인공지능·머신러닝·딥러닝 입문 강좌
📘 코딩이란? 강좌 · 3-4단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 합성곱 신경망(CNN)이란 CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지처럼 격자 형태의 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망입니다. 사진 분류, 얼굴 인식, 의료 영상 판독 등 컴퓨터 비전 분야를 이끌고 있습니다. 왜 이미지에 특별한 구조가 필요할까요? 이미지를 픽셀 하나하나 일반 신경망에 넣으면 입력이 너무 많아지고, 위치가 조금만 달라져도 다른 데이터로 인식하는 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-3단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 인공신경망(ANN)이란 인공신경망(Artificial Neural Network)은 사람 뇌의 뉴런이 신호를 주고받는 방식을 수학적으로 본뜬 구조로, 모든 딥러닝의 기본 뼈대입니다. 뉴런 하나의 동작 인공 뉴런은 여러 입력값에 각각 가중치(weight)를 곱해 더하고, 여기에 편향(bias)을 보탠 뒤, 활성화 함수를 거쳐 출력을 냅니다. 활성화 함수는 신호를 얼마나 다음 층으로 전달할지 결정하는 문지기 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-2단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 딥러닝의 역사 딥러닝의 뿌리는 60년도 더 거슬러 올라갑니다. 여러 번의 좌절과 돌파를 거쳐 오늘의 모습에 이르렀습니다. 퍼셉트론의 등장과 한계 — 1950~1960년대 1958년 프랭크 로젠블랫이 뇌의 뉴런을 본뜬 퍼셉트론을 제안했습니다. 하지만 1969년 단층 퍼셉트론이 XOR처럼 단순한 문제조차 풀지 못한다는 한계가 지적되며 연구가 크게 위축되었습니다. 역전파의 재발견 — … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 3-1단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 딥러닝이란 딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망을 여러 층으로 깊게(deep) 쌓아, 데이터의 복잡한 특징을 단계적으로 학습하는 머신러닝의 한 방법입니다. 머신러닝 중에서도 특히 표현력이 뛰어나 오늘날 AI 발전을 이끌고 있습니다. ‘깊다’는 것은 무슨 뜻일까요? 신경망은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 이루어집니다. 이 은닉층을 여러 겹으로 깊게 쌓았다는 의미에서 ‘딥(deep)’이라는 이름이 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 2-4단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 강화학습이란 강화학습(Reinforcement Learning)은 ‘행동을 하고 그 결과로 보상을 받는’ 시행착오를 반복하며 최적의 전략을 학습하는 방식입니다. 아이가 넘어지고 일어서기를 반복하며 걷는 법을 익히는 과정과 비슷합니다. 핵심 개념 에이전트(Agent) : 학습하고 행동하는 주체입니다. 환경(Environment) : 에이전트가 상호작용하는 세계입니다. 상태(State) : 현재 상황에 대한 정보입니다. 행동(Action) : 에이전트가 선택할 … 더 읽기
📘 코딩이란? 강좌 · 2-3단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 비지도학습이란 비지도학습(Unsupervised Learning)은 정답(레이블) 없이 데이터 자체의 구조나 숨은 패턴을 스스로 찾아내는 방식입니다. “이 데이터에는 어떤 그룹이나 규칙이 숨어 있을까?”라는 질문에 답하는 방법이라고 볼 수 있습니다. 대표 유형 군집화(Clustering) : 비슷한 데이터끼리 묶습니다. 고객을 구매 성향별로 나누는 고객 세분화가 대표적입니다. 차원 축소(Dimensionality Reduction) : 중요한 특징만 … 더 읽기