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There are a total of 5 posts.
2025-12-19
역전파(Backpropagation)를 통해 AI가 에러의 원인을 어떻게 찾아내는지, 연쇄 법칙(Chain Rule)과 파이토치 Autograd가 어떻게 자동으로 기울기를 계산하는지, 그리고 깊은 네트워크에서 발생하는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제와 그 해결책을 쉽고 직관적으로 설명합니다.
2025-11-21
CPU에서 GPU로 전환하면서 AI 모델이 행렬 연산을 선호하는 이유와 성능 향상 사례를 다룹니다. GPU 가속이 어떻게 딥러닝 성능을 끌어올리는지, 행렬 기반 연산의 효율성을 설명합니다.
2025-01-15
딥러닝과 TensorFlow를 공부해야 할까? AI API를 활용한 빠른 개발과 직접 모델을 구축하는 기술력 사이에서 고민하는 현실적인 접근법을 탐구합니다. 나만의 AI를 만들고 싶은 개발자를 위한 방향성을 제시합니다.
TensorFlow를 활용한 딥러닝 개념과 선형 회귀 모델 구현을 배워보세요. 텐서와 계산 그래프의 원리, 데이터 전처리, 모델 선택, 학습 및 최적화 과정까지 실습을 통해 이해할 수 있습니다.
AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 정리하고, TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크를 소개합니다. 각 프레임워크의 특징과 활용 사례를 알아보고, 적합한 딥러닝 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.
