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100.daum.net 백과사전 딥러닝, 똑똑한 인공지능을 만든 비밀 능동적으로 문제를 해결할 수 있는 인공지능을 원했다. 이에 인공신경망, ‘딥러닝’에 대한 관심이 커지기 시작한 것이다. 딥러닝은 인간의 신경 구조를 본떠 만든 기계학습 알고리즘으로, 수많은 노드의 네트워크로 이뤄져 있다. 그림 2. 인공신경망은... 백과사전 검색 더보기 출처: 과학향기 blog.naver.com 이레널스 딥러닝의 뜻과 원리 : RNN(순환신경망)과 CNN(합성곱신경망) 비교 11 딥러닝의 뜻과 원리 : RNN(순환신경망)과 CNN(합성곱신경망) 비교에 대한 포스팅입니다. 1. 딥러닝 뜻 딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 데이터를 통해 문제를 해결하기 위한 알고리즘과 모델을 학습하는 방법론입니다. 어떤 데이터가 있을 때, 컴퓨터가 인식할 수 있는 형태(이미지->픽셀 정보를 열벡터로 표현)로... 2024.04.26 블로그 검색 더보기 simpleday.tistory.com IT 상자 딥러닝 이란 무엇인가? 뜻 1. 딥러닝의 개념 딥러닝은 인간의 두뇌 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 합니다. 이 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)으로 구성되어 있습니다. 각 층에는 여러 개의 노드(Neuron) 또는 유닛(Unit)이 있으며, 이들은 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 통해 서로 연결되어 있습니다. 입력 데이터가 신경망을 통과하면서 각 층의 노드들은 활성화 함수(Activation Function)를 거쳐 결과를 산출하고 2. 딥러닝의 역사 딥러닝의 기원은 1940년대까지 거슬러 올라갑니다. 1943년, 워렌 맥컬록(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)는 최초의 인공 뉴런 모델을 제안했습니다. 1950년대와 60년대에는 퍼셉트론(Perceptron)이라는 단층 신경망이 등장했지만, XOR 문제를 해결하지 못하는 등의 한계로 인해 인공신경망에 대한 관심이 감소했습니다. 1980년대 중반, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 다른 연구자들은 오류역전파(Backpropagation) 알고리즘을 개발하여 다층 신경망의 학습을 가능하게 3. 딥러닝의 핵심 구성 요소 딥러닝의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 신경망 구조: 신경망의 깊이와 폭을 결정하는데, 층의 수와 각 층의 노드 수가 중요합니다. 가중치와 편향: 각 노드의 연결 강도를 조절하는 값들로, 학습 과정에서 최적화됩니다. 활성화 함수: 비선형성을 도입하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다. ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh 등이 자주 사용됩니다. 손실 함수: 신경망의 출력과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 함수로, 신경망 학습의 목표는 이 손실 함수를 최소화하는 것입니다. M 4. 딥러닝의 학습 과정 딥러닝의 학습 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 전방 전달(Forward Propagation): 입력 데이터를 신경망에 통과시켜 출력을 계산합니다. 손실 계산(Loss Calculation): 예측된 출력과 실제 값 사이의 손실을 계산합니다. 역전파(Backpropagation) 손실을 최소화하기 위해 가중치와 편향을 업데이트합니다. 이는 각 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하고, 이를 바탕으로 가중치를 조정하는 과정입니다. 매개변수 업데이트(Parameter Update): 학습률(Learning Rate)에 따라 6. 현재의 한계와 도전 과제 딥러닝은 놀라운 성과를 이루었지만 여전히 여러 한계와 도전 과제가 존재합니다. 데이터 의존성: 대규모의 고품질 데이터가 필요하며, 데이터의 양과 질에 따라 성능이 크게 좌우됩니다. 컴퓨팅 자원: 딥러닝 모델의 학습과 추론에는 많은 계산 자원이 필요합니다. 해석 가능성: 딥러닝 모델은 '블랙박스'로 여겨지며, 그 작동 원리를 명확히 이해하기 어렵습니다. 과적합: 모델이 학습 데이터에 과적합되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다. 윤리적 문제: 데이터의 편향성과 개인정보 보호, AI의 투명성과... 딥러닝은 인간의 두뇌 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 합니다. 이 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)으로 구성되어 있습니다. 각 층에는 여러 개의 노드(Neuron) 또는 유닛(Unit)이 있으며, 이들은 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 통해 서로 연결되어 있습니다. 입력 데이터가 신경망을 통과하면서 각 층의 노드들은 활성화 함수(Activation Function)를 거쳐 결과를 산출하고 딥러닝 딥러닝뜻 딥러닝이란 2024.05.26 best.makeit25.com 딥러닝 딥러닝 뜻, 블록체인 뜻, NFT 뜻: 궁금하시죠? 디지털 자산 등 새로운 기술들은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있으며, 이러한 변화의 중심에는 딥러닝, 블록체인, NFT와 같은 핵심 기술들이 자리하고 있습니다. 딥러닝(Deep Learning) 글자수 세기 근무... 2024.03.28 웹문서 검색 더보기 blog.naver.com 리부팅LAB 머신러닝 딥러닝 데이터 사이언스 뜻 머신러닝, 데이터 사이언스, 신경망, 딥러닝 등을 들어보셨지요? AI는 머신러닝(ML), 데이터 사이언스(DS), 딥러닝(DP)과 같은 여러 기술을 포함하는 광범위한 분야입니다. 다음의 내용은 제가 들은 수업을 정리한 노트입니다. Machine Learning의 정의와 예시 머신러닝은 data set 을 학습해서 입력(A)에서 출력(B... 2024.04.22 developandimprove.tistory.com 자기계발로그 머신러닝과 딥러닝의 뜻과 차이점 2 원리를 인공신경망이라고 표현한다고 합니다. 머신러닝이 인공지능의 베이스 기술이라고 한다면, 딥러닝은 인공지능의 비약적 발전의 기점이 되는 획기적인 기술...2024.02.07 - [용어 정리] - 프론트 엔드, 백엔드의 뜻과 차이점 프론트 엔드, 백엔드의 뜻과 차이점 안녕하세요! 프론트엔드와 백엔드에 대해 들어보신적... 2024.02.20 프론트 엔드, 백엔드의 뜻과 차이점 UI와 UX의 뜻과 차이점 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 기업강사 컨설턴트 은종성 커리어 분야 크리에이터 인공지능(AI) 정의와 인공지능 서비스의 기술적 구분. chapter 1. 인공지능의 계층구조 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)이란? 게임 속 캐릭터부터, 스마트폰 음성 인식 기능까지, 우리 주변에는 정말 많은 인공지능이 있습니다. 인공지능이란 컴퓨터나 로봇이 사람처럼 생각하고, 배우며, 문제를 해결할 수 있도록 만드는 기술을 말합니다. 예를 들어, '최고의 아이스크림 맛은?'이라고 질문을 하면, 인공지능은 인터넷에 있는 수많은 사람들의 리뷰를 분석해서 '초코칩 쿠키 도우'라고 대답할 수 있습니다. 이렇게 인공지능은 우리가 직접 가르치지 않아도 스스로 배울 수 있습니다. 아래 그림처럼 인공지능 안 chapter 2. 인공지능 서비스의 구분 생성형 인공지능과 분석형 인공지능 생성형 인공지능은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 한 형태입니다. 오픈 AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 네이버 크로버 X 등이 생성형 인공지능인데요. 텍스트, 이미지, 음악, 그리고 프로그램 코드와 같은 새로운 데이터를 만들어내는 능력을 갖고 있습니다. 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하고 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 둡니다. 그런데 인공지능은 생성형만 있는 것이 아닙니다. 우리 일상에 다양한 분석형 인공지능도 존재했는데요. 분석형 인공지능은 데이터... 2 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)이란? 게임 속 캐릭터부터, 스마트폰 음성 인식 기능까지, 우리 주변에는 정말 많은 인공지능이 있습니다. 인공지능이란 컴퓨터나 로봇이 사람처럼 생각하고, 배우며, 문제를 해결할 수 있도록 만드는 기술을 말합니다. 예를 들어, '최고의 아이스크림 맛은?'이라고 질문을 하면, 인공지능은 인터넷에 있는 수많은 사람들의 리뷰를 분석해서 '초코칩 쿠키 도우'라고 대답할 수 있습니다. 이렇게 인공지능은 우리가 직접 가르치지 않아도 스스로 배울 수 있습니다. 아래 그림처럼 인공지능 안 인공지능 AI 챗GPT 2024.03.02 브런치스토리 검색 더보기 ddong-ee.tistory.com 뚱이일기 DL 딥러닝 뜻 응용 분야 미래 전망 학습 방법 내용과 데이터를 혼합해 인간이 원하는 답을 주는 것을 말한다. 즉 AI, ML, DL 순서대로 기술 발전이루졌는데 오늘은 DL에 대해 알아본다. DL 딥러닝 뜻 딥러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 학습하는 알고리즘이다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방한 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어... 미래 학습 뜻 전망 DL 응용분야 딥러닝 2024.01.30 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 늑대삼촌 늑대삼촌 - 카카오스토리 2 돌아보고 지나온 날과 현재의 시각을 통틀어 딥 러닝하는 과정을 거치기도 한다. 그냥 세월의 강에...죽었다고 말했지만, 난 왠지 그말의 참 뜻을 알 것 같다. 신도 세월도 우리의 존재도 변함없이 존재하면서 늘... 2024.06.03 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
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