고양이 두 잔

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정인공 신경망의 기본 구조와 중요성활성화 함수(Activation Functions) 이해하기손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)기울기 사라짐(Vanishing Gradient)손실 함수와 최적화컴퓨터 비전(Computer Vision)합성곱 연산(Convolution)합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)오토 인코더(Autoencoder)생성적 적대 신경망..