딥러닝 2

신경망과 딥러닝의 기본 구조

목차신경망과 딥러닝 개요신경망의 기본 개념인공 신경망(Artificial Neural Networks)란?신경망의 구성 요소: 뉴런과 계층신경망의 작동 원리신경망의 구조입력층(Input Layer)은닉층(Hidden Layer)출력층(Output Layer)활성화 함수(Activation Function)딥러닝의 기본 구조심층 신경망(Deep Neural Networks) 개념딥러닝 모델의 학습: 역전파 알고리즘딥러닝의 주요 아키텍처합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)트랜스포머(Transformers)신경망과 딥러닝의 실제 응용이미지 인식자연어 처리자율주행차신경망과 딥러닝의 한계와 도전 과제학습 ..

AI와 머신러닝 2024.09.14

머신러닝과 딥러닝의 차이점

목차 1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 2. 머신러닝의 기본 개념    - 머신러닝이란?    - 머신러닝의 주요 유형 3. 딥러닝의 기본 개념    - 딥러닝이란?    - 신경망의 기본 구조 4. 머신러닝과 딥러닝의 차이점    - 학습 방법의 차이    - 데이터 처리 능력의 차이    - 응용 분야의 차이 5. 머신러닝과 딥러닝의 실제 응용 사례    - 머신러닝의 활용 사례    - 딥러닝의 활용 사례 6. 머신러닝과 딥러닝의 한계와 도전 과제    - 머신러닝의 한계    - 딥러닝의 한계    - 미래의 도전 과제 7. 결론 및 추가 학습 자료1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 AI(인공지능)라는 용어는 매우 광범위한 기술을 아우르며, 그 중에서도 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(D..

AI와 머신러닝 2024.09.12
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