[모집] Sutskever's List 스터디원 모집 (2기, 11-12월)
※ 이번 시즌에서는 6~9장을 다룹니다. 1-5장은 1기에서 이미 진행된 상태입니다. CNN, RNN, Tranformer 모델에 대해 어느정도 알고 있다는 것을 전제로 합니다.
안녕하세요! K-DEVCON 그로스팀 오거나이저 박종훈입니다.
K-DEVCON에서 『Sutskever's List: Foundational Ideas of Modern AI』 를 함께 읽으며 스터디 하실 분들을 모집합니다.
![[모집] Sutskever's List 스터디원 모집 (2기, 11-12월)](https://k-devcon.com/uploads/2026-10-17/585525ac-4c72-4c62-b6e2-3df3471eaf56.webp)
이 책은 오늘날의 AI를 만든 핵심 논문들을 골라, AlexNet에서 시작해 ResNet, Transformer, 스케일링 법칙, 추론 모델까지 이어지는 하나의 흐름으로 엮어냅니다. 주요 아이디어들이 어떤 문제에 막혀 다음 아이디어로 이어졌는지, 그 맥락을 함께 따라가 보고 있습니다.
📝 신청 링크 (모집 기한: 10월 26일(월) 까지)
📅 스터디 일정 및 정보
※ 이번 시즌에서는 6~9장을 다룹니다. 1-5장은 1기에서 이미 진행된 상태입니다. CNN, RNN, Tranformer 모델에 대해 어느정도 알고 있다는 것을 전제로 합니다.
- 도서: Sutskever's List (Richard Heimann, Manning, 2026)
- 모집 기한: 10월 26일(월) 23:59분 까지
- 스터디 시작일: 11월 9일 (월)
- 스터디 일정: 매주 월요일 오후 7시 반–9시 (1시간 30분)
- 진행 횟수 및 주기: 7회, 주 1회 (연휴/공휴일 제외)
- 스터디 장소: 역삼역 부근 스터디룸 (스터디원 확정 후, 개별 안내 드리겠습니다.)
- 스터디 인원: 약 12명 내외
- 참가비: 5만원 — 공간 대관 등 스터디 운영에 사용되며, 남은 금액은 뒷풀이에 사용됩니다.
👤 스터디 멤버 소개
박종훈:
- K-DEVCON 그로스팀
- Oliveyoung Backend Engineer
📥 기대 수준
- 중급 개발자 (3년차 내외)
- 머신러닝 전공자나 실무자가 아니어도 좋습니다. 다만 쉬운 책은 아닙니다. 낯선 개념과 수식이 계속 등장하고, 한 번 읽고 바로 이해되지 않는 대목도 많습니다. 그래서 필요한 건 사전 지식보다 모르는 상태를 견디며 붙잡고 있는 태도라고 생각합니다. 어차피 이 분야는 전공자에게도 매주 새로운 것이 쏟아지는 영역입니다.
- 원서이지만 영어도 진입장벽이 아닙니다. AI를 번역기이자 튜터로 활용하는 것을 오히려 권장합니다. AI를 다루는 스터디에서 AI를 쓰지 않을 이유가 없다고 생각합니다.
- 평소 AI가 어떻게 여기까지 왔는지 궁금했지만, 마땅한 계기가 없어 미뤄두셨던 분과 함께하고 싶습니다.
- 모르는 것을 편하게 묻고, 설익은 생각이라도 꺼내주실 분과 함께하고 싶습니다. 의견이 많이 오갈수록 좋은 스터디가 된다고 믿습니다.
🧭 진행 방법
- 책 내용은 미리 읽어 보고 깊게 고민해보는 것을 가정합니다.
- 매주 운영자가 해당 장의 핵심 아이디어를 발제하고, 이를 바탕으로 함께 토론합니다. 발표 준비 부담 없이 참여하실 수 있습니다.
- 책이 다루는 원 논문을 직접 찾아보고 공유하는 것을 권장합니다.
- 책에 나오지 않는 내용(최신 모델, 실무 적용 경험 등)도 얼마든지 논의 가능합니다.
- 자유롭게 질문하고 피드백을 나누는 것을 장려합니다. 적극적인 의견 제시를 기대합니다.
📚 진행 계획
※ 이번 시즌에서는 6~9장을 다룹니다. 1-5장은 1기에서 이미 진행된 상태입니다. CNN, RNN, Tranformer 모델에 대해 어느정도 알고 있다는 것을 전제로 합니다.
- 1주차(11/09): 6장 - The birth of hyperscale (1) - Scaling laws
- Scaling Laws for Neural Language Models (Kaplan, 2020): 크기·데이터·연산 증가에 따른 예측 가능한 loss 감소, 대규모 투자의 근거
- 2주차(11/16): 6장 - The birth of hyperscale (2) - 스케일링의 그늘과 병렬화
- GPipe (Huang, 2019): 층 분할과 마이크로배치 파이프라인, 초거대 모델 학습 가능
- 3주차(11/23): 7장 - The pivot to reasoning (1) — 표현과 관계
- Variational Lossy Autoencoder (Chen, 2016): 디코더 제한으로 잠재 코드에 전역 구조만 담음, 표현 설계
- A Simple Neural Network Module for Relational Reasoning (Santoro, 2017): 객체 쌍 비교 모듈, CLEVR 초인간 성능, 관계 추론
- 4주차(11/30): 7장 - The pivot to reasoning (2) — 추론 모델과 그 한계
- Relational Recurrent Neural Networks (Santoro, 2018): 메모리 슬롯 간 attention, 시간축 관계 추론
- 5주차(11/07): 8장 - Simplicity, hidden in complexity (1) — 복잡도를 재는 법
- The First Law of Complexodynamics (Aaronson, 2011): 복잡도가 중간에서 정점인 이유, 문제 제기
- 6주차(12/14): 8장 - Simplicity, hidden in complexity (2) — 압축으로서의 일반화
- Keeping Neural Networks Simple (Hinton & van Camp, 1993): 가중치 정보량 최소화, 신경망 MDL 첫 적용, VAE 선구
- 7주차(12/21): 9장 - Safe superintelligence — Attention의 계보
- Machine Super Intelligence (Legg, 2008): 지능은 여러 환경에서의 목표 달성 능력, AIXI, AGI 첫 형식화, 안전 문제 제기
- 마무리 뒷풀이
※ 진행 상황에 따라 회차가 조정될 수 있습니다.
🔒 FAQ
- 책은 무료로 제공되나요? : 책은 제공되지 않습니다. Manning 웹사이트(https://www.manning.com/books/sutskevers-list)에서 eBook 구매가 가능합니다.
- 한국어 번역본이 있나요? : 2026년 출간된 신간으로, 현재 번역본은 없습니다. 원서로 진행하되, AI 번역/요약 도구를 적극 활용하시길 권합니다.
- 머신러닝 실무 경험이 없어도 괜찮을까요? : 네. 이 책은 구현서가 아니라 아이디어의 계보를 따라가는 책입니다. 코드를 짜는 스터디가 아닙니다.
- 일정이 늘어날 수도 있나요? : 네. 주제가 어렵거나 논의가 활발할 경우 회차가 추가될 수 있습니다. 이 경우 대관비에 따라 소액의 추가 비용이 발생할 수 있으며, 미리 안내드립니다.
- 참석을 많이 못 하면 문제가 될까요? : 꾸준히 참여하실 분을 모집하고 있습니다. 3회 이상 불참시 이번 스터디에서 제외될 수 있습니다. 이후 스터디 참여도 제한될 수 있으니 참고 부탁드립니다.
- 추가적으로 궁금하신 부분은 아래 채널로 연락 부탁드립니다.
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dev-jonghoonpark
- 카카오톡 ID: jonghoonpark_
(참고) 지난 스터디 자료
- AI 스터디
- 시스템 디자인 스터디