딥러닝

저자

시스템경영공학부 이지환 교수

공개

2025년 1월 1일

원리를 손으로 확인하는 딥러닝.

이 수업은 시스템경영공학부 3학년을 대상으로, 딥러닝의 원리를 수식의 유도가 아니라 직접 계산하고 실험하는 방식으로 배운다. 다루는 다섯 축은 실무에서 가장 많이 쓰이는 것들이다: 정형 데이터, 이미지, 객체탐지, 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 — 손실함수, 경사하강법
WEEK 04
학습의 실전 — 학습률·배치·역전파·일반화, 정형 데이터
PART 2 · 딥러닝과 컴퓨터 비전
HW1 출제
WEEK 05
이미지 데이터와 콘볼루션 연산
이론 Ch05 이론 Ch06 도장 05 실습 02
WEEK 06
CNN 구조와 아키텍처
이론 Ch07 도장 06 실습 03
HW2 출제
WEEK 07
CNN 학습 전략과 전이학습
이론 Ch08 도장 07 실습 04
WEEK 08
중간고사
1~7주 · 손계산 중심 — 도장과 같은 유형
프로젝트 킥오프
WEEK 09
객체탐지 — 분류에서 위치로, 라벨링 실습
이론 Ch09 도장 09
PART 3 · 텍스트와 LLM
WEEK 10
텍스트 표현 — 토큰화, 임베딩
이론 Ch10 도장 10 실습 05
중간점검
WEEK 11
어텐션과 Transformer — 어텐션 손계산
이론 Ch11 도장 11 실습 05
HW3 출제
WEEK 12
LLM의 원리와 활용 — 프롬프팅, API
이론 Ch12 도장 12 실습 05
PART 4 · 프로젝트와 마무리
WEEK 13
프로젝트 워크숍 — 팀별 실험, 교수 피드백
자체 수집 데이터 객체탐지
WEEK 14
프로젝트 발표
발표 + 자료 제출
WEEK 15
기말고사
9~12주 · 손계산 + 개념

과제·평가 기준·프로젝트 규정 등 상세는 강의계획서를 보라.


0.1 수업의 세 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 객체탐지 모델 구축

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

0.2 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. 수업 중에는 각자 노트북으로 함께 조작한다.

도장은 문제 번호가 곧 문제다 — 번호를 바꾸면 같은 유형의 새 문제가 무한히 나온다. 연습은 아무 번호나, 개인 연습은 학번 뒤 4자리를 넣어보자.

0.3 수강 환경

노트북(사양 무관) + 스마트폰 + 구글 계정 — 이것이 전부다. 이 수업은 설치 없는 수업을 지향한다.

  • 이론·도장: 브라우저만 있으면 된다
  • 실습·프로젝트의 GPU: Google Colab (무료 티어로 충분한 규모로 설계됨). GPU가 배정되지 않을 때의 예비 경로는 Kaggle Notebooks
  • 라벨링: makesense.ai — 브라우저에서 계정 없이 동작하며, 이미지가 서버로 업로드되지 않는다
  • 데이터 수집: 각자의 스마트폰으로 촬영한다
  • LLM 실습: 학생 개인에게 결제를 요구하지 않는다 (수업에서 경로 제공)

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