잼민아이의 인공지능 강의 노트 잼민아이의 인공지능 강의 노트

이번에 ASRock B650M Lightning 메인보드를 사용해 PC를 조립해봤습니다. 처음엔 가격 때문에 큰 기대 없이 선택했는데, 실제로 조립해보니 정말 만족스럽습니다. 이 가격대에서 이런 확장성을 제공하는 메인보드는 정말 드물다고 생각해요. 우선, 이 메인보드는 AMD의 최신 소켓 AM5를 지원하면서도, M-ATX 폼팩터로 공간 효율성을 극대화했어요. 전원부는 6+2+1 페이즈로 구성되어 있어 CPU에 충분한 전력을 공급할 수 있어서 안정성 면에서도 신뢰가 갑니다.   DDR5 메모리 슬롯이 4개나 있어서 현재는 16GB 두 개를 사용 중인데, 추후에 메모리 업그레이드를 생각하고 있는 분들에게 딱 좋은 구성입니다. 192GB까지 확장 가능하고, XMP 3.0과 EXPO를 지원해 오버클럭에도 적합하..

서론딥러닝은 인공지능(AI) 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로, 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보였습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 발전 과정을 주요 모델들을 중심으로 상세하게 설명하겠습니다. 각 모델의 핵심 기여와 발전 과정을 이해함으로써 딥러닝의 역사와 현재를 파악해봅시다.초기 모델: LeNet배경LeNet은 Yann LeCun과 그의 동료들이 1990년대 초에 제안한 모델로, 딥러닝의 초기 연구를 대표합니다. LeNet-5는 특히 손글씨 숫자 인식(MNIST 데이터셋)에서 성공적으로 적용되었습니다. 주요 기여컨볼루션 레이어의 도입: LeNet은 Convolutional Layer를 도입하여 이미지 데이터의 공간적 계층 구조를 효과적으로 학습했습니다..

1. 인공지능의 태동: 1950년대와 1960년대인공지능(AI)이라는 개념은 컴퓨터 과학의 태동기와 함께 시작되었습니다. 1950년대와 1960년대는 인공지능의 초기 시기로, 당시 연구자들은 인간의 지능을 컴퓨터로 모방하려는 시도를 시작했습니다. 이 시기의 대표적인 연구는 앨런 튜링(Alan Turing)의 '튜링 테스트'입니다. 튜링은 기계가 인간과 구별되지 않을 정도로 자연스러운 대화를 할 수 있다면 그 기계를 지능적이라고 볼 수 있다고 주장했습니다.1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)는 인공지능의 출발점으로 여겨집니다. 이 회의에서 존 매카시(John McCarthy)는 '인공지능'이라는 용어를 처음 사용했으며, 이후 다양한 연구와 개발이 이어졌습니다. 초기 인공지능 연구..