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

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.

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.

FlashAttention 논문을 리뷰하고, GPU HBM/SRAM 메모리 계층을 활용한 IO-aware 어텐션 최적화 원리를 상세 분석한다.

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.

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.

LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문의 핵심 원리를 수학적으로 분석하고, HuggingFace PEFT를 활용한 실전 적용법을 정리한다.

RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.

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.

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.