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DATA ANALYTICS & INSIGHTS

확률에서 LLM까지 – 데이터 사이언스 전문 교육 플랫폼

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⚠️ 오프라인 모드

딥러닝 기초 이론과 핵심 아키텍처

퍼셉트론부터 CNN, RNN까지 딥러닝의 기초 이론을 체계적으로 학습하세요

퍼셉트론 (Perceptron)

가장 간단한 형태의 신경망, 딥러닝의 기초

핵심 개념:

선형 분류기: 직선으로 나눌 수 있는 문제 해결

가중합: 입력값에 가중치를 곱해서 합산

임계값: 활성화 기준이 되는 한계값

학습 규칙: 오류 기반 가중치 조정

활용 사례:

AND, OR 논리 게이트

이진 분류 문제

과일 분류 (크기, 색상 기준)

스팸 메일 필터링

다층 퍼셉트론 (MLP)

은닉층을 가진 완전연결 신경망

핵심 개념:

은닉층: 복잡한 특징 추출을 위한 중간층

완전연결: 모든 뉴런이 다음 층과 연결

XOR 해결: 선형 분리 불가능 문제 해결

비선형 활성화: 복잡한 패턴 학습 가능

활용 사례:

XOR 논리 게이트

Iris 꽃 분류

보스턴 집값 예측

간단한 이미지 분류

활성화 함수 (Activation Function)

뉴런의 출력을 결정하는 핵심 함수들

핵심 개념:

비선형성: 복잡한 패턴 학습을 위한 필수 요소

Sigmoid: 0~1 범위 출력, 이진 분류용

ReLU: 음수는 0, 양수는 그대로 통과

Tanh: -1~1 범위, 더 균형잡힌 학습

활용 사례:

분류 문제의 확률 출력

은닉층의 비선형 변환

기울기 소실 문제 해결

최신 모델의 성능 향상

인공신경망 (Neural Network)

여러 뉴런이 연결된 네트워크 구조

핵심 개념:

다층 구조: 입력층, 은닉층, 출력층의 계층적 구성

순전파: 입력에서 출력으로 신호 전달

역전파: 오차를 바탕으로 가중치 학습

범용 근사기: 충분한 뉴런으로 모든 함수 근사

활용 사례:

손글씨 숫자 인식

이미지 분류

회귀 예측

패턴 인식

CNN (합성곱 신경망)

이미지 처리에 특화된 신경망 아키텍처

핵심 개념:

합성곱층: 필터로 지역적 특징 추출

풀링층: 중요한 정보 선별하여 크기 축소

특징맵: 각 층에서 생성되는 특징 표현

계층적 학습: 단순한 특징에서 복잡한 특징으로

활용 사례:

의료 영상 진단

자율주행차 객체 인식

얼굴 인식 시스템

제품 품질 검사

RNN (순환 신경망)

시퀀스 데이터 처리에 특화된 기억 능력을 가진 신경망

핵심 개념:

순환 연결: 이전 시점 정보를 현재 시점에서 활용

LSTM/GRU: 장기 의존성 문제를 해결한 개선 모델

시퀀스 처리: 가변 길이 데이터 처리 가능

메모리 셀: 중요한 정보를 선택적으로 기억

활용 사례:

기계 번역

음성 인식

주식 가격 예측

자연어 처리

딥러닝을 왜 배워야 할까요?

🚀 실무 활용도

AI 개발자: 최신 AI 모델 설계와 구현
데이터 사이언티스트: 복잡한 패턴 분석과 예측
제품 기획자: AI 기술의 가능성과 한계 이해
연구원: 혁신적인 AI 연구 수행

📈 미래 전망

급성장 분야: AI 시장 연평균 15% 이상 성장
높은 연봉: AI 엔지니어 평균 연봉 상위 10%
다양한 분야: 의료, 금융, 제조업 등 전 분야 적용
창업 기회: AI 스타트업 투자 급증

단계별 학습 로드맵

1

기초 신경망

퍼셉트론부터 다층 신경망까지 기본 개념과 학습 원리 이해

2

CNN 마스터

이미지 처리의 핵심인 합성곱 신경망 구조와 응용 학습

3

RNN 활용

시퀀스 데이터 처리를 위한 순환 신경망과 LSTM 실습

4

Transformer

최신 AI의 핵심인 어텐션 메커니즘과 대규모 언어 모델

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딥러닝 기초 이론과 핵심 아키텍처

퍼셉트론부터 CNN, RNN까지 딥러닝의 기초 이론을 체계적으로 학습하세요

퍼셉트론 (Perceptron)

핵심 개념:

활용 사례:

다층 퍼셉트론 (MLP)

핵심 개념:

활용 사례:

활성화 함수 (Activation Function)

핵심 개념:

활용 사례:

인공신경망 (Neural Network)

핵심 개념:

활용 사례:

CNN (합성곱 신경망)

핵심 개념:

활용 사례:

RNN (순환 신경망)

핵심 개념:

활용 사례:

딥러닝을 왜 배워야 할까요?

🚀 실무 활용도

📈 미래 전망

단계별 학습 로드맵

1

기초 신경망

2

CNN 마스터

3

RNN 활용

4

Transformer

딥러닝 여정을 시작하세요

기초부터 최신 기술까지 체계적으로 학습할 수 있습니다