🧪 Lucky Please AI Labs

AI를 손으로
직접 눌러보는 곳

신경망 학습 한 사이클부터 Transformer attention, Diffusion 노이즈 복원까지 — AI의 핵심 알고리즘을 슬라이더와 버튼으로 직접 조작하며 배우는 인터랙티브 시뮬레이터 모음입니다.

🧠 Perceptron · 신경망 한 사이클

2→3→1 신경망에서 Forward → Backward → Update 한 사이클을 버튼으로 직접 실행. 1986년 역전파 알고리즘 그대로.

● LIVE EP01 연관 Backprop

📷 CNN · 이미지 필터 슬라이딩

8×8 입력 이미지에 3×3 커널을 슬라이딩시켜 feature map이 어떻게 만들어지는지 시각화. 6가지 커널 비교.

● LIVE EP02 연관 Convolution

🔍 Attention · Q·K·V 시각화

Transformer의 attention 메커니즘 — 토큰을 클릭하면 그 토큰이 다른 토큰을 얼마나 보는지 화살표와 heatmap으로 표시. 3가지 head 비교.

● LIVE EP03 연관 Self-Attention

✂️ Tokenizer · BPE 토큰화

한 문장이 GPT의 입력으로 들어갈 때 어떻게 잘리는지 실시간 확인. 영어 vs 한국어 vs 이모지 vs 코드 — 토큰 비용 차이 직접 비교.

● LIVE EP04 연관 BPE

🎨 Diffusion · 노이즈 ↔ 이미지

슬라이더로 t=0(깨끗) → t=100(노이즈) 변화 직접 확인. Forward(학습)와 Reverse(생성)가 거울상이라는 Diffusion의 핵심 시각화.

● LIVE EP05 연관 DDPM

⚡ GPU · 병렬 행렬곱

CPU(순차 1셀씩) vs GPU(전체 1 step) 행렬 곱셈 비교. 4×4 / 8×8 / 16×16 — 행렬이 커질수록 격차가 어떻게 벌어지는지.

● LIVE EP06 연관 Parallelism

🏭 가상계측 · VM Regression

반도체 fab의 핵심 — 4개 센서(온도·압력·가스·RF) 슬라이더로 두께 예측. 50장 wafer 처리해서 산점도(예측 vs 실제)까지.

● LIVE EP07 연관 Regression

📚 RAG · 문서 검색 + 답변 생성

가상의 사내 문서 6개에서 질문 → 검색 → 답변. 매칭 점수, 인용 문서, LLM 답변까지 사내 코파일럿의 4단계 직접 시뮬레이션.

● LIVE EP08 연관 Retrieval