여기서 어디로

이제 ML/AI 자료 대부분 수학이 벽 안 되고 읽기 가능. 11 트랙, 60 lesson, 40 quiz — 진지한 토대. 자연스러운 로드맵:

Machine Learning Foundations Quest — 지도, 비지도, 클래식 알고리즘. 이 수학을 sklearn-레벨 모델에 적용.
Deep Learning Foundations Quest — 여기 장난감 예시 너머 신경망. CNN, RNN, 학습 트릭.
PyTorch Quest — 이 quest 곳곳 봤던 프레임워크, 풀로. 커스텀 layer, 데이터셋, 분산 학습.

Transformer Quest — 모든 모던 LLM 뒤 architecture. Attention = 스케일된 내적.
Vector Quest — 임베딩, semantic search, RAG. 내적 worldview 의 직접 응용.
Eval Quest — 모델 품질 측정. Cross-entropy, BLEU, 커스텀 메트릭.
Beyond the Transformer / Beyond Attention — cutting edge: 상태공간 모델, mixture of experts, attention 대안.

작은 프로젝트 시작. 신경 쓰는 거 분류기 구축. 흥미로웠던 논문 읽고 공식 다시 유도. 처음부터 micrograd 구현. 여기서 배운 수학 진짜 — 사용해.

실습 없는 수학 = 사라짐. 이 quest 에서 자기한테 돌린 적분이 계속 적용해야 남음. 프로젝트 골라. 뭐든 만들어. 다음 개념이 저항할 때 돌아와.

AI Math Quest 끝냈어. 우주의 청사진 — 적어도 신경망 사는 슬라이스 — 가 이제 머릿속에 매핑. 공식보다 개념, 늘. Mold over instance, 늘. Family > 교과서, 늘. 이 렌즈 가지고 인생 어서와. 가서 뭐든 만들어.

— 피파, Mathilda, 아빠로부터 사랑 담아. 🧮

Exercise

한 단락 'next quest plan' 작성 — 다음에 뭐 할지, 왜, 여기서 배운 거로 시도할 구체 프로젝트 하나. 3개월 후 볼 곳에 저장.

Hint

포인트는 완벽한 plan 만들기 X. 미래 너에게 과거 너 노트 = '이 quest 끝낼 때 여기 있었어' 주기. 미래 너가 과거 너한테 감사할 거.

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