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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AI TOPIC
신경망 최신 뉴스와 핵심 해설
신경망 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 97편을 최신순으로 모았습니다.
신경망 특징 학습 이론 정리: 뉴런이 클래스 중심으로 정렬되는 단계와 적대적 강건성의 관계
펜실베이니아대 AI 세미나에서 르네 비달 교수가 발표한 특징 학습 이론을 정리했다. 뉴런이 먼저 정렬되고 나중에 수렴하는 두 단계, ReLU의 지수를 바꿔 적대적 공격 취약성을 없애는 방법을 다룬다.
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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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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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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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소프트맥스 원리 정리: 신경망이 지수함수를 쓰는 진짜 이유와 교차 엔트로피 기울기 계산
소프트맥스는 단순히 점수를 확률로 바꾸는 함수가 아니다. 지수함수와 음의 로그가능도를 짝지었을 때 기울기가 '예측 확률에서 정답 벡터를 뺀 값'이라는 한 줄로 정리되는 이유를, 신경망 학습 과정을 따라가며 차근차근 풀어본다.
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AI 해석가능성이란 무엇인가: 앤트로픽이 신경망 내부를 생물학처럼 들여다보는 이유
앤트로픽 해석가능성 팀은 신경망을 새로운 종류의 생물처럼 연구한다. 우리가 직접 만든 시스템의 내부를 왜 모르는지, 촘촘히 겹친 회로를 들여다보는 일이 왜 AI 안전과 직결되는지를 연구자들의 설명으로 정리했다.
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신경망은 어떻게 학습하는가: 손실 함수와 경사하강법, 역전파의 작동 원리 한 번에 이해하기
신경망이 고양이 사진을 알아보기까지 무슨 일이 벌어질까. 손실 함수로 오차를 재고, 경사하강법으로 내리막을 찾고, 역전파로 각 가중치의 책임을 되짚는 학습의 전 과정을 4분짜리 해설 영상을 따라 차근히 정리했다.
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고차원 함수 시각화 방법: 파라메트릭 곡면과 색·시간 축으로 신경망을 눈으로 보는 법
함수의 입력과 출력에 각각 차원이 있다는 관점에서 출발해 파라메트릭 곡면, 색, 시간 축을 차례로 더해 고차원 함수를 시각화하는 방법을 정리했다. 신경망 역시 하나의 함수일 뿐이라는 사실이 자연스럽게 드러난다.
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안드레이 카파시 makemore 강의 정리 — 바이그램 문자 언어모델을 카운트와 경사하강 두 방법으로 만들기
안드레이 카파시가 이름 3만 2천 개로 문자 단위 바이그램 언어모델을 밑바닥부터 만든다. 빈도를 세어 표를 만드는 방법과 신경망을 경사하강으로 학습시키는 방법이 왜 똑같은 결과에 도달하는지, 그리고 트랜스포머로 이어지는 뼈대가 무엇인지 짚어본다.
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역전파와 신경망 학습 원리 완전 정리: 안드레 카파시가 직접 만든 마이크로그래드 강의 해설
안드레 카파시가 빈 주피터 노트북에서 시작해 자동미분 엔진 마이크로그래드를 한 줄씩 직접 만들며 역전파와 경사하강법을 설명한다. 미분의 의미를 잡는 단계부터 파라미터 41개짜리 신경망을 실제로 학습시키기까지의 흐름과, 강의 중 드러난 흔한 버그까지 정리했다.
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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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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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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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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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자율주행의 시작 ALVINN: 1980년대 신경망 주행과 데이터 증강, 그리고 웨이모까지
30×32 픽셀 이미지로 조향을 배운 1980년대 신경망 ALVINN의 개발자가 5분 실시간 학습과 초기 합성 데이터 실험, 160킬로미터 고속도로 주행, 차선이탈경고 상용화까지의 과정을 직접 들려줬다.
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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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역전파 원리 정리: 순전파와 같은 비용으로 기울기를 얻는 이유 (스탠퍼드 CS229 8강)
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 8강은 미분 가능한 회로라면 기울기 계산 비용이 함수 계산 비용과 같다는 정리에서 출발해, 연쇄법칙을 모듈별 역방향 함수로 재해석하고 선형 계층과 활성화 함수의 역전파 공식을 직접 유도했다.
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스탠퍼드 CS229 신경망 강의 정리: ReLU와 잔차 연결, 레이어 정규화까지 딥러닝 기초
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 신경망 첫 강의 정리. 파라미터에 대한 비선형이란 무엇인지부터 확률적 경사하강법을 쓰는 진짜 이유, ReLU와 잔차 연결, 레이어 정규화까지 딥러닝의 기본 부품을 차례로 훑는다.
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강화학습의 역사 — 1961년 성냥갑 실험부터 시뮬레이션으로 배운 휴머노이드 로봇 축구까지
1961년 성냥갑으로 만든 학습 기계에서 시뮬레이션으로 훈련된 휴머노이드 로봇까지, 실패를 벌하고 성공을 보상하는 단순한 원리가 어떻게 오늘의 AI와 로보틱스를 만들어 왔는지 차근차근 정리한 영상이다.
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퍼셉트론이란? 챗GPT의 기본 단위가 된 1950년대 학습 기계와 신경망 역사, XOR 한계까지
다이얼과 스위치로 만든 1950년대 기계가 어떻게 챗GPT의 최소 단위가 되었을까. 퍼셉트론의 학습 규칙과 직선 하나로는 풀 수 없는 XOR 한계, 오차를 미분해 기울기를 얻는 LMS의 발견, 그리고 GPT-3의 뉴런 규모까지 실물 기계로 짚었다.
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신경망의 진짜 정체 — 가우스의 파라메트릭 회귀에서 ReLU 뉴런까지 수식 없이 이해하기
신경망은 흔히 뇌를 본뜬 구조로 소개되지만, 뿌리를 따라가면 가우스가 사라진 소행성 세레스를 찾을 때 쓴 곡선 맞추기에 닿는다. 선형대수와 미적분 없이 신경망의 정체를 설명한 영상을 따라 ReLU 뉴런과 층 쌓기의 의미까지 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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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기: 뉴런, 가중치, 바이어스로 손글씨 숫자를 읽는 구조
28x28 픽셀 손글씨 숫자를 인식하는 가장 단순한 신경망을 따라가며 뉴런, 액티베이션, 가중치, 바이어스가 각각 무슨 일을 하는지 그림처럼 풀어 설명한 강의를 정리했다.
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강화학습 정책 경사(Policy Gradient) 원리: 퐁 게임과 PPO로 이해하기
간단한 퐁 게임 에이전트로 지도학습과 강화학습의 차이, 정책 신경망, 무작위성을 통한 탐험, 그리고 픽셀만 보고 배우는 정책 경사와 PPO까지 단계별로 풀어본다.
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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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강화학습 정책 경사법 수학 풀이, 신경망 파라미터가 보상으로 갱신되는 과정 단계별 정리
스탯퀘스트가 정책 경사법으로 신경망을 학습시키는 계산 과정을 한 단계씩 보여준다. 정답 레이블이 없을 때 교차 엔트로피 미분에 보상을 곱해 갱신 방향을 바로잡는 원리를 감자튀김 예제로 차근차근 따라간다.
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머신러닝의 기묘하고 반직관적인 사실 정리: 적대적 예제부터 드롭아웃과 앙상블, 환각까지
픽셀 하나에 판단이 뒤집히는 적대적 예제, 일부러 망가뜨릴수록 강해지는 드롭아웃, 확신과 정확도의 괴리, 단순한 모델이 복잡한 모델을 이기는 상황까지 머신러닝의 반직관적인 성질들을 한자리에 정리했다.
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AI 해석 가능성 연구란 무엇인가: 신경망 내부를 읽어 이해하고 디버깅하고 설계하기
기계적 해석 가능성을 연구하는 기업의 공동창업자가 직접 설명한다. 유전체 모델이 학습한 계통수 구조, 사고 사슬이 실제 계산을 반영하지 않는 문제, 모델이 스스로 환각을 잡아내게 만든 사례까지 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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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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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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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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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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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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스탠퍼드 CS229 신경망 입문: 로지스틱 회귀·소프트맥스·역전파 정리
스탠퍼드 CS229 강의를 따라 로지스틱 회귀를 한 개짜리 뉴런으로 보고, 다중 클래스 소프트맥스, 은닉층과 완전연결, 행렬 형태와 브로드캐스팅, 순전파·역전파와 연쇄법칙까지 신경망의 기초를 정리한다.
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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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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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AI 해석가능성이란? 구글 딥마인드가 설명하는 신경망 블랙박스 열기
구글 딥마인드 해석가능성 팀이 신경망 내부를 어떻게 들여다보는지 설명한다. 사고 사슬, 프로빙, 희소 오토인코더로 AI 블랙박스를 여는 방법과 안전성의 관계를 다룬다.
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강화학습 핵심 개념: 정답이 없는 신경망을 정책 경사로 학습시키는 원리
이상적인 출력값을 미리 알 수 없을 때 신경망을 어떻게 학습시킬까. 스탯퀘스트가 감자튀김 가게 선택 예시로 강화학습과 정책 경사의 핵심을 설명한다.
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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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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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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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직장인이 일하면서 AI·머신러닝을 배우는 법 — 멘토와 구조화된 학습, 지원 체계의 힘
AI·머신러닝 과정을 수료한 한 실무자가 학습 경험을 돌아본다. 기술·비즈니스·데이터 중심 기업이라는 흐름과 신경망에 대한 흥미, 그리고 멘토와 지원 체계가 바쁜 일상 속 학습에 준 도움을 하나씩 이야기한다.
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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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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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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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머신러닝 학습 방식 3가지 총정리 — 비지도학습·지도학습·강화학습의 차이와 결합 원리 쉽게 이해하기
의료 데이터 예시로 풀어 보는 인공지능의 학습 원리. 비지도·지도·강화학습이 각각 어떻게 다르고, 이 세 방식을 결합하면 왜 더 강력해지는지, 그리고 스스로 배우는 AI가 낳는 블랙박스와 윤리 문제까지 함께 짚어 봅니다.
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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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머신러닝이란? 분류와 예측, 학습 과정과 알고리즘 핵심 100초 요약
명시적 프로그래밍 없이 데이터로 학습하는 머신러닝의 개념을 분류와 예측, 데이터 정제와 특성 공학, 학습·검증 과정, 주요 알고리즘 중심으로 짧고 명확하게 정리했습니다.
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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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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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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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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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워드 임베딩과 word2vec 원리: 단어를 숫자로 바꾸는 신경망 쉽게 이해하기
비슷한 단어에 비슷한 숫자를 부여하는 워드 임베딩의 원리를, 다음 단어를 예측하는 간단한 신경망과 word2vec의 CBOW·스킵그램·네거티브 샘플링으로 설명합니다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리 쉬운 설명 — 자동완성·신경망·역전파까지
휴대폰 자동완성이 어떻게 거대언어모델로 발전했을까. 빈도 기반 언어 모델의 한계부터 신경망이 언어를 근사하는 방식, 경사하강법과 역전파까지 LLM의 기초를 풀어 설명한다.
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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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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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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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AI 도구 사용법 입문 가이드: LLM·이미지·음성·영상 도구 작동 원리
오늘날 AI는 만능 천재가 아니라 한 가지 일을 잘하는 신경망 기반 도구다. LLM·이미지·음성·영상·생산성 도구가 어떻게 작동하고 어떻게 써야 하는지 정리했다.
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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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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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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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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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딥 Q 네트워크(DQN) 쉽게 이해하기 — Q 테이블의 한계와 경험 재현, 타깃 네트워크
강화학습의 Q 테이블이 상태가 많아지면 감당하지 못하는 이유와, 이를 신경망 Q 네트워크로 대체하는 딥 Q 네트워크(DQN)의 작동 원리를, 경험 재현 버퍼와 타깃 네트워크를 중심으로 데이터 수집과 학습 두 단계로 풀어 설명한다.
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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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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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홉필드 네트워크란? 2024 노벨물리학상으로 본 신경망의 기억 저장과 에너지·확률 원리
2024년 노벨물리학상의 토대가 된 존 홉필드의 신경망이 활동 간 상관관계로 기억을 저장하고 떠올리는 방식, 외적으로 학습하고 부호로 예측하는 과정, 점수·에너지·확률의 관계와 RBM으로의 확장까지 일상 예시로 쉽게 풀어 설명합니다.
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뉴로심볼릭 AI란? 신경망 학습과 기호 논리 추론을 결합하는 방법
오늘날 AI는 고양이 사진은 잘 알아보지만 왜 고양이인지는 설명하지 못한다. 신경망의 학습 능력과 기호 논리의 추론을 합친 뉴로심볼릭 AI가 인식을 넘어 이해로 나아가는 길을 짚는다.
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3D 가우시안 스플래팅이란? NeRF와 비교한 실시간 3D 렌더링 원리
여러 장의 사진으로 장면을 3D로 복원하는 가우시안 스플래팅이 어떻게 NeRF의 느린 렌더링을 100FPS 실시간으로 끌어올렸는지, 컴퓨터파일이 크리스마스트리 예시로 풀어낸다.
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알파고 제로 작동 원리: 자가 대국·잔차 신경망·몬테카를로 트리 탐색으로 바둑 정복
구글 딥마인드의 알파고 제로가 인간 기보와 수작업 특징 없이 오직 자가 대국만으로 바둑을 익힌 다섯 가지 핵심 변화를 잔차 신경망과 몬테카를로 트리 탐색을 중심으로 정리했습니다.
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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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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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앤트로픽 클로드 해석가능성 연구: AI의 내부 사고를 텍스트로 번역하는 새로운 방법
앤트로픽이 클로드 내부의 수많은 숫자(활성값)를 텍스트로 번역하고 다시 숫자로 되돌리는 왕복 검증으로 신뢰도를 높이는 해석가능성 연구를 공개했다. 핵심 발견과 한계를 정리했다.
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LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리
LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다.
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