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AWS Summit 2026 마지막 세션 후기: AWS Trainium 기반 LLM 추론 A to Z
Neuron 환경, Trainium 기반 LLM 추론, 성능 측정 지표와 최적화 전략을 가볍게 정리한 AWS Summit 2026 마지막 세션 후기
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CS231n Lecture 18 - Human-Centered AI
human-centered computer vision, fairness, privacy, healthcare, assistive robotics
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CS231n Lecture 17 - Robot Learning
reinforcement learning, model-based planning, imitation learning, vision-language-action models
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CS231n Lecture 16 - Vision and Language
CLIP, multimodal language models, grounding, model chaining
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CS231n Lecture 15 - 3D Vision
3D representations, neural fields, NeRF, Gaussian splatting
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CS231n Lecture 14 - Generative Models 2
Generative adversarial networks, rectified flow, latent diffusion
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CS231n Lecture 13 - Generative Models 1
Maximum likelihood, autoregressive models, variational autoencoders
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CS231n Lecture 12 - Self-Supervised Learning
Pretext task, MAE, contrastive representation learning
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CS231n Lecture 11 - Large-Scale Distributed Training
GPU cluster의 memory, communication, parallelism
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CS231n Lecture 10 - Video Understanding
Spatiotemporal representation과 action recognition
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CS231n Lecture 9 - Object Detection, Image Segmentation, and Visualization
Dense prediction과 모델 시각화
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CS231n Lecture 8 - Attention and Transformers
Attention 연산과 Transformer 구조
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CS231n Lecture 7 - Recurrent Neural Networks
RNN 구조와 sequence modeling
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CS231n Lecture 6 - Training CNNs and CNN Architectures
CNN 구성 요소와 아키텍처, 초기화, 데이터 증강, 전이 학습, 학습 방법
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Assignment 2-2: Dropout
Dropout 개념 및 구현
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Assignment 2-1: Batch Normalization
Batch Norm, Layer Norm
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CS231n Lecture 5 - Image Classification with CNNs
CNN 이미지 분류
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CS231n Lecture 4 - Neural Networks and Backpropagation
Neural Networks, Backprop
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Assignment 1-5: Training a fully connected network
FullyConnectedNet 구현, Momentum, RMSProp, Adam
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Assignment 1-4: Higher Level Representations: Image Features
HOG, HSV feature 추출과 feature 기반 분류기 학습
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Assignment 1-3: Two-Layer Neural Network
완전연결계층 구현
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Assignment 1-2: Implement a Softmax classifier
softmaxloss 구현, SGD 구현
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CS231n Lecture 3 - Regularization and Optimization
Regularization의 목적, L1/L2 정규화, gradient descent, SGD, momentum, RMSProp, Adam과 learning rate schedule
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Assignment 1-1: k-Nearest Neighbor classifier
kNN 구현, training, testing, cross-validation
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CS231n Lecture 2 - Image Classification with Linear Classifiers
이미지 분류 문제, 데이터 기반 접근, Nearest Neighbor와 K-NN, 선형 분류기의 입력 shape와 score 계산 정리
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CS231n Lecture 1 - Introduction
컴퓨터 비전의 문제 정의, 데이터 기반 접근, 이미지 분류와 딥러닝으로 이어지는 흐름 정리
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7.2.1. Left and Right Inverses and the Pseudoinverse
네 기본 부분공간 관점에서 left inverse, right inverse, projection, pseudoinverse를 정리하기
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8.3. The Search for a Good Basis
change of basis의 선형대수 구조와 JPEG, wavelet, image compression 예시를 함께 정리하기
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8.2. The Matrix of a Linear Transformation
basis와 coordinates를 선택하면 linear transformation이 matrix로 표현되는 과정과 projection, derivative 예시 정리
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8.1. The Idea of a Linear Transformation
좌표와 행렬을 잠시 내려놓고 선형변환의 의미, 예시, 비예시, 선형성 조건을 정리하기
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7.2. Bases and Matrices in the SVD
rank-one 행렬의 SVD 예시와 네 기본 부분공간의 orthonormal basis 관점에서 SVD 이해하기
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7.1. Image Processing by Linear Algebra
SVD의 기본 형태, 행공간과 열공간의 직교기저, A^TA와 AA^T로 singular vector를 구하는 방법 정리
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6.2.1. Similar Matrices and Jordan Form
similar matrix의 의미, 대각화와의 관계, 반복 고유값에서 Jordan form이 필요한 이유 정리
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6.5. Positive Definite Matrices
positive definite matrix의 판별 조건, quadratic form, 최소점, ellipse와 ellipsoid의 기하적 의미 정리
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6.4.1. Complex Matrices and Fast Fourier Transform
대칭행렬의 복소수 버전인 Hermitian matrix, unitary matrix, Fourier matrix와 FFT의 기본 아이디어 정리
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6.4. Symmetric Matrices
대칭행렬의 실수 고유값, 직교 고유벡터, spectral theorem, positive definite matrix의 기본 판별법 정리
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10.3. Markov Matrices, Population, and Economics
Markov 행렬의 정의, 고유값 1, steady state, 인구 이동 모델과 Fourier series로 이어지는 직교기저 관점 정리
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6.3. Systems of Differential Equations
고유값과 고유벡터로 선형 미분방정식 시스템을 풀고, 행렬지수 e^{At}와 안정성을 이해하기
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6.2. Diagonalizing a Matrix
고유벡터 행렬을 이용한 대각화, 행렬의 거듭제곱, 대각화 가능 조건, Fibonacci 수열 예시
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Transformer
Self-Attention을 기반으로 한 Transformer 구조, Encoder, Decoder, Masked Self-Attention과 Cross-Attention 정리
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6.1. Introduction to Eigenvalues
고유값과 고유벡터의 정의, characteristic equation, projection, permutation, rotation matrix 예시
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Self-Attention
일반 Attention에서 Self-Attention으로 넘어가는 관점 전환과 Q, K, V의 역할을 정리한다.
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5.3. Cramer's Rule, Inverses, and Volumes
크래머 공식, 여인수로 표현한 역행렬, 행렬식이 나타내는 넓이와 부피의 의미 정리
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Attention 직관
Decoder의 잠정 상태, attention score, attention weight, context vector 흐름 직관
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5.2. Permutations and Cofactors
순열 공식과 cofactor 전개로 determinant를 계산하는 방법
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Attention
seq2seq의 고정 길이 벡터 한계를 보완하는 Attention 구조와 WeightSum, AttentionWeight, TimeAttention 구현 정리
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5.1. The Properties of Determinants
행렬식의 기본 성질과 소거법, 가역성, 곱셈 법칙, 전치와의 관계 정리
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RNN 문장 생성 텐서 형상
RNN 문장 생성 과정에서 입력 임베딩, LSTM, 출력층, softmax까지의 텐서 형상을 정리한다.
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4.4. Orthonormal Bases and Gram-Schmidt
직교기저, 직교행렬, 그람-슈미트 과정, QR 분해
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RNN을 사용한 문장 생성
RNN 언어 모델을 이용한 문장 생성, seq2seq, Encoder-Decoder 구조와 Peeky 개선