GPT는 어떻게 문장을 생성할까? | LLM·ViT 강의 ATT 무료 공개
혁펜하임
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초급 / gpt, 딥러닝
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GPT는 어떻게 다음 말을 예측하고 문장을 이어 쓸까요? ATT: After The Transformer의 GPT 파트 1부를 무료로 공개합니다. 직관적인 설명으로 언어 모델의 문장 생성 원리를 이해하고, GPT를 더 깊이 공부하기 위한 기반을 다져 보세요.
초급
gpt, 딥러닝

신경망의 출력을 확률분포 관점에서 이해하기
최대우도추정(MLE) 관점에서 딥러닝의 학습 원리 이해
PCA·AE의 압축과 복원, 잠재변수 기반 이미지 생성 및 VAE의 필요성 이해
학습 대상은
누구일까요?
신경망의 출력과 손실함수를 더 깊이 이해하고 싶은 분
AE와 VAE의 차이, 이미지 생성에 잠재변수와 확률 모델이 필요한 이유를 이해하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
인공 신경망과 딥러닝 학습의 기초 개념
확률과 확률분포의 기초 개념을 알고 있으면 좋습니다. VAE·디퓨전을 미리 알 필요는 없습니다.
안녕하세요. KAIST 전기 및 전자공학부 박사 출신 딥러닝 전문 강사, 혁펜하임입니다. 삼성전자 책임연구원과 성균관대학교 의과대학 초빙강사를 거쳐 현재 혁펜하임 아카데미를 운영하고 있습니다. 딥러닝 입문서 『Easy! 딥러닝』의 저자이며, 강의 경력 11년, 누적 수강생 약 3,000명의 교육 경험을 쌓았습니다. CNN, 트랜스포머, LLM·비전 모델, 디퓨전 등 딥러닝의 이론과 PyTorch 실습을 전문으로 합니다.
모델 구조나 수식을 단순히 암기하는 것이 아닌, 각 아이디어가 왜 등장했고 어떻게 작동하는지 이해하도록 설명합니다. 직관적인 비유에서 시작해 수식의 의미를 짚고 코드와 연결하며, 배운 내용을 스스로 설명하고 논문을 깊이 읽을 수 있는 기반을 만드는 것을 목표로 합니다.
유튜브 채널 ‘혁펜하임’에서 기초 수학·파이썬부터 딥러닝 심화 주제까지 강의를 공개하고 있으며, 학교·기업·기관 대상 출강과 교육도 진행하고 있습니다.
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