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총 3개의 게시물이 있습니다.
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
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.
