Neural
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GLOBAL LEARNING FLOW
전체 학습 경로
08 Vector & Matrix · 벡터와 행렬
전체 학습률
38%
AI FOUNDATION
01–04
NEURAL BASICS
05–09
LEARNING
10–14
TRANSFORMER & LLM
15–18
MODERN AI
19–21
01
Artificial Intelligence
인공지능
→
02
Machine Learning
머신러닝
→
03
Deep Learning
딥러닝
→
04
Neural Network
신경망
→
05
Neuron
뉴런
→
06
Activation
활성화 함수
→
07
Layer
레이어
→
08
Vector & Matrix
벡터와 행렬
→
09
Forward Propagation
순전파
→
10
Loss
손실
→
11
Gradient
기울기
→
12
Backpropagation
역전파
→
13
Optimizer
최적화
→
14
Training
학습
→
15
Token & Embedding
토큰과 임베딩
→
16
Transformer
트랜스포머
→
17
Self Attention
셀프 어텐션
→
18
Language Model
언어 모델 / LLM
→
19
Generative AI
생성형 AI
→
20
RAG
검색 증강 생성
→
21
AI Agent
AI 에이전트
STEP 04 · FOUNDATION
Vector & Matrix
수많은 연결을 행렬 하나로 계산하기
PLANNED
VECTOR & MATRIX VISUAL PREVIEW
SCHEMATIC
0.2
0.8
-0.3
0.1
0.4
0.7
0.9
0.3
0.1
강조된 Cell처럼 행렬의 각 값이 입력 Vector와 곱해져 다음 Layer 값을 만듭니다.
← 07 Layer
09 Forward Propagation →