[기초 Pre과정] Deep Learning 기초

✒️ 인공지능(AI) vs 머신러닝 vs 딥러닝

📍 인공지능(AI)

인공지능(AI)는 크게 두 가지로 나뉠 수 있습니다

• 일반 AI (General AI)
  • 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있는 인공지능
  • 예) 게임을 하고, 대화를 나누고, 판단을 내릴 수 있는 AI
    
    
• 좁은 AI (Narrow AI)
  • 특정 작업만 아주 잘하는 인공지능
  • 현재 산업계에서 사용하는 AI는 대부분 좁은 AI에 해당
  • 예) 페이스북의 얼굴 인식 AI는 얼굴을 찾는데 특화되어 있지만, 다른 작업을 할 수 없음
    
    

📍 머신러닝

머신러닝은 AI를 구현하는 방법 중 하나입니다.
크게 두가지 종류로 분류할 수 있습니다.

• 지도 학습 (Supervised Learning)
  • 정답, 즉 라벨링이 되어있는 데이터를 머신에 학습시키는 방법
  • 예) 핫도그의 특징을 라벨링한 후, 다양한 음식 사진을 머신에 입력한다. 머신은 라벨을 기반으로 사진이 핫도그일 확률을 계산한다.
    
    
• 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
  • 라벨이 없는 데이터를 머신에 입력하여 머신이 스스로 패턴을 찾도록 하는 방법
  • 예) 핫도그 사진만 수천 장 머신에 입력하면, 머신이 스스로 핫도그의 특징을 파악한다.
    
    

📍 딥러닝

✒️ TensorFlow Deep Learning 기초

✒️ 신경망 기초 수학