AI는 어렵다?" 딥러닝 입문, 코랩 하나면 끝!

🤖 딥러닝이란?

딥러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단하는 인공지능 기술이에요.
사람의 뇌 구조를 본뜬 '인공 신경망'을 이용해 이미지, 소리, 텍스트 등 다양한 정보를 분석하죠.
우리가 흔히 쓰는 넷플릭스 추천, 포토앱의 자동 분류도 다 딥러닝 덕분!

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🛠️ 케라스란?

케라스(Keras)는 복잡한 딥러닝 모델을 쉽고 간결한 코드로 구현할 수 있게 도와주는 파이썬 기반 도구예요.
복잡한 수학 없이도, 딥러닝을 '만들고 실행'까지 가능하게 해줘서 입문자에게 최고예요!

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📐 딥러닝 기본 구조 (한눈에 보기)

• 입력층: 예를 들어, 28x28 이미지 픽셀
• 은닉층: 데이터의 특징을 추출
• 출력층: 숫자/이미지/문자 등 예측 결과 제공

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💻 직접 만들어보는 AI 모델 (코랩 실습 예시)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 1) 데이터 준비
:contentReference[oaicite:7]{index=7}
:contentReference[oaicite:8]{index=8}
:contentReference[oaicite:9]{index=9}

# 2) 모델 구성
model = Sequential([
    :contentReference[oaicite:10]{index=10}
    :contentReference[oaicite:11]{index=11}
    :contentReference[oaicite:12]{index=12}
])

# 3) 컴파일
:contentReference[oaicite:13]{index=13}
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 4) 학습
:contentReference[oaicite:14]{index=14}

# 5) 평가
:contentReference[oaicite:15]{index=15}
:contentReference[oaicite:16]{index=16}

구글 코랩에 붙여넣기만 하면 바로 실행 가능! 🤩

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🎯 왜 코랩 & 케라스인가?

• 💸 무료 GPU 지원
• ⏱ 빠른 실행 속도
• 💬 초보자도 이해할 수 있는 직관적인 코드

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🔜 다음 단계로는?

🧠 CNN (Convolutional Neural Network)

• 이미지 처리 특화된 딥러닝 구조예요.
• 필터(커널)를 통해 사진 속 윤곽, 모양, 패턴을 잡아냅니다.
• 예: 얼굴 인식, 자율주행 자동차, X-ray 판독 등에 활용

🧠 RNN (Recurrent Neural Network)

• 시간 순서를 고려하는 네트워크로, 텍스트나 음성 처리에 강력해요.
• 과거 데이터를 기억하며 문맥을 이해할 수 있어요.
• 예: 자동 번역기, 음성 인식, 감정 분석 등에 사용

💬 챗봇, 추천 시스템

• 지금 여러분이 보고 있는 챗GPT도 딥러닝 기반이에요!
• 추천 시스템은 유튜브, 넷플릭스처럼 사용자 취향 분석 후 콘텐츠 추천
• 이런 응용 모델들은 CNN, RNN 기술을 응용해 만든 고급 AI 시스템이랍니다.

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🏷️ 태그:

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