뒤로 가기
홈으로 이동
LearnFit
공유하기
YouTube, [TMook] 딥러닝이란 1편 Deep-Learning
yun님의 학습노트

딥러닝이란?

#교육
#딥러닝
#인공지능
#머신러닝
#인공신경망
#신경망
#Deeplearning
#AI
00:07딥러닝의 간단한 개념 설명입니다. 딥러닝이란 기계가 사람의 신경망을 모방해 학습할 수 있도록 만든 기술입니다.
00:41인식의 관점에서 사람과 기계의 차이점에 대해서 설명합니다.
01:56기계와 비교했을 때, 수치적으로 사람은 구체적으로 인식하지 않습니다. 기계에 비해 대상이 무엇인지 판단하는 정보들의 경계가 모호합니다.
02:26즉, 사람은 추상적으로 생각할 수 있지만 기계는 그렇지 않습니다.
02:46여기부터는 사람이 어떻게 추상적으로 생각하는 것이 가능한지, 뉴런이라는 신경세포에 대해 설명합니다. 사람은 뉴런을 가지고 있고, 자극을 받으면 자극의 크기에 따라 다음 뉴런으로 전달하기도 하고 전달하지 않기도 합니다. 이러한 전체적인 모습을 신경망이라고 합니다.
04:43사람의 신경망을 모방해서 인공 신경망을 만드는 방법에 대해서 설명합니다
04:50신경세포의 역할을 해줄 부분을 컴퓨터에 만듭니다. 컴퓨터에서 신경세포 하나의 역할을 하는 부분을 '노드(node)'라고 합니다. 각각의 노드는 각자 임의의 기준을 가지고 정보를 전달하거나 전달하지 않는 역할을 합니다.
05:47인공 신경망에서 각 부분의 명칭을 설명합니다. 맨 처음 정보를 입력받는 부분을 입력층(input layer), 마지막의 결과를 출력하는 부분을 출력층(output layer), 중간의 숨겨진 층을 숨겨진 층(hidden layer)라고 합니다.
06:57인공 신경망의 문제점과 그것을 극복하며 등장한 딥러닝에 대해서 설명합니다. 인공 신경망을 ANN이라고 한다면 딥러닝은 hidden layer가 많아 깊은 신경망이라는 의미로 Deep Neural Network(DNN)라고 부릅니다. ANN의 hidden layer가 깊어지게 되면서 생기는 문제를 해결하면서 딥러닝의 개념이 등장했습니다.
08:20딥러닝의 강점에 대해 설명합니다. 딥러닝은 사람을 모방했기 때문에 사람같지만 빠른 학습이 가능하며, 빅데이터를 학습한 후 활용한다는 강점이 있습니다.
08:35딥러닝의 활용분야에 대해서 간단히 설명합니다. 영상에서 설명한 분야 외에도 상당히 범용적으로 딥러닝이 사용되고 있습니다.
08:53음성이나 영상을 인식할 때(객체 인식, 분류 등)
09:25자연어(사람의 일상 언어)를 처리할 때(챗봇 등)
✔ 학습 완료
댓글 1
이윤지의 프로필 이미지
이윤지
한 달 전
너무 도움돼요!
댓글 달기

이 학습노트가 포함된 러닝패스예요.

yun님의 다른 노트는 어때요?

yun의 프로필 이미지
yun
의 학습노트

[EdTech 입문] DKT란?_Deep Knowledge Tracing

영상 재생 모양 아이콘
Video
⏱ 핵심 스탬프
14
00:23
목차 1. DKT Model 2. DKT Model Input&Output 3. DKT 특성 및 한계
00:38
DKT 모델을 알아보자. DKT는 Knowledge Tracing에 DL을 적용시킨 모델로 학생들의 반응을 예측하는 문제에 RNN과 LSTM모델을 적용시킨 방법
👍
1
스크랩
yun의 프로필 이미지
yun
의 학습노트

기술 동향 및 현재 우리의 서비스_LearnFit 이란

영상 재생 모양 아이콘
Video
⏱ 핵심 스탬프
12
00:21
목차. 이번 영상에서는 런핏이 시작하게 된 이유와 현재 서비스에 대해서 살펴봅니다.
00:31
LearnFit의 시작 | 라이브데이터는 모든 사람이 빠르고, 완벽하게 배울 수 있기를 희망합니다.
👍
1
스크랩
👋 다양한 인사이트를 읽어보고 계신가요?
나만의 학습 기록을 남기고, 관리하고 싶다면!
다양한 전문가의 멤버십 전용 콘텐츠를 보고 싶다면!
나의 학습 내용을 공유하고, 수익을 올리고 싶다면!
3초 회원가입/로그인으로, 런핏의 커뮤니티에 여러분도 함께하세요.
3초 만에 가입하기