고양이 두 잔

목차  서론 딥러닝(Deep Learning)은 데이터에서 패턴을 학습하는 신경망 모델이며, 특히 이미지, 영상, 음성과 같은 복잡한 데이터를 분석하는 데 강력한 성능을 발휘한다.이 중에서도 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 모델로,이미지 인식(Image Classification), 객체 탐지(Object Detection), 영상 분할(Segmentation) 등  다양한 컴퓨터 비전(Computer Vision) 문제를 해결하는 데 필수적인 기술이다.CNN이 등장하기 전, 기본적인 신경망 모델인 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)도 이미지 데이터를 처리하는 데 사용되었다.하지만 MLP는 입력 이미..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 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(Autoencod..