목표딥러닝 기본 개념대표적인 딥러닝 아키텍처딥러닝 적용 분야최신 AI 트렌드강화학습 1. 딥러닝 기본 개념 역사와 발전1940 ~ 50 년대 초창기 뉴런을 단순 모델로 삼아 연구 시작퍼셉트론의 단층 구조 ➡️ 다층 퍼셉트론(MLP) ➡️ 딥러닝(Deep Neural Network)딥(Deep): 입력 계층과 출력 계층 사이에 여러 개의 은닉층을 두어 복잡한 패턴까지 학습 가능데이터의 컴퓨팅 파워, 알고리즘 발전으로 딥러닝이 급성장 핵심 아이디어계층적 특징 학습사람 얼굴 인식을 예로 들면 초기 은닉층에서는 선, 모서리, 곡선 등을 잡아내고더 깊은 층에서는 코, 눈, 입 등 구체적 특징을 학습하며마지막에는 얼굴 전체를 인식비선형 변환을 반복 적용많은 은닉층이 비선형 활성화 함수를 통해 데이터를 변환하면서 복..