모든 순간이 'AI'였다.

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드  딥러닝은 최근 AI(인공지능) 기술의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행차 등 우리가 일상에서 사용하는 기술의 기반이죠. 그렇다면 딥러닝(Deep Learning)이란 무엇일까요? 오늘은 딥러닝의 기본 개념부터 주요 학습 기법까지 차근차근 알아보겠습니다. 1. 딥러닝이란?딥러닝은 AI(인공지능)와 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌처럼 작동하는 신경망(Neural Network)을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 쉽게 말해, 데이터를 보고 스스로 학습하여 결과를 도출하는 방법인데요, 머신러닝과 비슷하지만 더 복잡한 구조의 알고리즘을 사용해 더 깊이 있는 학습을 가능하게 합니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 차이딥러닝..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 머신러닝(Machine Learning)이라고 들어보셨나요? 요즘 AI(인공지능)라는 단어와 함께 자주 등장하는 용어인데요, 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술이에요. 이 글에서는 머신러닝이 무엇인지, 그리고 머신러닝에서 사용되는 다양한 학습 방법에 대해 쉽고 간단하게 설명해 드릴게요! 1. 머신러닝이란?머신러닝은 컴퓨터가 사람처럼 데이터를 분석하고 학습해 스스로 결론을 내리는 과정을 말해요. 예를 들어, 수많은 사진을 보고 고양이와 강아지를 구분할 수 있게 되거나, 기온 데이터를 통해 내일의 날씨를 예측할 수 있는 기술이죠.머신러닝은 크게 AI(인공지능)의 한 분야로, 그중에서도 딥러닝(Deep Learning)이..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. 자연어 처리와 전통적인 프로그래밍의 차이  전통적인 프로그래밍에서는 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 직접 명령을 내리죠. 하지만 자연어 처리는 컴퓨터가 사람의 언어, 즉 우리가 평소에 쓰는 말을 이해하고 소통할 수 있도록 돕는 기술이에요. 예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라고 물으면, 자연어 처리를 통해 컴퓨터가 이 질문을 이해하고 적절한 답을 줄 수 있답니다.  2. 데이터의 유형: 정형 데이터 vs 비정형 데이터  정형 데이터는 말 그대로 구조가 잘 잡힌 데이터에요. 엑셀 파일이나 데이터베이스에 저장된 데이터를 생각하시면 돼요. 반면, 비정형 데이터는 글이나 이메일, 소셜 미디어 글처럼 정해진 틀이 없는 데이터를 말해요. 요즘은 인터넷과 모바일 덕분..