인공지능(AI)은 단순한 계산기나 정해진 규칙을 수행하는 프로그램을 넘어, 기계에 "지능"을 부여하여 복잡한 문제를 스스로 해결하도록 만드는 기술입니다. AI의 핵심 개념은 데이터를 통해 학습하고, 문제에 대한 패턴을 인식하며, 예측 능력을 향상시켜 향후 발생할 수 있는 상황을 예측하는 데 있습니다. 이러한 과정을 수행하는 데 필요한 다양한 AI 알고리즘은 상황과 목적에 따라 다르게 사용되며, 일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 세 가지로 분류할 수 있습니다. 이들 알고리즘은 머신러닝과 딥러닝 모델을 통해 더 구체적이고 효율적인 문제 해결 방식을 제공합니다. 이번 글에서는 AI 알고리즘의 종류와 원리, 각 알고리즘이 실제로 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.AI 알고리즘의 기본 원리AI 알고리즘..

딥러닝은 인공지능(AI)의 핵심 기술로서, 방대한 양의 데이터를 기반으로 유용한 패턴과 정보를 학습하여 다양한 문제를 해결합니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성과를 보여주며 의료, 금융, 자동차, 엔터테인먼트 등 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 주요 개념과 기초 이론을 다루며, 이로써 딥러닝의 동작 원리를 이해하고 나아가 모델을 직접 개발하는 데 필요한 기본 개념을 알아보겠습니다.인공 신경망의 기본 개념딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 합니다. 이는 인간의 뇌 신경망 구조를 본떠 만든 모델로, 수많은 신경 세포(뉴런)가 연결된 형태를 모방해 복잡한 문제를 해결합니다. 인공 신경망의 기초 구조를 이해하..