딥러닝이란?

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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

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