사실 인공 신경망은 분포를 출력한 것이었다! TTD: To The Diffusion의 MLE·AE·VAE 입문 파트를 무료 공개합니다. 최대우도추정으로 신경망의 출력과 손실함수를 이해하고, PCA·오토인코더에서 잠재변수 기반 이미지 생성과 VAE가 필요한 이유까지 연결합니다. 총 5개 수업, 약 2시간 26분입니다.

RNN은 어떻게 순서가 있는 정보를 처리할까요? TTT: To The Transformer의 RNN 파트를 무료로 공개합니다. 순환 신경망의 동작 원리를 직관적인 설명으로 이해하고, 어텐션과 트랜스포머를 공부하기 위한 기반을 다져 보세요.

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.

CNN을 배웠지만 합성곱이 어떻게 이미지의 특징을 찾는지 막막한가요? 혁펜하임의 Legend 13 중 CNN 복습 파트를 무료로 공개합니다. 모델 구조를 단순히 외우는 것이 아닌, CNN의 동작 원리를 직관적인 설명으로 이해해 보세요.