요약
- 게시일 2025-06-15 · slug
boostcourse-math-ocr · 카테고리 "AI · 머신러닝 공부 / 컴퓨터 비전 · OCR" · 한국어·영어 병기 - 개인 프로젝트 '수학의 신'(AI가 수학 문제를 읽고 푸는 것이 목표)의 첫 관문인 수식 이미지 읽기를 위해 네이버 커넥트재단 부스트코스 "수학 공식을 이해하는 딥러닝 모델(OCR)" 심화 과정을 수강한 후기.
- 수식 OCR이 일반 텍스트 OCR과 다른 이유(2차원 공간 구조, 위치에 따른 기호 의미, LaTeX 같은 구조화된 출력)를 먼저 정리한다.
- 강의의 표준 아키텍처를 '눈'(CNN 인코더) · '뇌'(Transformer 디코더) · '연결고리'(어텐션)로 나눠 이해했다.
- 프로젝트 적용 아이디어로 LaTeX 합성 데이터 생성, 도메인 맞춤 토크나이저, LaTeX → 심볼릭 표현·연산 트리 파서를 다음 단계로 잡았다.
등장하는 것
- 네이버 — 네이버 커넥트재단 부스트코스(강의 제공)
연결
- Writing
- 개념: LaTeX·tectonic · OCR · Transformer · i18n 다국어 · 기술 블로그 운영
