인공지능·머신러닝·딥러닝 입문 강좌
📘 코딩이란? 강좌 · 6단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 딥러닝이 만든 놀라운 변화 딥러닝은 이미지·음성·언어처럼 복잡하고 비정형적인 데이터를 다루는 데 특히 강합니다. 그 결과 예전에는 불가능하던 일들이 현실이 되었습니다. 보는 AI — 컴퓨터 비전 사진 속 사물과 사람을 인식하는 이미지 분류, 얼굴 인식 잠금 해제, 자율주행차의 도로·보행자 인식, 의료 영상 판독 등이 CNN 기반 딥러닝으로 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 5단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 머신러닝이 해결하는 실전 문제 머신러닝은 ‘과거 데이터로 미래를 예측하거나, 패턴으로 무언가를 걸러내는’ 문제에서 특히 강합니다. 구체적인 사례를 통해 감을 잡아 보겠습니다. 분류 문제 — 걸러내기 스팸 필터 : 메일 내용의 패턴을 학습해 스팸과 정상 메일을 구분합니다. 이상 거래 탐지 : 평소와 다른 결제 패턴을 잡아 카드 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 4단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 인공지능은 이미 일상 곳곳에 있다 인공지능은 먼 미래의 기술이 아니라 지금 우리가 매일 쓰는 서비스 안에 들어와 있습니다. 대표적인 분야별 사례를 살펴보겠습니다. 생활·엔터테인먼트 동영상·음악 플랫폼의 추천, 쇼핑몰의 맞춤 상품 제안, 스마트폰 음성 비서, 사진 자동 분류가 모두 AI의 결과물입니다. 사용자의 행동 데이터를 학습해 취향에 맞는 콘텐츠를 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-7단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 음성인식이란 음성인식(Speech Recognition)은 사람의 목소리를 텍스트로 바꾸는 기술입니다. 스마트폰의 음성 비서, 자막 자동 생성, 받아쓰기 앱이 모두 이 기술을 사용합니다. 소리에서 글자까지의 과정 소리 입력 : 마이크로 음성 파형을 받아들입니다. 특징 추출 : 파형을 주파수 성분으로 분석해(스펙트로그램) 기계가 다루기 좋은 형태로 바꿉니다. 변환 : 신경망이 이 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-6단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 트랜스포머(Transformer)란 트랜스포머는 2017년 발표된 신경망 구조로, 오늘날 거대 언어 모델과 생성형 AI의 바탕이 되는 핵심 기술입니다. RNN의 한계를 넘어 자연어 처리의 판도를 바꿔 놓았습니다. 어텐션(Attention)이 핵심이다 트랜스포머의 심장은 어텐션 메커니즘입니다. 문장 안의 모든 단어가 서로 얼마나 관련 있는지를 계산해, 중요한 단어에 더 ‘집중’합니다. 예를 들어 “그 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-5단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 순환 신경망(RNN)이란 RNN(Recurrent Neural Network)은 문장, 시계열, 음성처럼 순서가 중요한 데이터를 다루기 위한 신경망입니다. 앞에서 본 정보를 기억해 뒤의 판단에 활용한다는 점이 특징입니다. 이전 정보를 기억하는 구조 일반 신경망은 입력을 각각 독립적으로 처리하지만, RNN은 이전 단계의 계산 결과(은닉 상태, hidden state)를 다음 단계로 넘겨줍니다. 덕분에 “나는 … 더 읽기