물리 실험에서 시작하는 인공지능

최소제곱법과 모델 학습

물리 실험에서 측정값에 직선을 맞추는 과정은 기계학습의 손실함수를 도입하는 출발점이 된다. 예측값과 측정값 사이의 차이를 수치로 정리하고, 그 값을 줄이는 방향으로 매개변수를 바꾸며 학습 과정을 설명한다.

수업은 14차시와 PyTorch 실습 14편으로 구성했다. 직선 맞추기에서 시작해 확산 모델 훈련까지 다루며, 학생이 물리 실험에서 접한 개념을 기계학습의 계산과 연결한다.

경사하강과 확산

비탈을 굴러 내려가는 공을 경사하강의 비유로 사용하고, 열확산과 그 역과정으로 확산 모델을 도입한다. 물리 현상의 개념을 설명한 뒤 실습 코드에서 매개변수와 결과를 확인하도록 구성했다.

과학 해설 영상

유튜브와 인스타그램에는 짧은 물리 해설 영상을 올린다. 편마다 물리 수치 시뮬레이션으로 모든 프레임을 만들며, Python과 Pillow, FFmpeg, 로컬 음성 합성을 사용한다. 2026년 8월 첫 릴스 43편은 엿새 동안 조회수 92만 회를 기록했다.