1단계: 기초 이론 보강 (2-3개월)

⭕ 수학적 기초 강화

• 선형대수: 행렬 연산, 고유값/고유벡터, SVD 분해
• 확률/통계: 베이즈 정리, 정보이론 (엔트로피, KL divergence)
• 최적화 이론: 경사하강법 변형들 (Adam, AdamW 등)

딥러닝 이론 심화

• Attention 메커니즘과 Self-Attention 완전 이해
• Transformer 아키텍처 상세 분석
• Position Encoding, Layer Normalization 원리

2단계: 모던 딥러닝 프레임워크 전환 (1-2개월)

PyTorch 마스터하기

• TensorFlow보다 연구 친화적이고 LLM 개발에 표준
• torch.nn, autograd, distributed training 학습
• Hugging Face Transformers 라이브러리 활용

대용량 데이터 처리

• Apache Spark, Dask 등 분산 데이터 처리
• 효율적인 데이터 로딩 (DataLoader, 멀티프로세싱)

3단계: LLM 핵심 기술 습득 (3-4개월)