태그: #deep-learning

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• Multi-GPU 분산 학습 완전 가이드: DDP, FSDP, DeepSpeed

  PyTorch 공식 문서 기반으로 Multi-GPU 분산 학습의 핵심인 DDP, FSDP, DeepSpeed ZeRO를 체계적으로 분석하고 실전 설정법을 정리한다.

  2026-03-01 · 31 분 읽기 #gpu#cuda#distributed-training#deep-learning#pytorch

• CUDA Hands-on 완벽 가이드: GPU 컴퓨팅의 모든 것

  NVIDIA CUDA의 기초 개념부터 GPU 아키텍처, C/C++ 커널 프로그래밍, 메모리 최적화, Python 연동(PyTorch, Numba, CuPy), Multi-GPU 학습, 프로파일링, 트러블슈팅까지 실전 중심으로 다루는 종합 가이드.

  2026-03-01 · 64 분 읽기 #cuda#gpu#nvidia#deep-learning#machine-learning

• 자율주행/로보틱스 기술 스택 완전 정복: C++, ROS2, CUDA, TensorRT부터 VLM/VLA, 시뮬레이션까지

  자율주행과 로보틱스의 핵심 기술 스택을 총정리한다. Modern C++, ROS/ROS2, CUDA 병렬 프로그래밍, TensorRT 최적화, 모델 경량화(양자화/프루닝), 센서 퓨전(GPS/IMU/카메라/LiDAR), VLM/VLA 모델, SIL/HIL 테스팅, 시뮬레이션(CARLA/Isaac Sim), 자율주행 풀 스택, VR/AR 디지털 트윈, 클라우드 인프라까지 13개 핵심 영역을 실

  2026-03-01 · 31 분 읽기 #autonomous-driving#robotics#ros2#cuda#tensorrt

• 강화학습(Reinforcement Learning) 완벽 가이드: 이론부터 최신 알고리즘, 실전 구현까지

  강화학습의 핵심 이론인 MDP, Bellman 방정식부터 Q-Learning, DQN, Policy Gradient, A3C, PPO, SAC까지 주요 알고리즘을 수식으로 유도하고, RLHF, AlphaGo, 로보틱스 응용 사례와 PyTorch 구현 예제를 총정리한다.

  2026-03-01 · 69 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhf

• GAN 논문 완벽 분석: 생성적 적대 신경망이 열어젖힌 AI 생성 모델의 시대

  Ian Goodfellow의 GAN 원본 논문부터 DCGAN, WGAN, Progressive GAN, StyleGAN까지 — 생성적 적대 신경망의 핵심 이론인 minimax 게임, Nash 균형, 학습 불안정성 해결법을 수식과 함께 분석하고, GAN 계보의 진화를 총정리한다.

  2026-03-01 · 55 분 읽기 #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generation

• GPT 시리즈 논문 완벽 분석: GPT-1부터 GPT-4까지, 언어 모델이 세상을 바꾸기까지의 여정

  OpenAI의 GPT 시리즈를 세대별로 완벽 분석한다. GPT-1의 비지도 사전학습, GPT-2의 Zero-shot 학습, GPT-3의 In-context Learning과 Scaling Law, InstructGPT의 RLHF, GPT-4의 멀티모달까지 — 각 논문의 핵심 기여와 아키텍처 진화를 수식과 함께 정리한다.

  2026-03-01 · 61 분 읽기 #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training

• Attention Is All You Need - Transformer 논문 완전 분석

  Transformer 아키텍처의 핵심인 "Attention Is All You Need" 논문을 Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding 등 핵심 메커니즘을 하나씩 분석한다.

  2026-03-01 · 27 분 읽기 #ai-papers#transformer#deep-learning#attention

• vLLM & Ollama 완벽 가이드: LLM 서빙 엔진의 구동, 파라미터, 환경변수 총정리

  vLLM의 PagedAttention 아키텍처와 Ollama의 로컬 LLM 실행 환경을 심층 비교한다. 설치부터 서버 구동, API 호출, 주요 CLI 인자, 샘플링 파라미터, 환경변수, 양자화(AWQ/GPTQ/GGUF), 멀티 GPU 구성, Docker 배포, 성능 튜닝까지 — LLM 서빙에 필요한 모든 설정을 실전 예제와 함께 총정리한다.

  2026-03-01 · 56 분 읽기 #vllm#ollama#model-serving#inference#gpu

• OpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지

  OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.

  2026-03-01 · 51 분 읽기 #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-coding

• GPU 메모리 최적화와 Mixed Precision Training 완전 가이드

  NVIDIA 공식 문서 기반으로 GPU 메모리 구성 요소를 분석하고, Mixed Precision Training, Gradient Checkpointing 등 메모리 최적화 기법을 정리한다.

  2026-03-01 · 32 분 읽기 #gpu#cuda#mixed-precision#optimization#deep-learning

• Segment Anything Model 완전 정복: SAM 1 → SAM 2 → SAM 3 논문 분석과 실전 가이드

  Meta AI의 Segment Anything Model(SAM) 시리즈를 완전 정복한다. SAM 1(이미지 프롬프터블 세그멘테이션), SAM 2(비디오 실시간 세그멘테이션), SAM 3(개념 인식 세그멘테이션)까지 아키텍처, 데이터셋, 핵심 혁신, 성능 벤치마크, 그리고 설치·실행 방법을 총정리한다.

  2026-03-01 · 28 분 읽기 #sam#segment-anything#computer-vision#image-segmentation#video-segmentation

• Vision Transformer(ViT) 논문 완벽 분석: 이미지 한 장은 16x16 단어의 가치가 있다

  Google의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.

  2026-03-01 · 45 분 읽기 #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classification

• ResNet 논문 완벽 분석: 잔차 연결(Residual Connection)이 딥러닝의 깊이 한계를 돌파한 방법

  Microsoft의 ResNet 논문을 심층 분석한다. Degradation 문제의 발견, Skip Connection의 수학적 원리, Bottleneck 구조, ImageNet ILSVRC 2015 우승 아키텍처를 수식과 코드로 정리하고 ResNet이 현대 딥러닝에 미친 영향을 조망한다.

  2026-03-01 · 42 분 읽기 #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classification

• DDPM 논문 완벽 분석: 노이즈에서 이미지를 만들어내는 확산 모델의 수학과 원리

  Ho et al.의 DDPM 논문을 심층 분석한다. Forward/Reverse diffusion process, 변분 하한(ELBO), 노이즈 스케줄링, 단순화된 학습 목표(simplified objective)를 수식으로 유도하고, DDIM, Latent Diffusion, Stable Diffusion으로의 진화까지 총정리한다.

  2026-03-01 · 47 분 읽기 #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusion

• BERT 논문 완벽 분석: 양방향 Transformer가 NLP의 판도를 바꾼 방법

  Google의 BERT 논문을 심층 분석한다. Masked Language Model(MLM)과 Next Sentence Prediction(NSP)을 통한 양방향 사전학습, Fine-tuning 전략, 그리고 11개 NLP 벤치마크를 석권한 아키텍처의 핵심 원리를 수식과 코드 예제로 정리한다.

  2026-03-01 · 43 분 읽기 #bert#nlp#transformer#pre-training#fine-tuning