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TL;DR
NYU의 2025년 봄 학기 딥러닝 강의는 인공지능의 역사적 흐름과 현대 딥러닝의 핵심 구성 요소를 체계적으로 다룬다. 데이터, 모델 아키텍처, 손실 함수라는 세 가지 기둥을 중심으로 복잡한 패턴을 학습하는 원리를 설명하며, 특히 사람이 직접 특징을 추출하던 방식에서 신경망이 스스로 특징을 학습하는 '엔드 투 엔드' 방식으로의 전환을 강조한다. 강의 전반에 걸쳐 PyTorch 프레임워크를 활용한 실습이 병행되며, 이론적 토대와 실무적 구현 능력을 동시에 배양하는 것을 목표로 한다.
챕터별 상세
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강의 개요 및 운영 방식
NYU 딥러닝 과정의 목표와 성적 산출 방식, 과제 제출 기한 등 전반적인 강의 운영 로직을 안내한다. 학생들은 매주 실습 세션에 참여하며 PyTorch를 이용한 모델 구현 능력을 기르게 된다. 강의 웹사이트와 GitHub 저장소를 통해 모든 자료가 공개되며 오픈 소스 커뮤니티의 기여를 장려한다.
NYU의 딥러닝 강의는 이론과 실습의 균형을 중시하며, 모든 강의 자료는 오픈 소스로 제공된다.
12:30
인공지능의 역사와 딥러닝의 부상
1950년대 퍼셉트론부터 시작하여 연결주의(Connectionism)의 쇠퇴와 부활 과정을 연대기별로 정리한다. 과거 수작업으로 특징을 추출하던 방식(Feature Engineering)의 한계를 지적하고 데이터로부터 직접 특징을 학습하는 딥러닝의 우수성을 강조한다. 2012년 AlexNet의 성공 이후 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서 일어난 패러다임 변화를 다룬다.
딥러닝은 수십 년간의 연구 끝에 데이터와 컴퓨팅 파워의 증가로 인해 현대 AI의 주류가 되었다.
25:45
딥러닝의 3대 구성 요소
모든 딥러닝 시스템은 데이터(Data), 모델 아키텍처(Architecture), 손실 함수(Loss Function)라는 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 입력 데이터를 수치화하고 이를 처리할 신경망 구조를 설계한 뒤, 예측 오차를 계산하는 손실 함수를 정의하는 과정을 상세히 기술한다. 최적화 알고리즘을 통해 손실을 최소화하는 방향으로 파라미터를 조정하는 것이 학습의 본질임을 명시한다.
이 세 가지 요소의 조합에 따라 모델의 성능과 용도가 결정된다.
38:20
신경망의 기본 연산과 비선형성
선형 변환과 비선형 활성화 함수의 결합이 신경망의 표현력을 결정하는 핵심 원리임을 설명한다. 행렬 곱셈을 통해 데이터를 고차원 공간으로 투영하고 ReLU나 Sigmoid 같은 함수를 적용하여 복잡한 경계면을 학습할 수 있게 한다. 층(Layer)을 깊게 쌓을수록 더 추상적이고 고차원적인 특징을 추출할 수 있는 계층적 구조의 이점을 분석한다.
비선형 활성화 함수가 없다면 신경망은 아무리 깊게 쌓아도 단일 선형 레이어와 동일한 표현력만 갖게 된다.
48:15
PyTorch 프레임워크 소개 및 실습 환경 구축
딥러닝 연구와 산업계에서 널리 쓰이는 PyTorch의 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph) 특성을 소개한다. 텐서(Tensor) 연산의 기본 개념과 자동 미분(Autograd) 기능이 역전파 구현을 어떻게 단순화하는지 코드로 보여준다. Google Colab이나 로컬 GPU 환경에서 강의 예제 코드를 실행하기 위한 설정 과정을 안내한다.
PyTorch는 유연한 구조 덕분에 연구자들이 새로운 아이디어를 빠르게 구현하고 실험하는 데 최적화되어 있다.
python
import torch
import torch.nn as nn
# 선형 레이어 정의: 입력 10, 출력 5
layer = nn.Linear(10, 5)
x = torch.randn(1, 10)
output = layer(x)
print(output.shape)PyTorch를 사용하여 기본적인 선형 레이어를 정의하고 텐서 연산을 수행하는 예시
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원문 발행 2026. 07. 02.수집 2026. 07. 02.출처 타입 YOUTUBE
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