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합성곱 신경망(CNN) 이미지 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 신경망합성곱 (Convolution)과 풀링(Pooling)을 활용하여 주요 특징을 추출  CNN의 기본 구성 요소합성곱 층(Convolutional Layer)입력 이미지에 필터(커널)를 적용하여 특징 맵(feature map)을 생성필터는 이미지의 국소적인 패턴(에지, 코너, 텍스처 등)을 학습풀링 층(Pooling Layer)특징 맵의 크기를 줄이고, 중요한 특징을 추출주로 Max Pooling과 Average Pooling이 사용됨완전 연결 층(Fully Connected Layer, FC Layer)추출된 특징을 바탕으로 최종 예측을 수행 대표적인 CNN 아키텍처 LeNet-5(1998년) 최초의 CNN 모델 중 하나손글..

AI (Artificial Intelligence, 인공지능) 인간처럼 사고하고 문제를 해결하며 학습하는 능력을 가진 시스템을 만드는 학문 또는 기술 가장 광범위한 개념으로, 인간의 지능을 모방하려는 모든 기술을 포함 • 규칙 기반 시스템 (예: 체스 프로그램) • 전문가 시스템 (지식 기반 추론 시스템) • 머신 러닝과 딥러닝 모두 AI의 하위 집합 ML (Machine Learning, 기계 학습) AI의 하위 집합으로, 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에서 학습하여 성능을 개선하는 기술 • 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 이를 기반으로 미래 데이터를 예측하거나 분류 • 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등으로 나뉨 • 사람의 개입 없이도 데이터에서 학습 가능 • 모델의 성능은 주로 입력 ..