집중과 선택, 그리고 몰입

시계열 분석 · Chapter 4 비정상 시계열을 위한 고급 예측 모형 ARIMA 모형과 차분(Differencing)으로 트렌드·계절성 다루기 강의 슬라이드 + 교수님 노하우 정리 목차 비정상 시계열 모형화의 흐름 차분(Differencing) — 트렌드와 계절성 제거 Dickey-Fuller 단위근 검정 ARIMA(p,d,q) 트렌드 모형 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_S 계절 모형 ACF·PACF로 차수 결정하기 잔차 독립성 검정 (Box-Ljung Test) 홀드아웃과 모형 선택 예측 시 주의사항 1. 비정상 시계열 모형화의 흐름 시계열 데이터에 트렌드나 계절..

🎓 13주차 딥러닝 강의 정리 대규모 언어 모델(LLM)완전 정복 가이드 Large Language Models · Transformer · RLHF · LoRA · CLIP · Multimodal GPT LLaMA Claude Gemini Scaling Law In-context Learning Chain-of-Thought LoRA CLIP DALL-E 📋 목차 대규모 언어 모델(LLM)이란? LLM의 구조 — Decoder-Only Transformer 사전학습과 스케일링 법칙 사람 선호 반영 파인튜닝 (RLHF / RLAIF / Constitutional AI) 프롬프트 활용 능력 & In-cont..

LINEAR ALGEBRA · SECTION 4.1 실벡터공간Real Vector Spaces 벡터공간을 정의하는 10개의 공리부터 다양한 예시(행렬·함수·수열 공간), 비예시, 비표준 연산을 가진 특이한 벡터공간, 그리고 파생 성질의 증명까지 정리합니다. 목차 01벡터공간의 정의 02벡터공간의 10가지 공리 03벡터공간 검증 방법 04기본 예시들 05비예시와 특이한 벡터공간 06파생 성질과 증명 01벡터공간의 정의 실벡터공간(real vector space)은 두 가지 연산이 정의된 공집합이 아닌 집합 $V$입니다. $$\text{덧셈: } V\times V\to V, \quad ..

LINEAR ALGEBRA · EUCLIDEAN VECTOR SPACES 유클리드 벡터 공간벡터 · 노름 · 내적 · 직교성 $\mathbb{R}^n$ 공간에서의 벡터 연산부터 노름(길이), 단위벡터, 내적(dot product), 코시-슈바르츠 부등식, 그리고 직교성까지 기하와 대수를 함께 정리합니다. 목차 01벡터와 좌표 — $\mathbb{R}^2, \mathbb{R}^3, \mathbb{R}^n$ 02벡터 연산과 선형결합 03노름, 단위벡터, 거리 04내적 (Dot Product) 05코시-슈바르츠 부등식과 기하 06직교성 (Orthogonality) 01벡터와 좌표 기하적 벡터 ..

LINEAR ALGEBRA · SECTION 2.3 행렬식의 성질과 크라메르 공식Properties of Determinants & Cramer's Rule 행렬식의 기본 성질부터 곱셈 정리, 수반행렬(adjoint)을 이용한 역행렬 공식, 그리고 크라메르 공식까지 — 핵심 정리와 증명을 차근차근 정리합니다. 목차 01행렬식의 기본 성질 02기본행렬 보조정리 03가역성 판정과 곱셈 정리 04여인자, 수반행렬, 역행렬 공식 05크라메르 공식 (Cramer's Rule) 01행렬식의 기본 성질 $A, B \in \mathbb{R}^{n\times n}$이고 $k \in \mathbb{R}$일 때, 행..

인공지능 융합 세미나 · 11회차 Physical AI의 현재와 미래생각하는 AI에서 일하는 AI로 로봇 청소기에서 휴머노이드까지 — 왜 지금 '피지컬 AI'가 중요해졌는지, 그리고 로봇이 실제 현장에서 일하기 위해 무엇이 필요한지를 중심으로 정리합니다. 🎤 LG전자 HS로보틱스연구소 박경섭 책임연구원 목차 00로봇이 사람의 일을 대체할 수 있을까? — 피규어 AI 실험 01왜 지금 Physical AI인가 02LG전자 로봇의 진화 — 청소기에서 휴머노이드까지 03핵심 기술 ① VLA (Vision-Language-Action) 04핵심 기술 ② 데이터 팩토리 & 월드 모델 05산업 현장..

Deep Learning · Lesson 12 생성 모델 (Generative Model)VAE · GAN · Diffusion 관측된 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 스스로 만들어내는 생성 모델의 개념과, 대표적인 세 가지 방법론 VAE, GAN, Diffusion의 구조·원리·장단점을 정리합니다. 학습 목표 1생성 모델의 개념을 이해하고 설명할 수 있다 학습 목표 2VAE · GAN · Diffusion의 차이를 이해하고 설명할 수 있다 목차 01복습 — 튜링 테스트와 생성 AI의 출발점 02생성 모델(Generative Model)의 개념 03..

📅 2025년 5월 21일 📗 시계열 분석 실습 2 Deterministic Analysis— 회귀분석 기반 결정론적 시계열 모형 이차함수 추세 + 계절성 가변수 회귀모형, 꺾인 직선(Piecewise) 모형, 모형 비교(MSE/AIC), 잔차 분석, 그리고 항공 여객 데이터(9/11 효과)까지 다룹니다. 목차 01결정론적 분석이란? 02이차함수 추세 + 계절 가변수 회귀모형 03계절성 가설 검정 (F-검정) 04꺾인 직선 모형 (Piecewise Linear) 05모형 비교 — MSE & AIC 06잔차 분석 & 독립성 검정 07항공 여객 데이터 — 9/11 구조 변화 분석 ..

📅 2025년 5월 14일 📘 시계열 분석 실습 1 R 기초 & 시계열 시각화— Time Plot & Smoothing R 프로그램 기초 문법부터 시작하여 Violent Crime 데이터를 활용한 시계열 객체 변환, Time Plot 작성, Lowess / Cubic Spline 평활화까지 다룹니다. 목차 01R 프로그램 기초 02실습 데이터 — Violent Crime (1989–1997) 03시계열 객체(ts) 변환 & Time Plot 04평활화 — Lowess & Cubic Spline 05시계열 분해 — decompose & STL 01 R 프로그램 ..

AI 세미나 강의 정리 Trustworthy AI Beyond the Model모델을 넘어, 신뢰로 완성되는 인공지능 이 글은 Trustworthy AI (신뢰 가능한 인공지능) 분야의 주요 개념을 다룬 강의를 정리한 내용입니다. AI 시스템이 사회 안으로 깊숙이 들어오면서, 단순한 성능을 넘어 공정성(Fairness)과 안정성(Safety)이 왜 중요한지, 그리고 이를 어떻게 기술적으로 해결하는지 살펴봅니다. 목차 Trustworthy AI란 무엇인가 — 실제 사례에서 출발 신뢰 가능한 AI의 6가지 요소 공정성(Fairness) — 개념과 정의 불공정성의 원인 공정성 향상 방법론 ..