자동차 엔지니어의 딥러닝 분해하기 #1 인공신경망

간단 소개

딥러닝의 기본 원리(인공신경망, 퍼셉트론)와 보편적 근사 정리를 설명하고, 문제 해결을 위해 함수 형태로 정의하는 방법 제시.

AI Summary

딥러닝의 기본 개념
- 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 입출력 간 관계를 모델링하는 도구이다.
- 퍼셉트론은 인공신경망의 기본 단위이며, 다층 퍼셉트론(MLP)은 은닉층을 통해 복잡한 문제 해결이 가능하다.
보편적 근사 정리와 문제 정의
- 보편적 근사 정리는 인공신경망이 어떠한 연속 함수도 근사할 수 있음을 수학적으로 증명한다.
- 딥러닝 활용을 위해선 문제를 함수 꼴(입출력 벡터 간의 관계)로 정의하는 것이 중요하다.
- 문제 정의 예시로 자율주행 시스템의 객체 인식 문제를 설명하고, 딥러닝을 통해 해결하는 과정을 제시한다.