딥러닝을 공부하다가 모델 이름과 수식이 한꺼번에 등장해 큰 흐름을 놓친 적이 있나요? 이 강의는 딥러닝을 어려운 공식의 모음이 아니라, 하나의 인공 뉴런이 ChatGPT까지 발전해 온 문제 해결의 역사로 설명합니다. 저는 LG전자 DX School에서 전공과 경험이 서로 다른 수강생을 대상으로 수백 차시의 딥러닝 강의를 진행했습니다. 그 과정에서 “설명을 들을 때는 알겠지만 새로운 수식과 모델이 나오면 다시 막막하다”는 어려움을 발견했습니다. 그래서 모델의 구조나 계산법보다 먼저 무엇이 문제였고, 기존 방법은 왜 실패했으며, 이를 해결하기 위해 무엇을 바꾸었는지를 설명하는 방식으로 강의를 개선했습니다. 이 강의에서는 ‘선 긋기’라는 하나의 그림을 따라 퍼셉트론부터 CNN, RNN, Attention, Transformer와 거대언어모델까지 연결합니다. 수식을 직접 계산하기보다 각 수식이 어떤 문제를 해결하는지 이해하고, 새로운 AI를 만났을 때 다음 질문으로 스스로 분석할 수 있도록 돕습니다. “이 모델은 어떤 문제를 해결하려고 무엇을 바꾸었고, 어떤 판단을 사람에게 남겼을까?” 궁극적으로 AI를 무조건 믿거나 두려워하지 않고, 모델에 맡길 일과 사람이 확인하고 책임져야 할 일을 구분하는 힘을 기르는 강의입니다.