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1. 학습 목표모델 튜닝의 개념과 중요성을 이해한다.하이퍼파라미터와 학습 파라미터의 차이를 구분한다.그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search) 같은 최적화 기법을 실습한다.2. 모델 튜닝이란?1) 모델 튜닝의 정의모델 튜닝은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다.모델의 구조와 학습 과정을 최적화해 더 나은 예측 성능을 제공합니다.2) 모델 튜닝의 중요성모델의 하이퍼파라미터는 성능에 큰 영향을 미칩니다.올바른 하이퍼파라미터 설정은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.3. 하이퍼파라미터와 학습 파라미터1) 학습 파라미터학습 중에 모델이 자동으로 학습하는 값.예:..

1. 학습 목표딥러닝의 기본 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 이해한다.신경망 학습의 과정(순전파, 손실 계산, 역전파)을 학습한다.Python을 사용해 간단한 신경망 모델을 구현한다.2. 딥러닝이란?1) 정의딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 사용해 데이터를 학습합니다.다층 구조를 통해 데이터를 처리하며, 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.2) 딥러닝의 특징자동 특징 추출:사람이 데이터를 분석해 특징을 추출할 필요 없이, 신경망이 학습 과정에서 특징을 자동으로 추출.대량의 데이터 처리:딥러닝은 대량의 데이터를 학습하며, 데이터가 많을수록 성능이 좋아짐.비선형 관계 학습:단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 데이터 간의 관계를 학습 가능.3. ..

1. 학습 목표데이터 전처리의 중요성과 주요 기술을 이해한다.데이터 전처리 과정(결측치 처리, 데이터 정규화 등)을 배운다.모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율 등)를 이해하고 활용한다.2. 데이터 전처리란?1) 데이터 전처리의 정의머신러닝 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존합니다.데이터 전처리는 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다.2) 데이터 전처리가 중요한 이유결측값이나 이상치가 있는 데이터를 그대로 사용하면 모델 성능이 저하될 수 있음.데이터를 정규화하거나 스케일링하면 학습 속도와 정확도가 개선됨.3) 데이터 전처리 주요 단계결측값 처리(Missing Values Handling):결측값이 있는 데이터를 보완하거나 제거.방법:평균, 중간값, 최빈값으로 채우기..

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, ..

인공지능을 공부하다보니.. 최초의 인공지능 프로그램이라는 Logic Theorist 라는 내용이 있어 정리 해본다.  1. Logic Theorist란?**Logic Theorist(논리 이론가)**는 1956년에 제작된 세계 최초의 인공지능(AI) 프로그램입니다.개발자: Allen Newell, Herbert A. Simon, Clifford Shaw.목적: 논리적 추론을 통해 수학적 정리를 증명할 수 있도록 설계된 프로그램.의미: Logic Theorist는 기계가 인간의 사고 과정을 모방할 수 있음을 최초로 증명한 사례로, AI 역사에서 중요한 위치를 차지합니다.2. Logic Theorist의 배경1956년 다트머스 회의:AI라는 용어가 처음 정의된 학술 회의에서 Logic Theorist가 공개..

1. 학습 목표AI의 발전 과정을 이해한다.현재의 AI 기술과 동향을 파악한다.AI 발전이 사회와 산업에 미친 영향을 알아본다.2. AI의 발전 역사1) 1950년대: AI의 탄생앨런 튜링(Alan Turing): 컴퓨터가 지능적으로 행동할 수 있는지 탐구.튜링 테스트: 컴퓨터가 인간과 구별되지 않을 정도로 질문에 답할 수 있는지 평가.기술적 출발:최초의 AI 프로그램 개발: "Logic Theorist" (1956년).Logic Theorist는 기계가 인간의 사고 과정을 모방할 수 있음을 최초로 증명한 사례로, AI 역사에서 중요한 위치를 차지합니다.다트머스 회의: "Artificial Intelligence"라는 용어가 처음 사용됨.다트머스 회의1956년 여름 , 미국 다트머스 대학교에서 열린 학술..

1일차: AI란 무엇인가?학습 목표AI(인공지능), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 차이점을 이해하기.AI가 무엇인지 명확히 정의하고, 그것이 우리의 일상에 어떻게 활용되는지 알아보기.앞으로 학습할 주제에 대한 큰 그림을 그리기.학습 내용1. AI의 정의와 기본 개념AI란?AI는 기계가 인간처럼 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다.AI의 주요 목표: 지능적인 행동을 흉내 내는 알고리즘 개발.AI의 주요 분류:인공지능(AI): 모든 기술을 포괄하는 상위 개념.머신러닝(ML): 데이터로부터 학습하는 AI의 하위 분야.딥러닝(DL): 머신러닝의 하위 분야로, 인간의 뇌를 모방한 신경망을 사용하는 기술.2. 머신러닝과 딥러닝의 차이머신러닝(Machine Learning):데이터를 기반으로 규칙을..