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최근 AI 스터디를 하다보니.. 파이썬을 알아야 할 듯 하여 파이썬도 3개월 코스로 하여 스터디 커리큘럼을 짜서 시작 .   1개월 차: 파이썬 기초1주차: 파이썬 기초 개념 이해파이썬 설치 및 설정첫 번째 코드: print("Hello, World!")변수와 자료형 (숫자, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리)간단한 연산자 (사칙연산, 비교 연산자, 논리 연산자)실습:나이에 따른 출생년도 계산기 만들기좋아하는 음식 리스트 출력2주차: 조건문과 반복문조건문: if, elif, else의 사용반복문: for, while, break, continuerange() 함수 활용실습:짝수/홀수 판별 프로그램구구단 출력 프로그램3주차: 함수와 기본 데이터 처리함수 정의 및 호출매개변수와 반환값기본 데이터 처리: 문자..

1. 학습 목표머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이를 이해한다.머신러닝의 학습 유형(지도학습, 비지도학습, 강화학습)을 파악한다.딥러닝에서 사용하는 기본적인 신경망 구조를 이해한다.2. 머신러닝(Machine Learning)이란?1) 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하여 규칙을 스스로 생성하는 인공지능 기술입니다.프로그래머가 명시적으로 모든 규칙을 작성하지 않아도, 데이터에서 패턴을 찾아 학습합니다.2) 머신러닝의 작동 원리데이터를 입력.알고리즘이 데이터를 분석하고 학습.학습한 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 예측.3) 머신러닝의 학습 유형지도학습(Supervised Learning):입력 데이터와 정답(레이블)이 제공됨.모델은 입력과 정답 간의 관계를 학습.예: 이메일 스팸 분류, 주택 가격..

새로운 용어와 로직이 나올 때마다 정리해보자..열심히 열심히.. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)1. GAN이란?**생성적 적대 신경망(GAN)**은 Ian Goodfellow가 2014년에 제안한 딥러닝 모델로, 새로운 데이터를 생성하는 데 특화된 신경망 구조입니다.GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)을 서로 경쟁시키며 학습하는 구조를 가지고 있습니다.결과적으로, GAN은 실제와 구분하기 어려운 고품질의 데이터를 생성할 수 있습니다.2. GAN의 구조GAN은 두 개의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:1) 생성자(Generator)역할:무작위 입력(노이즈)을 기반으로 새로운 데이터를 생성.판별자가 가짜 데이터를 실제 데이터로 판단하도록 속이는..

AI를 공부하면서 새로운 단어와 용어가 많은것 같다. 합성곱 신경망에 대해 정리해본다.  합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)1. CNN이란?**합성곱 신경망(CNN)**은 딥러닝에서 이미지, 영상, 음성 등 공간적 또는 시간적 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망 구조입니다.주로 컴퓨터 비전(이미지 처리) 분야에서 사용됩니다.CNN은 이미지를 입력으로 받아 중요한 특징을 자동으로 추출하고, 이를 활용해 분류, 검출, 예측 작업을 수행합니다.2. CNN의 주요 구성 요소1) 합성곱 층(Convolution Layer)입력 데이터(이미지 등)에 **필터(커널)**를 적용하여 특징 맵(feature map)을 생성.역할:중요한 시각적 특징(예: 경계선, 텍스처)을 추출..

3일차 학습 자료: AI의 주요 응용 분야3일차 학습은 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 다양한 사례를 통해 AI 기술이 현실 세계에서 문제를 해결하고 있는 방식을 살펴볼 것입니다.1. 학습 목표AI의 주요 응용 분야를 파악한다.각 응용 분야에서 사용되는 AI 기술을 이해한다.AI 기술이 어떻게 현실 문제를 해결하는지 사례를 통해 학습한다.2. AI의 주요 응용 분야1) 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing)AI가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술.사용 기술:대형 언어 모델(LLM): GPT, BERT, T5.텍스트 분석, 언어 번역, 감정 분석.응용 사례:번역기: Google Translate, DeepL.음성 비서: Siri, ..