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인공지능 3. 단층 신경망 서론 단층신경망은 인공지능의 기본이 되는 모델이다. 단층신경망을 통해 기계학습의 기초를 탄탄히 다져보자. 퍼셉트론과 단층신경망 퍼셉트론은 입력층과 출력층, 두 부분으로 구성되어 있으며, 여러 입력 값에 각각의 가중치를 곱한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 넣어 출력을 결정한다. 퍼셉트론은 기본적으로 단층 신경망의 형태를 취하고 있지만, 주로 선형 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 하나의 출력 뉴런만을 가진다. 단층 신경망은 입력층과 출력층, 단 두 층으로만 이루어진 가장 간단한 형태의 인공 신경망이다. 입력층은 외부 세계로부터 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 입력 데이터를 바탕으로 최종적인 결정이나 예측을 내놓는다. 이때, 단층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 가중치를 적용하고, 활성화 함.. 2024. 4. 7.
인공지능 2. 기초 최적화 이론 서론 인공지능의 성능을 극대화하는 최적화 이론에 대해 심플하게 알아보자. 경사하강법부터 모멘텀, AdaGrad, RMSProp, 그리고 Adam에 이르기까지, 각 최적화 기법의 원리와 적용 방법을 설명한다. 주의해야 할 점과 취약점도 함께 다루어, 인공지능 최적화 전략에 대한 전반적인 이해를 목표로 작성하였습니다. 회귀 (regression) 회귀 분석(Regression)은 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법으로, 인공지능에서는 예측 모델을 구축하는 데 널리 사용된다. 즉, 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 관계를 모델링하여, 새로운 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 최적화 이론은 이 회귀 모델의 파라미터를 조정하여, 실제 값과 예측 값 사이의 차이(비용)를 최소.. 2024. 4. 5.
인공지능 1. 퍼셉트론 서론 퍼셉트론 이론은 인공지능 분야의 초석을 이루는 중요한 개념이다. 본 블로그는 퍼셉트론의 기본 원리, 구현 방법, 그리고 이론의 한계점을 포괄적으로 다룬다. 또한, 퍼셉트론의 한계를 극복하기 위한 확률 생성 모델, 손실 함수의 통계적 해석, 베르누이 분포 및 교차 엔트로피에 대해서도 상세히 설명한다. 이를 통해 독자들은 퍼셉트론 이론의 깊이 있는 이해는 물론, 인공지능 모델 설계에 있어서의 중요한 개념들을 파악할 수 있을 것이다. 퍼셉트론 퍼셉트론은 인공 신경망의 가장 기본적인 요소로, 간단한 입력을 받아 출력을 결정하는 알고리즘이다. 1957년 프랑크 로젠블라트(Rosenblatt)에 의해 처음 소개된 이후, 퍼셉트론은 인공지능 연구에 있어 기본적인 빌딩 블록으로 자리 잡았다. 본 소개에서는 퍼셉트.. 2024. 4. 1.
컴퓨터 공학과 가는 방법 컴퓨터 공학은 현대 사회에서 매우 중요한 분야로 자리 잡았습니다. 따라서, 여러분들이 이 분야에 관심을 가지고 진로를 결정을 많이 합니다. 자연스레 대학 입시도 올라가고 있죠. 그럼 여러분들이 컴퓨터 공학과를 가기 위해 무엇을 해야 할 지 이야기를 해보고자 합니다. 우선 다양한 대학에서 컴퓨터 공학의 입결이 올라가고 있습니다. 예전에 비해 성적의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. 공부에 열중하여 좋은 성적을 유지하는 것은 컴퓨터 공학에 다가갈 전략을 다양하게 해줍니다. 그 중 면접 및 활동의 프리패스권!은 바로 코딩과 프로젝트를 통해 실력을 향상시키는 것이 중요합니다. 현재 초,중,고,대 교과목 외 활동 등으로 정보 교과 및 코딩 과목을 듣는 학생들이 많아졌습니다. 이 곳에서 재능을 확인해보고 한 발 짝.. 2024. 3. 30.
공부 습관이 안 잡힌 이들에게 숙제란 공부 습관이 안 잡힌 학생들에게 숙제는 중요한 도구입니다. 숙제를 통해 학생들은 자기 주도 학습의 기회를 얻고, 학습한 내용을 복습하며 강화할 수 있습니다. 그러나 공부 습관이 잘 잡히지 않은 학생들에게는 숙제를 수행하는 것이 쉽지 않을 수 있습니다. 이들에게는 학생에 맞는 선생이 필요합니다. 이는 학생들의 학습 스타일과 요구에 맞춘 지도와 지원을 의미합니다. 또한, 숙제를 수행하는 데 시간이 필요합니다. 공부 습관이 안 잡힌 학생들은 시간을 투자하여 스스로의 학습 방식을 발견하고 숙제를 수행하는 데 필요한 기술을 향상시켜야 합니다. 따라서, 숙제는 학생들이 자신의 능력과 자신감을 향상시키는데 중요한 요소이며, 이를 위해서는 학생에게 맞는 선생과 시간적 지원이 필요합니다. 하지만 부모님에게 있어 자녀가 .. 2024. 3. 30.
어떤 선생님을 골라야하는가? 그거 아세요? ****에는 실력이 뛰어난 코치들이 많이 있습니다. 그러나 학생과 선생님 간의 관계는 학습 경험을 좌우합니다. 그렇기에 선생님을 고르는 데 고민이 많을 겁니다. 간단하게 선생님의 유형을 나눠보자면 아래와 같습니다. 친절하고 이해심 많은 선생님: 감정에 민감한 학생과 어울립니다. 엄격하고 명확한 기대를 제시하는 선생님: 목표를 가진 학생과 잘 맞습니다. 창의적이고 열정적인 선생님: 호기심이 많은 학생과 어울립니다. 자기 주도적 학습을 장려하는 선생님: 독립적인 학습을 선호하는 학생과 어울립니다. 선생님의 유형과 학생의 성향이 맞을 때, 긍정적인 학습 환경이 형성됩니다. 호환성 있는 관계는 학생들의 성과와 개인적인 성장에 긍정적인 영향을 미칩니다. 주섬주섬 강사 시절에 쓴 간단한 칼럼이다. 2024. 3. 30.
학교 시험의 비밀 폭로: ㅇㅇㅂㄱ로 시험 문제를 알 수 있다! 교과과정에서 선생님들이 시험 문제를 만드는 과정은 매우 중요합니다. 이것은 학생들이 교재와 수업 내용에 집중하여 잘 이해하고 학습하는 것과 밀접하게 관련되어 있습니다. 선생님들은 학습 목표와 교과 과정을 기반으로 시험을 준비합니다. 그리고 이러한 학습 목표와 교과과정은 교재의 목차 에서부터 시작되는 "알아보기", "학습 목표"로써 명시됩니다. 학생들은 종종 이 부분을 무시하거나 빠르게 넘어가는 경향이 있습니다. 그러나 이것은 사실 학생들에게 매우 중요한 정보를 제공합니다. 학습 목표를 읽고 이해하는 것은 그 과목에서 어떤 내용이 중요하고 무엇에 초점을 맞추어야 하는 지를 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한, 선생님이 시험에서 어떤 부분을 강조하고자 하는 지를 파악할 수 있습니다. 더 나아가 "알아보기"와 .. 2024. 3. 30.
IT 동아 빅테크 대기업 신입인재발굴 프로젝트 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 3. 29.
AI를 배우기 전 행렬 이론 기초 서론 AI를 배우는 데 많은 수학적 이론을 알아둬야 한다. 그 중 다른 타 수학 이론과 달리 행렬은 대한민국 교육과정에서 빠져 행렬을 정리해보았다. 벡터란? 여태까지 사용한 숫자는 스칼라이다. 스칼라 (scalar)란 차원(dimension)이 없는 숫자를 의미한다. 반면 벡터 (vector)란 개의 숫자 모음 ( 차원 벡터), "크기" 와 "방향" 이 같으면, 같은 벡터를 의미한다. 여기서 나오는 법칙이 바로 벡터의 동등성 원칙이다. 두 벡터가 같다면 벡터의 크기가 같고, 방향이 같음을 의미한다. 벡터가 왜 인공지능에서 중요하냐면 학습하는 데이터 "상대적"인 위치가 크기보다 더 중요하기 때문이다. 벡터 연산 벡터의 연산은 아래와 같이 이루어진다. 벡터 내적 벡터 내적은 두 벡터 간에 대응하는 성분들을 .. 2024. 3. 14.
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