AI 요약관련 정보

• "혼자 만들면서 공부하는 딥러닝"은 한미디어의 두 번째 "혼자 만들면서" 시리즈 책으로, 딥러닝의 핵심인 합성곱 신경망(CNN)과 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 구현하며 학습합니다. 📚
• 딥러닝 분야 중 CNN과 LLM에 집중하며, 특히 LLM은 트랜스포머 인코더, 디코더, 인코더-디코더 모델의 원리를 심층적으로 다룹니다. 🧠
• 이론과 활용의 균형을 맞춰, 모델을 직접 손으로 구현하며 내부 구조와 작동 원리를 명확히 이해하는 실습 중심 학습을 지향합니다. 🛠️
• 케라스(Keras)와 케라스 NLP(Keras NLP)를 주로 사용하며, 사전 훈련 모델 활용을 위해 허깅페이스 트랜스포머스(Hugging Face Transformers) 라이브러리도 다룹니다. 💻
• LeNet, AlexNet부터 EfficientNet까지 다양한 CNN 모델과 BERT, GPT-2, LLaMA, Gemma, T5 등 약 18~20개의 주요 LLM을 직접 구현합니다. 🔢
• 오픈소스 LLM 학습을 통해 상용 모델의 동작 원리를 유추하고 최신 기술을 이해하는 데 큰 도움을 제공합니다. 💡
• 책 전체 내용을 동영상 강의로 제공하며, 홍공단 스터디, 깃허브 소스 코드, 에러타 페이지, Q&A(블로그, 카톡, 디스코드) 등 풍부한 학습 지원을 제공합니다. 🤝
• 책 내용 외에도 새로운 오픈소스 LLM에 대한 추가 동영상 강의를 지속적으로 제공하여 최신 트렌드를 반영할 예정입니다. 🚀