케일링 법칙과 AI 시대 커리어 조언
앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 첫 강의를 정리했다. 딥러닝이 데이터로 성능을 끌어올리는 스케일링 원리와 스케일링 법칙, 다섯 개 학습 모듈, 그리고 AI 시대에 코딩과 CS 기초가 왜 여전히 중요한지를 두루 담았다.
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파인튜닝 쉽게 이해하기: 전이학습으로 이미 학습된 신경망을 새로운 작업에 재사용하는 원리와 구현 방법
이미 학습된 신경망을 비슷한 새 문제에 다시 활용하는 파인튜닝의 개념을, 자동차 인식 모델을 트럭 인식에 적용하는 예로 쉽게 설명한다. 전이학습과의 관계부터 마지막 층 제거·추가, 가중치 동결 과정까지 단계별로 정리했다.
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신경망과 AI 이해하기 — 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망 계층 구조 정리
IBM 기술 채널이 설명하는 AI의 계층 구조를 정리했다. 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망의 관계, 뇌 뉴런을 본뜬 구조, 세 가지 기본 신경망 유형과 대표 활용 사례를 다룬다.
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신경망과 딥러닝의 작동 원리: 퍼셉트론·은닉층·이미지넷·알렉스넷으로 배우는 AI 입문
퍼셉트론에서 은닉층까지, 신경망이 개와 고양이 이미지를 인식하는 원리를 크래시코스 AI 강의로 정리했다. 이미지넷과 알렉스넷의 등장, 가중치 계산과 딥러닝의 성능·설명가능성 한계까지 두루 살펴본다.
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인공지능이란 무엇인가 — AI의 3단계 ANI·AGI·ASI와 머신러닝·딥러닝·NLP 관계 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천, 시리, 테슬라까지 이미 우리 곁에 있는 인공지능. AI의 정의와 1956년의 역사, ANI·AGI·ASI 세 단계, 그리고 머신러닝·딥러닝·NLP의 관계와 의료·교육·금융 등 산업별 활용까지 한눈에 정리했습니다.
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파이썬으로 대규모 언어 모델(LLM) 처음부터 직접 구현하기
미적분·선형대수 지식 없이도 파이썬만으로 대규모 언어 모델을 밑바닥부터 만드는 freeCodeCamp 강좌. 데이터 처리, 트랜스포머 구조, 어텐션까지 로컬에서 직접 구현한다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: 셀프 어텐션과 인코더·디코더, 위치 인코딩 핵심 정리
2017년 'Attention Is All You Need'로 등장한 트랜스포머의 핵심을 인코더·디코더 구조와 셀프 어텐션의 쿼리·키·값, 위치 인코딩, 마스킹과 교차 어텐션까지 그림 없이도 이해되도록 정리했습니다.
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경사 하강법이란 무엇인가? 신경망이 스스로 학습하는 딥러닝의 핵심 원리를 쉽게 이해하기
3Blue1Brown 한국어가 손글씨 숫자 인식 신경망을 예로 들어 경사 하강법을 설명한다. 비용 함수를 최소화하도록 가중치와 바이어스를 조금씩 조정하며 학습이 이뤄지는 딥러닝의 핵심 원리와 그 한계까지 풀어낸다.
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확산 모델(Diffusion Model)이란? 파이토치로 구현하는 순방향·역방향 과정과 U-Net
노이즈를 점진적으로 더했다가 신경망으로 다시 걷어내며 이미지를 생성하는 확산 모델의 원리를, 분산 스케줄과 U-Net, 사인·코사인 위치 임베딩, 손실 함수까지 파이토치 구현 관점에서 단계별로 쉽게 설명한다.
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표기 지능이란 무엇인가: 좋은 기호의 네 가지 조건과 딥러닝으로 만드는 새 표기법
긴 덧셈과 좌표평면, 1737년에야 등장한 화살표까지, 우리가 무언가를 적어 두는 방식이 지능을 끌어올린다는 '표기 지능' 개념을 살펴본다. 좋은 표기법의 네 가지 속성과, 딥러닝으로 인간 지각과 무관한 새 기호 체계를 만드는 실험까지 한국어로 정리했다.
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딥시크 mHC 논문 해설 — 잔차 연결과 하이퍼 연결의 한계를 넘다
딥시크가 2026년 첫 논문 'mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)'를 공개했다. 2016년 이후 거의 그대로였던 잔차 연결을 확장하면서도 학습 안정성을 되살린 핵심 아이디어를 정리했다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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딥러닝 기초 완전정복: 신경망·활성화함수·역전파를 한 번에 이해하기
딥러닝이 머신러닝과 어떻게 다른지, 신경망의 층 구조와 가중치·활성화 함수·순전파·역전파·옵티마이저까지 핵심 개념을 초보자 눈높이로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 완전정복: 어텐션·셀프어텐션·인코더·디코더 한 번에 이해하기
챗GPT와 구글 번역의 바탕이 된 트랜스포머 구조를 RNN의 한계부터 어텐션, 셀프어텐션, 쿼리·키·값, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더까지 초보자 눈높이로 설명한다.
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AI 기초 개념 총정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·AI 에이전트 차이
AI를 처음 배울 때 쏟아지는 용어를 직관적으로 정리한다. 머신러닝과 딥러닝의 관계, 지도·비지도 학습, 신경망 작동 원리, 생성형 AI와 AI 에이전트의 차이까지 한눈에 살펴본다.
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비디오 객체 분할(VOS)의 진화 — 언어로 객체를 찾는 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 비디오 객체 분할(VOS)이 마스크 입력에서 자연어 입력으로, 다시 추론 기반으로 발전한 흐름을 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 세 논문으로 짚는다.
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트랜스포머 구조 완전 정복: 셀프 어텐션·인코더·디코더 단계별 설명
2017년 등장한 트랜스포머의 임베딩, 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 인코더·디코더 구조를 작은 예제로 단계별로 따라가며 쉽게 정리했다.
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시계열 예측 패러다임 변화 - ARIMA·트랜스포머·채널 전략·TimesFM 정리
통계 모형(ARIMA)에서 딥러닝, 트랜스포머, 채널 독립·의존 전략을 거쳐 제로샷 파운데이션 모델 TimesFM까지, 시계열 예측 모델의 발전 흐름을 한눈에 정리한다.
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레이블 노이즈 러닝 - ID·OOD 노이즈 구분과 RRL·DSOS 방법론 정리
현실 데이터에는 잘못 달린 레이블과 분포가 다른 OOD 데이터가 섞여 있다. ID·OOD 노이즈를 구분해 강건하게 학습하는 RRL과 DSOS 두 연구를 정리한다.
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역전파 미적분 완전 이해 - 연쇄 법칙으로 보는 신경망 학습 원리
신경망이 어떻게 스스로 가중치를 조정해 학습하는지, 역전파의 핵심인 미적분 연쇄 법칙(체인룰)을 단순한 예제부터 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 원리 강의 - 셀프 어텐션·Q/K/V·멀티헤드 어텐션 정리
모든 현대 AI의 기반이 된 트랜스포머를, 어텐션과 셀프 어텐션의 차이부터 Q/K/V, 멀티헤드, 포지셔널 인코딩, 인코더·디코더 구조까지 단계별로 풀어 설명한다.
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LLM 사실 저장 원리: 트랜스포머 MLP 레이어와 슈퍼포지션 이해하기
대형 언어 모델이 외운 방대한 사실은 어디에 저장될까? 트랜스포머의 MLP 레이어 동작과 고차원 슈퍼포지션 개념을 쉽게 풀어 설명한다.
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트랜스포머 작동 원리: 단어 임베딩·소프트맥스로 보는 ChatGPT 내부
GPT의 G·P·T가 무엇인지부터 단어 임베딩, 내적 유사도, 소프트맥스와 온도까지. 트랜스포머가 다음 단어를 예측하는 과정을 시각적으로 설명한다.
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역전파 직관 이해: 경사하강법·미니배치로 보는 신경망 학습 원리
신경망 학습의 핵심인 역전파를 수식 없이 직관으로 설명한다. 비용 함수, 경사하강법, 헤비안 이론 비유, 미니배치와 확률적 경사하강법까지.
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어텐션(Attention) 작동 원리: 쿼리·키·밸류와 멀티헤드까지 쉽게 이해하기
ChatGPT를 만든 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 쿼리·키·밸류, 소프트맥스, 마스킹, 멀티헤드 어텐션까지 직관적인 예시로 풀어 설명합니다.
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LoRA 파인튜닝 쉽게 이해하기: 어댑터 원리와 0.78% 파라미터의 비밀
거대 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 LoRA의 원리를 어댑터(A·B) 구조, 행렬 계산, 실제 파라미터 절감률, 하이퍼파라미터 설정 팁까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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신경망이란 무엇인가 — 노드·가중치·경사하강법 5가지 핵심 정리
신경망의 다섯 가지 핵심을 정리합니다. 노드 계층 구조부터 가중치와 선형회귀, 순전파, 비용함수와 경사하강법, CNN·RNN까지 입문자 눈높이로 설명합니다.
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확산 모델 DDPM 원리 — 순방향·역방향 과정과 노이즈 예측 학습
DDPM 확산 모델은 이미지에 노이즈를 점진적으로 더해 완전한 잡음으로 만든 뒤, 신경망이 그 역과정을 학습해 노이즈에서 이미지를 복원한다. 순방향·역방향 과정과 학습 목표를 직관적으로 풀어본다.
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인공지능(AI) 기초: 종류와 머신러닝·신경망·딥러닝 작동 원리
인공지능의 정의부터 좁은 AI·일반 AI·초지능이라는 세 가지 유형, 그리고 머신러닝·신경망·딥러닝이라는 작동 원리와 의료·금융 등 실제 활용까지 기초부터 정리합니다.
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머신러닝 독학 로드맵 2025: 현직 연구원이 알려주는 6단계 학습법
세계적 AI 스타트업의 현직 연구 과학자가 처음부터 다시 머신러닝을 배운다면 택할 6단계를 소개한다. 파이썬 기초부터 수학, 딥러닝, 프로젝트, 자기 PR까지의 순서를 짚는다.
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Float32 Float16 BFloat16 차이: 딥러닝 부동소수점 정밀도 쉽게 이해하기
딥러닝에서 쓰이는 부동소수점 데이터 타입 Float32, Float16, BFloat16의 비트 구조와 범위·정밀도 차이, 그리고 역전파에서 변환이 왜 중요한지를 자막 내용을 바탕으로 정리했다.
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트랜스포머 쉽게 이해하기: 챗GPT를 움직이는 모델 구조와 어텐션의 원리
GPT가 어떻게 작동하는지, 인공신경망부터 토큰화·임베딩·셀프 어텐션·소프트맥스까지 챗GPT 뒤의 트랜스포머 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 단계별로 정리했다.
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2026년 머신러닝 독학 로드맵: AI를 활용한 파이썬·수학·딥러닝 6단계 학습법
AI 연구 과학자가 제안하는 2026년 머신러닝 학습 6단계. 코드를 읽고 이해하는 파이썬부터 필수 수학, 고전 ML, 딥러닝, 프로젝트, 결과 공유까지 AI를 개인 튜터로 활용하는 방법을 정리했습니다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵 2026: 수학·파이썬·ML·딥러닝·MLOps
수학과 통계, 파이썬, SQL, 핵심 머신러닝 알고리즘, 딥러닝, 소프트웨어 엔지니어링, MLOps까지 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 단계별 학습 로드맵과 추천 자료를 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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AI 머신러닝 풀코스 정리 — 지도·비지도 학습, 모델 평가, 딥러닝 기초
심플리런(Simplilearn)의 AI·머신러닝 풀코스를 정리했다. AI/ML의 차이, 12개 모듈 구성, 지도·비지도 학습, scikit-learn 붓꽃 분류 실습까지 한국어로 풀었다.
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확산 모델 DDPM 원리: 노이즈 제거로 이미지를 생성하는 생성형 AI의 핵심
이미지·영상·신약까지 만드는 확산 모델의 작동 원리를, 2020년 DDPM 논문을 따라 노이즈 추가와 역방향 제거, 학습 목표 단순화까지 단계별로 풀어 설명합니다.
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트랜스포머 신경망 구조 해설: 어텐션, 인코더·디코더, 병렬 처리의 원리
RNN과 LSTM의 한계에서 출발해 트랜스포머가 어떻게 병렬 처리와 어텐션으로 시퀀스 문제를 푸는지, 인코더·디코더와 멀티헤드 어텐션 구조를 단계별로 풀어 설명한다.
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디퓨전 모델 원리 정리: 순방향·역방향 과정, DDPM, 분류기 없는 가이던스까지
이미지를 노이즈로 망가뜨렸다가 되돌리며 학습하는 디퓨전 모델의 순방향·역방향 과정, 학습 목표, DDPM의 노이즈 예측, 조건부 생성과 가이던스 기법을 정리했습니다.
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트랜스포머 아키텍처 완벽 정리 — 어텐션·인코더·디코더 작동 원리
2017년 ‘Attention Is All You Need’으로 등장한 트랜스포머를 번역 예시로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 인코더·디코더 구조와 학습·추론 과정을 단계별로 정리했다.
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머신러닝이란? 데이터로 스스로 학습하는 AI 원리 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천부터 구글 지도 도착 시간까지, 우리가 매일 쓰는 앱을 똑똑하게 만드는 머신러닝의 작동 방식과 한계를 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 신경망 원리: 어텐션 메커니즘과 인코더-디코더 구조 단계별 이해
'Attention is all you need'에서 시작된 트랜스포머의 작동 방식을 어텐션, 셀프 어텐션, 위치 인코딩, 인코더-디코더 흐름으로 단계별 정리한다.
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신경망 쉽게 이해하기: 노드·가중치·활성화 함수로 곡선 맞추기
신경망은 복잡해 보이지만 본질은 데이터에 곡선을 맞추는 기계다. 약물 용량 예시로 노드와 연결, 가중치와 편향, 소프트플러스·ReLU 같은 활성화 함수가 어떻게 새로운 곡선을 만들어 데이터에 맞추는지 단계별로 보여준다.
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머신러닝 기초 총정리 — AI 엔지니어를 위한 모델·딥러닝·강화학습·데이터
지능은 세계의 모델에서 나온다는 관점에서 머신러닝·딥러닝·강화학습이 컴퓨터를 학습시키는 세 가지 방식과, 좋은 데이터가 모델 성능을 좌우하는 이유를 쉽게 풀어 정리했습니다.
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머신러닝 알고리즘 총정리: 선형회귀·로지스틱·KNN·SVM·결정트리·신경망
수식 대신 직관으로 정리한 머신러닝 알고리즘 지도. 선형·로지스틱 회귀, KNN, SVM, 결정 트리와 랜덤 포레스트·부스팅, 신경망, 차원 축소까지 핵심만 짚습니다.
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머신러닝 쉽게 이해하기: AI와의 차이부터 지도·비지도·강화학습까지
머신러닝을 데이터·알고리즘·모델·훈련 네 가지 요소로 나눠 쉽게 설명하고, AI·딥러닝과의 관계와 네 가지 학습 방식까지 한 번에 정리했습니다.
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GAN(생성적 적대 신경망) 원리 입문: 생성자·판별자·로그 손실 쉽게 정리
실존하지 않는 얼굴을 만들어내는 GAN의 원리를, 2x2 픽셀 '기울어진 세계' 예시로 생성자와 판별자, 로그 손실, 적대적 학습까지 손으로 따라가며 설명합니다.
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CNN 이미지 분류 원리: 합성곱 필터·특징맵·맥스 풀링 쉽게 이해하기
일반 신경망이 이미지에서 왜 한계에 부딪히는지, 그리고 CNN이 필터·합성곱·특징맵·풀링으로 어떻게 그 문제를 푸는지를 X·O 분류 예시로 차근차근 설명한다.
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강화학습 입문: 에이전트·보상·페널티와 딥 Q-러닝 쉬운 설명
선생도 규칙도 없이 시행착오만으로 배우는 강화학습을, 미로 속 AI 비유로 풀었다. 에이전트·상태·보상·페널티, 학습률·엡실론·할인계수, 딥 Q-러닝의 작동 방식을 수식 없이 설명한다.
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역전파(backpropagation) 완전 해설: 손실함수·경사하강·연쇄법칙
GPT부터 AlphaFold까지 거의 모든 머신러닝의 학습을 떠받치는 역전파 알고리즘을, 곡선 맞추기 비유로 손실함수·미분·경사하강·연쇄법칙·계산 그래프까지 수식 부담 없이 직관적으로 설명한다.
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워드 임베딩 쉽게 이해하기: 원핫 인코딩부터 Word2Vec, 트랜스포머 임베딩까지
머신러닝이 텍스트를 다루려면 단어를 숫자로 바꿔야 한다. 단순 번호와 원핫 인코딩의 한계부터 의미를 담는 워드 임베딩, Word2Vec, 트랜스포머의 임베딩과 위치 인코딩까지 단계별로 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: 어텐션과 셀프어텐션, 쿼리·키·값 작동 원리까지 단계별 정리
구글의 2017년 논문 "Attention is All You Need"가 제시한 트랜스포머 구조를 인코더·디코더 블록, 어텐션 층, 쿼리·키·값과 위치 정보까지 단계별로 아주 쉽게 풀어 정리했습니다.
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머신러닝·AI 핵심 개념 용어 총정리: 학습 방식부터 모델·평가·데이터 전처리까지 한눈에
freeCodeCamp의 머신러닝·AI 개념 강의를 정리했습니다. 학습 방식, 경사 하강법 같은 최적화, 모델 종류, 평가 지표, 활성화 함수 등 꼭 알아야 할 핵심 용어를 한 번에 모아 짚어 줍니다.
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머신러닝 딥러닝 AI 차이와 지도·비지도·강화학습 한눈에 정리
AI·머신러닝·딥러닝의 포함 관계부터 지도·비지도·강화학습, 회귀·분류·군집화, 그리고 LLM과의 연결까지 IBM의 설명을 한국어로 정리했습니다.
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트랜스포머 모델이란: 어텐션·인코더·디코더로 이해하는 GPT의 작동 원리
GPT가 글을 쓰는 비결인 트랜스포머를 IBM이 쉽게 설명합니다. 인코더·디코더, 시퀀스 변환, 어텐션 메커니즘과 RNN과의 차이를 한국어로 정리했습니다.
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가중치 감쇠(Weight Decay)란? 과적합 막는 L2 정규화 원리와 AdamW 정리
신경망 과적합을 줄이는 가중치 감쇠(L2 정규화)의 작동 원리를 쉽게 정리했다. 손실 함수에 가중치 제곱 페널티를 더하는 방식, 정규화 강도 람다 조절, SGD와 AdamW의 차이, 실전 적용법까지 한눈에 살펴본다.
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그로킹(Grokking)이란? 신경망이 암기를 끝낸 뒤 뒤늦게 일반화하는 현상 정리
학습 손실이 0이 된 뒤에도 한참 더 훈련하면 테스트 정확도가 갑자기 치솟는 그로킹 현상을 정리했다. 암기에서 이해로의 상전이, 그리고 가중치 감쇠·회로 형성·SGD 편향이라는 세 가지 동인을 살펴본다.
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스파이킹 신경망(SNN) 입문: 뇌를 닮은 3세대 신경망의 원리와 LIF 뉴런·학습 방법
스파이킹 신경망(SNN)은 연속값 대신 이산적인 스파이크로 정보를 주고받는, 뇌를 닮은 3세대 신경망이다. 신경망 세대의 진화부터 LIF 뉴런, 스파이크 인코딩, 학습 방법, 뉴로모픽 하드웨어까지 정리했다.
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콜모고로프-아놀드 신경망 KAN: 가중치 대신 활성화 함수를 학습하는 새로운 신경망 구조
콜모고로프-아놀드 신경망(KAN)은 기존 신경망과 달리 엣지의 가중치를 고정하고 활성화 함수 자체를 학습하는 새로운 구조다. 콜모고로프-아놀드 표현 정리에서 영감을 받아, 함수를 스플라인으로 근사하는 작동 원리를 쉽게 풀어 설명한다.
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생성형 AI 입문 - 구글 클라우드가 설명하는 AI·ML·딥러닝·트랜스포머
구글 클라우드의 생성형 AI 입문 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝, 생성형과 판별형 모델, 트랜스포머와 환각, 프롬프트와 모델 유형까지 기초를 짚는다.
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검벨-소프트맥스 트릭 완벽 정리: 이산 분포를 미분 가능하게 샘플링하는 원리와 온도 어닐링
신경망 순전파 중 범주형 분포에서 샘플을 뽑으면 argmax 때문에 역전파가 끊긴다. 검벨-맥스 트릭과 검벨-소프트맥스, 그리고 온도 어닐링으로 이산 샘플링을 미분 가능하게 만드는 핵심 원리를 차근차근 정리했다.
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컴퓨터 비전 작동 원리: 픽셀·커널·합성곱 신경망 쉽게 이해하기
컴퓨터 비전이 색 추적, 커널을 이용한 엣지 검출, 얼굴 인식, 합성곱 신경망에 이르기까지 이미지에서 의미를 끌어내는 원리를 단계별로 풀어낸다.
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교사 강요(Teacher Forcing)란? RNN 시퀀스 학습과 정답 주입의 원리
순차 데이터를 다루는 RNN은 이전 출력을 다음 입력으로 쓰는데, 모델이 틀린 단어를 예측하면 오류가 누적된다. 교사 강요는 예측 대신 실제 정답을 다음 시점 은닉층에 직접 넣어 학습을 안정시키는 기법이다. 파라미터 공유와 함께 RNN 구조를 짚는다.
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머신러닝 알고리즘 총정리 — 지도·비지도 학습 핵심 한눈에 이해하기
10년 차 데이터 과학자가 핵심 머신러닝 알고리즘을 한 번에 정리한다. 지도 학습의 회귀·분류부터 KNN·SVM·나이브 베이즈·결정 트리·앙상블·신경망, 비지도 학습의 군집화와 차원 축소까지 직관적으로 짚는다.
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조기 종료(Early Stopping)란? 검증 손실로 과적합을 자동으로 막는 4가지 구성 요소
조기 종료는 검증 손실이 다시 증가하기 시작하는 변곡점에서 학습을 멈춰 과적합을 막는 정규화 기법이다. 검증 세트, 성능 지표, 최적 가중치 저장, 정지 트리거라는 4가지 구성 요소와 인내(patience) 개념까지 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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라벨 스무딩(Label Smoothing): 과잉 확신·과적합을 줄이는 딥러닝 정규화 기법
라벨 스무딩이 원-핫 정답 벡터를 살짝 부드럽게 만들어 모델의 과잉 확신과 과적합을 줄이는 원리를 설명한다. 교차 엔트로피·최대 가능도와의 관계, 스무딩 정도 알파의 선택, 파이토치에서의 한 줄 적용법까지 차근차근 정리했다.
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샴 네트워크(Siamese Network)와 원샷 학습: 거리 학습으로 얼굴인식 구현하기
클래스당 단 한 장의 이미지로도 분류하는 원샷 학습을 샴 네트워크로 설명한다. 가중치를 공유하는 쌍둥이 신경망 구조, 두 이미지의 거리 함수 학습, 얼굴인식 응용과 옴니글롯 벤치마크 결과까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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캡슐 네트워크(CapsNet) 작동 원리: 동적 라우팅과 등변성으로 CNN 한계 넘기
제프리 힌튼이 제안한 캡슐 네트워크(CapsNet)의 작동 원리를 정리한다. 벡터로 객체의 자세를 담는 캡슐, 합의 기반 동적 라우팅, 등변성 개념으로 풀링에 의존하는 CNN의 한계를 어떻게 극복하는지 쉽고 자세히 설명한다.
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대규모 언어 모델 LLM 입문 — 트랜스포머·셀프 어텐션 원리와 학습 6단계
LLM은 어떻게 사람 같은 글을 만들어낼까. 트랜스포머와 셀프 어텐션 구조, 토큰화부터 반복 학습까지의 훈련 과정, NLP·챗봇·번역 등 활용 분야를 정리한다.
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GPT 밑바닥부터 만들기: 카파시가 코드로 설명하는 트랜스포머·셀프어텐션 원리
안드레이 카파시가 작은 셰익스피어 데이터로 GPT를 처음부터 구현하며 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션, 멀티헤드, 잔차연결, 그리고 챗GPT의 사전학습·파인튜닝 단계까지 풀어낸다.
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LSTM 장단기 메모리 쉽게 이해하기: RNN 기울기 폭발·소실 문제와 망각·입력·출력 게이트
순환 신경망(RNN)에서 기울기가 폭발하거나 소실하는 문제를, 장기·단기 두 경로로 나눈 LSTM이 어떻게 푸는지 망각·입력·출력 게이트와 시그모이드·tanh 함수, 두 회사 주가 예측 예시로 차근차근 풀이한다.
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인공지능이란 무엇인가 — 머신러닝·신경망·딥러닝으로 보는 AI의 진짜 작동 원리
AI는 마법이 아니라 데이터와 알고리즘으로 인간 지능을 흉내 내는 시스템이다. 머신러닝·신경망·딥러닝의 원리와 AI의 역사, 그리고 'AI는 진짜로 이해하지 못한다'는 한계를 정리했다.
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신경망 학습 원리: 비용함수와 경사하강법으로 이해하는 딥러닝의 핵심
신경망의 '학습'은 사실 비용함수를 최소화하는 미적분 문제입니다. 손글씨 숫자 인식 예제로 경사하강법과 그래디언트의 의미, 그리고 은닉층의 의외의 진실까지 풀어 설명합니다.
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드롭아웃 정규화 원리 완벽 정리: 뉴런을 무작위로 끄는 이유와 L2 정규화와의 관계 이해하기
드롭아웃은 학습 때마다 뉴런 일부를 무작위로 꺼서 신경망의 과적합을 막는 정규화 기법입니다. 왜 효과가 있는지, L2 정규화와 어떤 관계인지, 층마다 어떻게 강도를 조절하는지 직관적으로 정리했습니다.
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배치 정규화란 무엇인가: 신경망의 불안정한 기울기 문제를 해결하고 학습 속도와 안정성을 높이는 정규화 기법
딥러닝 신경망에서 자주 발생하는 불안정한 기울기 문제를 해결하고 학습 속도를 끌어올리는 배치 정규화의 작동 원리와 표준화·스케일·오프셋 과정, 그리고 케라스로 한 줄에 구현하는 방법과 활성화 함수 앞뒤 배치 선택까지 쉽게 정리했습니다.
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전이 학습(Transfer Learning) 쉽게 이해하기: 사전학습·미세조정과 BERT 질의응답 사례
전이 학습 입문 해설. 한 문제로 사전학습한 모델을 다른 관련 문제에 미세조정해 학습 데이터를 크게 아끼는 원리와, 번역·BERT 질의응답 사례 및 경량 모델 DistilBERT 활용까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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오토인코더(Autoencoder) 쉽게 이해하기: 인코더·디코더 구조와 노이즈 제거·이상 탐지 활용
IBM이 설명하는 오토인코더 입문 해설. 인코더가 데이터를 압축해 코드로 만들고 디코더가 이를 복원하는 구조로 핵심 특징을 학습하며, 노이즈 제거·고해상도 복원·흑백 이미지 컬러화·이상 탐지에 쓰이는 원리를 정리했다.
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액체 신경망이란 무엇인가: 19개 뉴런으로 차를 모는 뇌에서 영감받은 작은 AI의 도전
MIT 라민 하사니가 소개한 액체 신경망을 정리했다. 모델을 무작정 키우는 거대화 흐름과 달리, 학습이 끝난 뒤에도 적응하는 작은 신경망이 단 19개의 뉴런으로 자율주행과 드론 과제에서 보여준 성능과 해석 가능성을 살펴본다.
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CNN 합성곱 신경망이 이미지를 인식하는 원리 쉽게 이해하기
합성곱 신경망(CNN)은 사람이 특징을 일일이 골라주지 않아도 이미지에서 모서리·코너 같은 특징을 스스로 학습한다. 컴퓨터필레 강연을 토대로 CNN의 작동 원리를 풀어본다.
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GAN(생성적 적대 신경망)이란? 생성자·판별자의 적대 학습 원리 쉽게 이해하기
분류만 하던 신경망이 어떻게 새 이미지를 만들까. 위조범과 감정사의 대결에 빗댄 GAN의 생성자·판별자 적대 학습과 잠재공간 원리를 풀어본다.
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AI 기상예측 그래프캐스트: 1분 10일 예보의 원리와 한계, 수치예보와의 비교
베르크네스의 원시방정식부터 슈퍼컴퓨터 수치예보, 구글 그래프캐스트까지 기상예측 100년사를 짚고, AI 모델이 빠른 대신 안고 있는 블랙박스·극한기상 과소평가 문제를 정리했다.
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합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기: 필터로 이미지를 인식하는 딥러닝의 원리
사람에겐 쉬운 사물 인식이 컴퓨터에겐 왜 어려울까. IBM 엔지니어가 합성곱 신경망(CNN)이 필터와 계층으로 이미지를 단계별로 이해하는 방식을 집을 예로 풀어 설명한다.
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양자화(Quantization)란 — AI 모델을 가볍게 만들어 엣지 기기에 올리는 법
휴대폰·마이크로컨트롤러 같은 엣지 기기에 무거운 딥러닝 모델을 올리기 위해 모델 크기를 줄이는 양자화 기법을, 사후 양자화와 양자화 인식 학습 두 방식으로 나눠 설명합니다.
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객체 탐지와 YOLO 원리 — 컴퓨터가 실시간으로 사물을 인식하는 법
이미지 분류를 넘어 사진 속 모든 사물의 위치와 종류를 한 번에 찾아내는 객체 탐지 기술과, 영상을 실시간으로 처리하는 YOLO 방식의 원리를 TED 강연을 바탕으로 풀어 설명합니다.
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그래프 신경망(GNN) 입문: 노드·엣지·메시지 전달과 GCN·GAT 등 5대 모델
표로 정리되지 않는 관계형 데이터를 다루는 그래프 신경망의 원리를 노드·엣지·메시지 전달 중심으로 정리하고, GCN·GraphSAGE·GAT·GIN·그래프 트랜스포머의 차이를 쉽게 설명합니다.
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머신러닝이란? 어린이부터 전문가까지 5단계로 보는 ML 핵심
컴퓨터 과학자가 어린이·고등학생·대학생·박사·전문가 5단계로 머신러닝을 설명한다. 지도·비지도·강화·딥러닝의 차이와 데이터 편향 문제까지 쉽게 정리했다.
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확산 모델(Diffusion Model) 원리 쉽게 이해하기: DALL·E·이미지 생성 AI의 핵심
DALL·E와 Imagen 같은 이미지 생성 AI의 토대인 확산 모델을, 물에 퍼지는 물감 비유부터 가우시안 노이즈와 U-Net까지 난이도 5단계로 차근차근 설명한다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·딥러닝·이미지 생성과 저작권 논쟁
신경망 하나로 AI의 작동·학습·이미지 생성 원리를 쉽게 풀고, AI가 예술을 ‘훔치는가’라는 저작권 논쟁과 의식·자아 문제까지 짚은 영상을 한국어로 정리했다.
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생성형 AI 입문 — 머신러닝·딥러닝·파운데이션 모델 한눈에 정리
구글 클라우드의 생성형 AI 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝과 신경망, 생성형 모델과 판별형 모델의 구분, 파운데이션 모델과 트랜스포머까지 기초 개념을 쉽게 풀었다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·역전파·경량화까지 쉽게 이해하기
AI가 어떻게 작동하는지 데이터의 이진수 변환부터 신경망, 역전파, 배치 정규화, 전이학습, GAN, 양자화, 연합학습까지 핵심 원리를 쉬운 말로 정리했습니다.
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신경망 구조 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·편향으로 보는 딥러닝 입문
3Blue1Brown이 손글씨 숫자 인식을 예로 신경망의 구조를 설명한다. 뉴런, 층, 가중치, 편향, 시그모이드 함수가 어떻게 맞물려 작동하는지 수학으로 풀어낸다.
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AI 입문 정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM은 어떻게 연결되나
구글의 4시간짜리 AI 입문 강의를 10분으로 압축한 영상을 바탕으로, AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM의 포함 관계와 핵심 개념을 비전공자 눈높이로 정리했습니다.
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확산 모델 원리: AI가 노이즈로 텍스트를 이미지로 만드는 방법
DALL-E 같은 AI 이미지 생성의 핵심인 확산 모델을 순방향·역방향 확산과 텍스트 조건부 생성 세 단계로 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 역사 핵심 논문 10편 정리: 튜링·섀넌에서 트랜스포머·GPT-3까지의 컴퓨터과학
앨런 튜링의 튜링 머신과 클로드 섀넌의 비트에서 시작해 퍼셉트론, 역전파, 페이지랭크, 이미지넷, 트랜스포머, GPT-3까지 — 100년 컴퓨터과학 논문 10편으로 오늘날 AI가 어떻게 만들어졌는지 짚어본다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: ChatGPT 기반 원리와 셀프 어텐션
ChatGPT의 토대인 트랜스포머가 영어 문장을 스페인어로 번역하는 과정을 통해 워드 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션을 한 단계씩 풀어 설명한다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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GPT-2 재현 따라하기 — 카파시의 PyTorch·nanoGPT 학습 전 과정
안드레이 카파시가 GPT-2(124M)를 PyTorch로 바닥부터 재현한다. 모델 구조와 GPT-3 하이퍼파라미터, torch.compile·플래시 어텐션 최적화, 약 1시간·10달러 학습까지 다룬다.
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