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LG Aimers 4기 Convolutional Neural Networks and Image Classification
LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 3. Convolutional Neural Networks and Image Classification -Various Neural Network Architectures Fully Connected Neural Network ConvNets or CNN (Convolutional Neural Network) RNN (Recurrent Neural..
2024.01.20 -
딥러닝의 한계와 도전 과제: 과적합과 해결 방법
인공 신경망과 딥러닝 안녕하세요. MKISOS입니다. 오늘은 딥러닝에 대해서 이야기해보려고 해요. 딥러닝은 인공지능 분야에서 많은 발전을 이루고 있는 기술이지만, 여전히 몇 가지 한계와 도전 과제가 존재하고 있어요. 그 중에서도 가장 흔히 발생하는 문제인 과적합과 그 해결 방법에 대해서 함께 알아볼까요? 과적합은 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대해서는 잘 예측하지 못하는 현상을 의미하는데요. 이러 딥러닝의 한계와 도전 과제: 과적합과 해결 방법 1. 딥러닝의 성장과 발전 딥러닝은 인공신경망과 머신러닝을 기반으로 한 인공지능 분야에서 가장 화두가 되고 있는 기술이다. 딥러닝은 대량의 데이터를 학습하고 이를 통해 패턴을 인식하고 예측하는데 사용된다. 최근 몇 년 동안 딥러닝은 많은 분야에서 혁..
2024.01.20 -
사이버 보안 AI: 인공지능을 활용한 사이버 보안 방어 시스템의 발전과 향후 전망
사이버 보안 AI 안녕하세요. 저는 MKISOS입니다. 오늘은 사이버 보안에 관련된 주제를 소개해드리려고 해요. 요즘은 인공지능을 활용한 사이버 보안 방어 시스템이 많이 발전하고 있는데요. 이번에는 그에 대한 전망과 향후 가능성에 대해 알아보려고 합니다. 많은 분들이 관심을 가지고 있는 이 주제에 대해 함께 알아보도록 해요! 사이버 보안의 기본 이해 사이버 보안은 현대 사회에서 굉장히 중요한 이슈로 부각되고 있는 분야입니다. 우리는 인터넷과 디지털 기술을 널리 활용하면서 데이터를 보호해야 할 필요성을 느끼고 있습니다. 사이버 공격은 기업, 정부, 개인을 향해 다양한 형태로 이루어집니다. 이러한 공격으로부터 데이터를 안전하게 보호하고 네트워크 시스템을 방어하기 위해서는 사이버 보안에 대한 기본적인 이해가 ..
2024.01.19 -
백준 8393 파이썬
백준 8393 : 합 문제 https://www.acmicpc.net/problem/8393 8393번: 합 n이 주어졌을 때, 1부터 n까지 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. www.acmicpc.net 답안 코드 : n = int(input()) sum = 0 for i in range(1, n + 1): sum += i print(sum) 백준 / 문제 / 단계별로 풀어보기 / 3단계 반복문 n = int(input()) sum = 0 for i in range(1, n + 1): sum += i print(sum) 생각 : # 1줄 코드 print(sum(range(1, int(input()) + 1))) # 1줄 코드 print(sum(range(1, int(input()) + 1)))
2024.01.19 -
백준 10950 파이썬
백준 10950 : A+B - 3 문제 https://www.acmicpc.net/problem/10950 10950번: A+B - 3 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. www.acmicpc.net 답안 코드 : t = int(input()) for _ in range(t): a, b = map(int, input().split()) print(a + b) 백준 / 문제 / 단계별로 풀어보기 / 3단계 반복문 t = int(input()) for _ in range(t): a, b = map(int, input().split()) print(a + b)
2024.01.19 -
LG Aimers 4기 Training Neural Networks
LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 2. Training Neural Networks -Training Neural Networks via Gradient Descent Given the optimization problem, min 𝑊 𝐿 (𝑊) , where 𝑊 is the neural network parameters, we optimize 𝑊 using gradient des..
2024.01.19