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딥러닝 글 4편

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AI는 왜 어떤 단어에 더 집중할까? — Attention을 그림으로 뜯어보기
시즌 2
2026년 8월 9일딥러닝 · LLM

AI는 왜 어떤 단어에 더 집중할까? — Attention을 그림으로 뜯어보기

고정 벡터의 병목에서 Q·K·V, softmax(QKᵀ/√d_k)V, Transformer까지 — ChatGPT의 심장인 어텐션을 해부하고, 실험실 히트맵으로 직접 확인합니다. (시즌 2 · 3편)

AI는 어떻게 사진 속 고양이를 알아볼까? — CNN을 그림으로 뜯어보기
시즌 2
2026년 8월 2일딥러닝

AI는 어떻게 사진 속 고양이를 알아볼까? — CNN을 그림으로 뜯어보기

픽셀 숫자 격자에서 합성곱·풀링·계층적 특징 학습까지 — CNN이 사진을 알아보는 원리를 비유로 해부하고, 실험실에서 직접 확인합니다. (시즌 2 · 2편)

AI는 어떻게 스스로 배울까? — 신경망과 역전파를 그림으로 뜯어보기
시즌 2
2026년 7월 19일딥러닝

AI는 어떻게 스스로 배울까? — 신경망과 역전파를 그림으로 뜯어보기

뉴런 하나의 가중합부터 손실 함수, 경사하강법, 그리고 AI의 겨울을 끝낸 역전파까지 — 신경망 학습의 엔진을 비유로 해부하고, 실험실에서 직접 확인합니다. (시즌 2 · 1편)

ChatGPT는 어떻게 문장을 이해할까? Transformer 구조 쉽게 설명 — Attention Is All You Need
시즌 1
2026년 7월 7일딥러닝 · LLM

ChatGPT는 어떻게 문장을 이해할까? Transformer 구조 쉽게 설명 — Attention Is All You Need

모든 단어가 서로를 동시에 바라보는 Attention의 직관부터 Q·K·V, 멀티헤드, GPT까지 — ChatGPT의 뼈대인 Transformer 구조를 쉽게 해부합니다.