[딥러닝] 01.퍼셉트론_(1)딥러닝

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

2. 딥러닝이란

1) 머신러닝의 여러 방법론 중 하나

2) 인공신경망에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법

3. 인공신경망이란

1) 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘

2) 사람의 신경 시스템을 모방함

4. 신경 시스템(Neuron System)이란

- 두뇌의 가장 작은 정보처리 단위

5. 딥러닝 역사

1) 1958년 퍼셉트론 등장

2) 퍼셉트론 한계 증명(1960's)

3) 딥러닝의 암흑기

4) 해결가능한 다양한 이론 등장(오차역전파, DNN, RNN, CNN)

5) 두번째 암흑기가 찾아옴

6) 조금씩 발전해나감(LSTM, LeNett-5등장)

7) 딥러닝 혁명기

8) 2012년 이미지넷에서 GPU 딥러닝 모델인 AlexNet(정확도↑)등장

* 이미지넷 : 백만개 이미지 데이터에서 어떤 이미지인지 구분해내는 챌린지

6. 현대의 다양한 딥러닝 기술 적용 사례

1) 얼굴 인식 카메라

2) 기계 번역 모델

3) 알파고 제로(* 알파고 - 강화학습)