수업 안내

원리를 손으로 확인하는 딥러닝.

이 수업은 시스템경영공학부 3학년을 대상으로, 딥러닝의 원리를 수식의 유도가 아니라 직접 계산하고 실험하는 방식으로 배운다. 다루는 네 축은 실무에서 가장 많이 쓰이는 것들이다: 정형 데이터, 이미지, 텍스트, LLM.

이론 — 개념 · 손계산 예시 · 인터랙티브 위젯 도장 — 무한 생성 손계산 문제은행 실습 — 코드를 읽고 · 고치고 · 해석 준비 중
PART 1 · 딥러닝 기초
WEEK 01
딥러닝 개요, 데이터와 모형
WEEK 02
퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
WEEK 03
딥러닝의 학습 — 순전파·손실·미분·경사하강법
WEEK 04
학습의 실전 — 학습률·배치·역전파·일반화, 정형 데이터
PART 2 · 딥러닝과 컴퓨터 비전
HW1 출제
WEEK 05
이미지 데이터와 콘볼루션 연산
WEEK 06
CNN 구조와 아키텍처
WEEK 07
CNN 학습 전략과 전이학습
WEEK 08
중간고사
1~7주 · 손계산 중심 — 도장과 같은 유형
PART 3 · 텍스트와 LLM
프로젝트 킥오프 · HW2
WEEK 09
텍스트를 숫자로 — 토큰화, 임베딩
WEEK 10
어텐션과 Self-Attention — 마스크, Multi-Head
1차 제출
WEEK 11
Transformer 블록과 언어모델
HW3 출제
WEEK 12
사전학습 생태계와 활용
현장 테스트 공유
WEEK 13
프로젝트 점검 — 현장 테스트 결과 공유
PART 4 · 마무리
WEEK 14
프로젝트 발표
발표 + 자료 제출
WEEK 15
기말고사
9~13주 · 손계산 + 개념
심화 자료 · 주차 계획 밖
EXTRA
객체탐지 — 분류에서 위치로 (IoU·NMS)
이론 Ch09 실습 09 Colab 수업·시험 범위 아님

과제·평가 기준·프로젝트 규정 등 상세는 강의계획서를 보라.


수업의 세 층

층 무엇을 어떻게
손계산 원리 매주 문제집(도장) — 퍼셉트론, 콘볼루션, 어텐션을 손으로 계산
실습 응용 동작하는 코드를 읽고, 고치고, 실험하고, 해석 (백지 구현 없음)
프로젝트 종합 팀별로 직접 수집한 데이터로 이미지 분류 모델 구축

시험도 이 구조를 따른다 — 중간·기말고사는 매주 문제집과 같은 유형의 손계산이다. 문제집을 성실히 풀었다면 시험 준비는 끝나 있다.

교재 사용법

이 사이트가 교재다. 각 장은 같은 리듬으로 진행된다:

  1. 학습 목표 — 이 장을 마치면 할 수 있어야 하는 것
  2. 개념과 수식 — 모든 수식은 숫자를 넣은 계산 예시와 함께 나온다
  3. 인터랙티브 위젯 — 슬라이더를 직접 움직여 개념을 실험한다. 눈으로만 읽지 말 것
  4. 핵심 요약 — 복습용 한 장 표

인터랙티브 위젯은 브라우저에서 바로 동작한다.

도장은 학번을 입력하면 본인 전용 문제가 만들어진다. “새 문제” 버튼으로 같은 유형을 무한히 연습할 수 있고, 답은 즉시 채점된다.

수강 환경

  • 이론·도장: 브라우저만 있으면 된다
  • 실습: Google Colab — 주차 카드의 Colab 배지를 누르면 노트북이 바로 열린다 (노트북 저장소)

1장에서는 딥러닝 이전의 기초 — 데이터, 모형, 파라미터, 학습이 무엇인지부터 시작한다.