GPT란2 8 - 21. 이미지 & 텍스트 처리 ✅ [1부] 이미지 처리: CNN (Convolutional Neural Network)📌 1. 사람의 시각 정보 처리 방식사람이 무언가를 본다는 것은 다음과 같은 과정입니다:시야 내의 작은 단위를 분석하고주변 정보를 통합해점차 상위 개념으로 인식 구조를 쌓는 것예: 선(직선/곡선) → 윤곽 → 얼굴 형태 → 사람 식별이를 기계(딥러닝)가 모방한 것이 바로 CNN입니다.📌 2. CNN의 구조단계 설명Convolution(합성곱)이미지에서 작은 필터로 특징 추출Pooling(풀링)특징 중 중요한 것만 추려내어 축소 (상위 개념 생성)반복(Stacking)계층적으로 반복하여 고수준 정보 학습Fully Connected Layer최종 예측 (분류/탐지 등)을 수행📌 CNN은 특징 추출 + 구조적 요약 +.. 2025. 5. 29. 8 - 20. 딥러닝 개요 ✅ 1. 딥러닝이란?📌 딥러닝의 정의와 배경**딥러닝(Deep Learning)**은 사람의 신경계 구조를 모방한 인공지능의 한 분야입니다.구체적으로는 사람의 뉴런 구조를 본떠서 수학적으로 모델링한 **퍼셉트론(Perceptron)**이라는 단위를 사용합니다.이러한 퍼셉트론을 깊게, 많이 쌓아서(즉, ‘딥’) 구성한 것이 딥러닝입니다.📌 딥러닝의 포지션인공지능(AI) └─ 머신러닝(ML) └─ 딥러닝(DL)AI는 인간처럼 사고하거나 행동하도록 설계된 시스템 전체를 뜻합니다.ML은 AI의 하위 분야로, 경험(데이터)을 바탕으로 학습하고 예측하는 모델입니다.DL은 ML의 세부 기술로, 사람의 인지 과정을 신경망 기반 구조로 모방한 형태입니다.✅ 2. 뉴런과 퍼셉트론📌 사람의 뉴런 구조수상돌기(D.. 2025. 5. 29. << 1 >>