Deep Learning 4장 카드뉴스

AI 기초 분야에서 쓰이는 용어로, 사람 뇌신경 구조에서 착안한 다층 신경망을 데이터로 학습시켜 사진·음성·문장을 컴퓨터가 직접 인식·생성하게 만든 기계 학습 기법입니다.

딥러닝은 컴퓨터에게 "고양이 사진 수천 장"을 그냥 보여주기만 해도, 사람이 일일이 "귀가 뾰족하면 고양이"라고 알려주지 않아도, 알아서 '고양이의 특징'을 층층이 정리해 새 사진까지 알아맞히게 만드는 학습 방식이에요. 전공 첫 학기에 교수님이 답을 다 알려주는 대신 예제 문제만 잔뜩 풀게 시켜서 학생이 스스로 풀이 패턴을 잡아내는 모습과 비슷합니다. ChatGPT가 글을 쓰고 자율주행차가 차선을 인식하고 의료 영상 AI가 종양을 찾는 일이 전부 이 한 가지 기법 위에서 돌아가기 때문에, 한 줄로라도 알아두면 요즘 AI 뉴스를 훨씬 편하게 읽을 수 있어요.

**케이스 1: AlexNet — ImageNet 이미지 분류 인플렉션 포인트** 2012년 9월 ILSVRC에서 토론토대 Krizhevsky·Sutskever·Hinton 팀의 AlexNet은 top-5 오류율 15.3%를 기록해 직전 SOTA 26.2%를 10.9%p 차이로 따돌렸습니다 [2]. 6,000만 파라미터·65만 뉴런 규모의 합성곱 신경망을 NVIDIA GTX 580 GPU 2