Neural Network 4장 카드뉴스

AI 기초 분야에서 쓰이는 용어로, 사람 뇌의 뉴런이 신호를 주고받는 구조에서 착안해 입력값을 여러 층의 노드를 거쳐 변환·예측하도록 만든 인공지능 핵심 모델 구조입니다.

신경망은 입력값에 가중치를 곱하고 더한 뒤, 활성화 함수라는 비선형 변환을 거쳐 다음 층으로 신호를 넘기는 작업을 여러 층 쌓아 올린 구조예요. 시험 과목별 점수에 각자 다른 비중을 매겨 학점을 산출하는 평가표가 한 층짜리 신경망이라면, 그 학점을 다시 조별 점수·출석·발표 비중과 섞어 최종 등급을 내는 과정이 두 층짜리 신경망에 가깝습니다. 요즘 쓰는 ChatGPT·Claude·Gemini가 모두 이 구조를 거대화한 모델이라, 신경망을 한 줄로 이해해 두면 AI 관련 기사를 읽을 때 훨씬 편해요.

**케이스 1: AlexNet — 2012년 ImageNet 패턴 인식 판도 전환** 2012년 9월 토론토대 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton 팀이 합성곱 신경망(CNN) AlexNet으로 ImageNet 대회에 출전해 Top-5 오류율 15.3%를 기록했습니다.[6] 이는 직전 해 최고 기록인 26.2%를 10.9%p 앞선 결과로, 컴