AI Keynote

인공지능(AI)은 현대 기술의 핵심으로 자리 잡고 있으며, 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이러한 AI의 발전과 작동을 위해서는 다양한 수학적 기초가 필요하며, 그중에서도 선형대수는 특히 중요한 역할을 합니다. 선형대수는 벡터와 행렬, 그리고 이들의 연산을 다루는 수학의 한 분야로, AI에서 데이터 처리, 모델 학습, 최적화, 변환 등 다양한 측면에서 필수적인 도구로 활용됩니다. 수학은 머리 아파요~ 골치 아픈 숫자 얘기는 빼고 이 글에서는 선형대수가 인공지능에서 왜 필요한지, 그리고 알고리즘에서 어떤 역할을 하는지만 최대한 쉽고 상세하게 설명하겠습니다.  1. 데이터 표현: 벡터와 행렬로 데이터를 구조화하기AI는 대량의 데이터를 기반으로 작동합니다. 예를 들어,..

Key Points합성곱 신경망(CNN)은 이미지와 같은 구조화된 데이터를 처리하는 신경망으로, 시각 피질에서 영감을 받았습니다.연구는 CNN이 이미지 분류, 객체 탐지, 세그먼테이션에서 효과적임을 보여줍니다.CNN은 합성곱 층, 풀링 층, 완전 연결 층으로 구성되며, 필터와 풀링으로 특징을 추출합니다.초보자는 MNIST 데이터셋으로 숫자 인식을 연습할 수 있습니다.실습은 온라인 코스, 코딩 튜토리얼, Kaggle 대회로 가능하며, Google Colab에서 무료로 시작할 수 있습니다. 합성곱 신경망(CNN) 이란 무엇인가?합성곱 신경망(CNN)은 이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망입니다. 시각 피질에서 영감을 받아, 이미지의 특정 부분에서 특징(예: 가장자리, 모서리)을 추출하는 ..

Key Points 심층 신경망(DNN)은 여러 은닉층을 가진 인공 신경망(ANN)으로, 복잡한 패턴 학습에 사용됩니다. 연구는 DNN이 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 효과적임을 보여줍니다. 학습은 역전파와 경사 하강법을 사용하며, 과적합 방지를 위한 기술도 포함됩니다. 윤리적 문제(예: 편향, 프라이버시)와 계산 자원 요구 사항이 중요한 도전 과제입니다. 1. 심층 신경망(DNN : Deep Neural Network )심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)은 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)의 한 종류로, 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)을 쌓아 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 강력한 머신러닝 모델입니다. DNN은 이미지 인..

Key Points인공 신경망(ANN)은 인간 뇌를 모방한 모델로, 패턴 인식과 예측에 사용됩니다.ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 학습은 주로 역전파와 경사 하강법으로 이루어집니다.초보자를 위해 AND 게이트와 XOR 문제를 간단한 예제로 설명하며, 다층 네트워크가 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다.최근 딥러닝, 전이 학습, 윤리적 문제 등도 중요한 주제입니다.1. ANN (Artificial Neural Networks)의 기본 구조와 학습 과정인공 신경망(ANN)은 인간 뇌의 뉴런 연결을 모방한 계산 모델로, 패턴 인식, 예측, 분류 등에 사용됩니다. ANN은 입력층(데이터를 받음), 은닉층(특징 추출), 출력층(결과 제공)으로 구성됩니다. 각 뉴런은 가중치와 활성화 함수(예..