반응형 딥러닝9 딥러닝 알고리즘의 종류와 활용 딥러닝 알고리즘의 종류와 활용되고 있는 분야에 대해 알아보도록 하자. 목차 1) 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network) 2) 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network) 3) 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) 4) 제한적 볼츠만 머신 (RBM, Restricted Boltzmann Machine) 5) 심층 신뢰 신경망 (DBN, Deep Belief Network) 6) 생성적 적대 신경망 (GAN, Generative Adversarial Network) 1) 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network) 심층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 여러 가지의 은닉층이 존재하는 인공신경망이다. 다중 은.. 2024. 3. 16. 딥러닝 - 인공지능의 핵심 기술 목차 딥러닝 (Deep learning) 이란? 딥러닝의 기본 구조, 퍼셉트론이란? 딥러닝의 학습 원리 딥러닝과 일반 소프트 웨어의 차이 딥러닝의 활용 사례 딥러닝 (Deep learning) 이란? 딥러닝은 기계학습(Machine learning)의 하위분야이자, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망의 방법론 중에 하나이다. 컴퓨터가 직접 프로그래밍 없이 스스로 학습하고 판단 할 수 있는 기술이다. 과거에는 연산 장치들의 성능 및 메모리 용량이 적어 이론상으로만 존재하고 구현이 어려운 기술이었다. 현대에 들어서는 반도체 성능의 획기적인 향상으로 인해 더 복잡한 모델을 설계하고 학습할 수 있게 되었다. 딥러닝의 기본 구조, 퍼셉트론이란? 퍼셉트론(Perceptron)은 인간의 신경망을 수학적으로 모사한 것.. 2024. 3. 15. 인공지능(AI)의 정의, 머신러닝, 딥러닝 기술과의 구분 및 개념 정리 인공지능에는 다양한 용어들이 나온다. 강인공지능, 약인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 전문가시스템, 심층신경망 등 다양한 용어에 혼돈이 올 수도 있다. 아래의 글을 통해 인공지능의 정의와 각 용어들의 계층 관계 및 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 알아보자. 목차 인공지능(AI) 기술이란? 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 기술의 계층 관계 머신러닝과 딥러닝의 차이점 인공지능(AI) 기술이란? 1. 인공지능의 정의 인공지능(Artificial Intelligence) 기술에 대해 AI 기술의 대표적인 책인 "Aritificial Inelligence: A Modern Approach"에서는 인공지능을 다음과 같이 정의하고 있다. 표. AI 교재에서 정의하는 인공지능 구분 정의 예시 강인공지능(Strong AI).. 2024. 2. 23. 이전 1 2 다음 반응형
