초파리 연구실의 딥러닝 A to Z

연구실 식구들

세 식구가 모든 편의 끝에서 그 편을 한마디씩 정리해 줍니다.

박사

설명 담당. 어려운 식도 그림 한 장으로 풀어 줍니다. 신나면 손에서 보랏빛 불꽃이 나요.

조수

실험 담당. 밤새 코드를 돌리고, 결과가 기준선에 지면 같이 울어 줍니다.

초파리 연구원

진짜 뇌를 가진 유일한 식구. 사람과 AI가 자기 뇌를 흉내 낸다는 말에 늘 한마디 합니다.

연구 지도 — 여덟 편을 차례로

위에서부터 차례로 읽으면 이야기가 이어집니다. 궁금한 편부터 골라 읽어도 괜찮아요. 편마다 맨 위에 "먼저 읽으면 좋은 편"이 적혀 있습니다.

AI의 원리와 부품데이터를 숫자로순서와 주의

1. 3-1

   AI는 어떻게 작동하나

   규칙을 사람이 정하면 머신러닝, 데이터에서 스스로 찾으면 딥러닝. 사람 뇌, 초파리 뇌와 나란히 비교해요.

   조명을 어둡게 바꿔 보고, 어느 방법이 버티는지 봅니다.

   
2. 3-2

   신경망의 부품

   뉴런, 가중치, 활성함수, 역전파. 신경망을 레고처럼 하나씩 조립하는 부품들이에요.

   기울기를 따라 산을 내려가며 오차를 줄여 봅니다.

   
3. 3-3

   이미지와 CNN

   사진은 숫자 격자예요. 작은 돋보기(필터)로 훑으며 무늬를 찾으면, 그림을 조금 옮겨도 알아봐요.

   숫자 7을 옮기고 섞어서 MLP와 CNN을 겨뤄 봅니다.

   
4. 3-4

   음성

   소리는 공기의 떨림이에요. 떨림을 재고, 잘라서, 높이별로 나누면 숫자 그림이 돼요.

   합성한 소리를 직접 들으며 3비트와 16비트를 비교합니다.

   
5. 3-5

   텍스트

   글자는 번호, 번호는 조각(토큰), 조각은 뜻이 담긴 좌표(임베딩)로 바뀌어요.

   가르치지 않았는데 "초파리"와 "모기"가 가까워지는 걸 봅니다.

   
6. 3-6

   시계열·주가

   "내일도 오늘과 같다"는 가장 단순한 답부터 이겨야 해요. 실제 주가로 해 보면 생각보다 어렵습니다.

   함정 네 가지를 숫자로 확인합니다. 교육용 예시이며 투자 조언이 아닙니다.

   
7. 3-7

   순서 모델

   기억을 들고 한 칸씩 걷는 신경망. RNN, LSTM, GRU가 무엇을 얼마나 오래 기억하는지 봐요.

   첫 신호를 뒤집어서 20칸 뒤의 기억이 따라 바뀌는지 봅니다.

   
8. 3-8

   어텐션·트랜스포머

   기억에 기대는 대신 필요할 때마다 앞을 다시 찾아봐요. 오늘날 언어 모델의 뼈대입니다.

   도서관 비유로 Q·K·V를 손으로 계산해 봅니다.

   

연구실의 하루

각 편의 마지막에서 이 장면들을 다시 만나요.

이렇게 보면 좋아요