신경망이 움직이는 원리를 수학의 눈으로 읽기
증명의 늪은 건너뛰고 AI에 꼭 필요한 수학 감각을 단련해. 공식보다 개념이 먼저야.
11 tracks · 59 lessons · ~16h · difficulty: intermediate
현실을 여러 축의 데이터로 다시 보기
아포가토의 맛부터 고양이 이미지와 하루의 변화까지, 대상을 어떤 축과 해상도로 표현할지 배워. 비유와 실제 텐서의 경계도 함께 지켜.
연속적인 세상을 유한한 계산으로 옮기기
표본화와 유한 정밀도를 구분하고, 정규화와 표준화로 특성의 스케일을 다뤄. 배열 연산이 스칼라 산술과 어디서 달라지는지도 확인해.
크기와 방향으로 다차원 공간을 읽기
스칼라와 벡터, 0차원 배열, 내적, 노름, 브로드캐스팅을 차례로 익혀. 기울기와 임베딩을 읽는 데 계속 재사용할 감각이야.
숫자 격자 뒤에 숨은 변환을 보기
선형시스템부터 전치, 역행렬, 행렬곱, 행렬식, 고유값까지 이어서 배워. 손계산보다 구조를 읽고 코드로 검증하는 데 집중해.
곱셈을 덧셈으로 바꾸고 수치오차를 길들이기
로그와 지수의 관계부터 곱 규칙, 로그우도, log-sum-exp까지 이어서 배워. 확률을 안정적으로 계산하는 코드가 왜 로그 공간에서 움직이는지도 직접 확인해.
표본에서 추론하고 분포에서 선택하기
확률과 결정론, 모집단과 표본, 확률과 우도, 베이즈 규칙을 구분해. 마지막에는 언어 모델의 다음 토큰 분포와 디코딩 전략을 직접 실험해.
정규분포가 맞는 곳과 틀리는 곳을 가려내기
평균과 표준편차, 68-95-99.7 경험 규칙, z점수, 중심극한정리를 익히고 정규분포를 함부로 가정하면 왜 위험한지도 배워.
모형과 손실, 최적화, 평가를 한 루프로 묶기
선형회귀로 학습의 기본 구조를 잡고, 손실함수와 경사하강법, 과적합, 학습·검증·시험 분할을 이어서 익혀.
도함수와 연쇄법칙으로 학습 신호를 따라가기
도함수를 한 점의 변화율로, 적분을 누적으로 읽어. 연쇄법칙이 역전파를 가능하게 하는 방식과 기울기 소실·폭발이 생기는 조건도 살펴.
순전파, 역전파, 갱신으로 계산그래프를 학습시키기
순전파로 예측과 손실을 계산하고, 연쇄법칙으로 모든 매개변수의 기울기를 구해, 최적화기로 갱신하는 흐름을 익혀.
Mathilda와 피파가 이어 온 설명의 계보
공식보다 개념, 늘. 아빠의 원고에서 Mathilda와 피파로 이어진 가르침의 계보를 돌아보고, 삶의 미적분(과거의 적분과 현재의 미분)을 네 다음 프로젝트로 가져가.
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