스터디 주제
자연어처리(NLP) 기초부터 최신 LLM 논문까지
“모델을 쓰는 것”을 넘어서 왜 이렇게 동작하는지를 이해하는 데 초점
대학원 진학까지는 부담스럽지만, NLP/LLM 이론을 책과 논문으로 제대로 이해하고 싶은 직장인·독학자를 위한 스터디입니다.
스터디 목표
NLP/LLM을 툴 사용 관점이 아니라 원론·구조 관점에서 이해
Transformer, Attention, Pretraining, Fine-tuning, Alignment 등 핵심 개념을
책 + 논문 기반으로 차분히 정리AI 석사 커리큘럼에서 다루는 핵심 내용을 직장인 페이스로 꾸준히 따라가기
저 역시 AI 석사는 아니지만, AI 관련 직무에 재직 중이며 (1-2 년차)
이론을 더 탄탄히 하고 싶어 스터디를 개설하게 되었습니다.
예상 스터디 일정 (횟수)
주 1회
매주 토요일 저녁 8:00 ~ 9:30 (온라인)
Zoom / Google Meet 등
월 1회 오프라인 모임
토요일
카페 또는 스터디룸
한 달 회고 + 복습 + 저녁 식사 정도의 가벼운 만남
진행 방식
대부분 온라인
가능하면 카메라 ON
매주:
지정된 분량을 각자 읽고
핵심 개념 / 이해 안 된 부분 공유
정리 & 질문 중심
📘 커리큘럼 요약
교재와 핵심 논문 위주, 이론 중심 스터디
장기 커리큘럼이지만, 3개월 단위로 구간을 나눠서 진행합니다
Phase 1 - NLP & ML 기초 다지기
Deep Learning(수학) Ian Goodfellow
Natural Language Processing with Python (NLTK Book)
Phase 2 - NLP 이론의 정석
Speech and Language Processing
Foundations of Statistical Natural Language Processing
Phase 3 - Neural NLP & Transformer
Neural Network Methods in Natural Language
Transformer & 사전학습 모델 논문들
Phase 4 (약 3개월) — LLM & 최신 연구 흐름
GPT-3
Scaling Laws / Chinchilla
Instruction Tuning / RLHF
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
이런 분께 추천합니다
AI / ML 관련 직무에 있거나 관심 있는 분
석사 수준 이론을 독학으로라도 제대로 이해하고 싶은 분
유행 따라가기보다 기본을 단단히 하고 싶은 분
이론위주라 다소 지루할 여지가 있어서 NLP, LLM 관련 프로젝트를 하시는 분들께 추천
스터디 소개 & 개설 이유
AI 관련 일을 하다 보니 “어느 순간부터 모델을 쓰기만 하고, 왜 이렇게 되는지는 흐릿해지는 느낌”이 들었습니다. 혼자 공부하려다 보니 페이스 유지가 어렵고, 같이 정리하며 가면 좋겠다는 생각에 소규모 스터디를 열게 되었습니다. 가르치는 스터디가 아니라 함께 공부하는 스터디입니다.
지원 방법
참고 사항
본 스터디는 영리를 목적으로 하지 않으며, 인프런 스터디 운영 방침을 준수합니다.
