🧠 딥러닝은 사람의 뇌가 배우는 방식을 흉내 낸 머신러닝의 한 종류입니다. 우리가 1장에서 배운 "인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝" 포함 관계, 기억나시나요? 이번 챕터에서는 그중 가장 안쪽에 있는 딥러닝을 자세히 들여다봅니다.
딥러닝으로 할 수 있는 일들
딥러닝은 사진, 글, 소리처럼 복잡한 데이터를 다루는 데 특히 강합니다.
아래 번호를 하나씩 눌러서 확인해 보세요.
🔍 대상 탐지
사진 속에서 사람, 자동차, 건물처럼 원하는 대상을 콕 집어 찾아냅니다.
💬 언어 이해
사람이 하는 말이나 글을 이해하고 대답합니다. (챗봇, 번역기 등)
🎨 이미지 생성
세상에 없던 새로운 그림이나 사진을 만들어냅니다.
🖼️ 해상도 조절
흐릿한 사진을 선명하게 만들어줍니다.
딥러닝의 발달 과정
딥러닝은 갑자기 등장한 게 아니라, 여러 사람의 아이디어가 쌓여서 지금의 모습이 되었습니다. 번호를 눌러 순서대로 살펴보세요.
아래 번호를 하나씩 눌러서 확인해 보세요.
1957년 · 퍼셉트론
프랑크 로젠블랫이 "미니 판단 기계"인 퍼셉트론을 처음 만들었어요. 인공신경망의 시작이에요.
1969년 · 다층 퍼셉트론
마빈 민스키가 퍼셉트론을 여러 개 쌓아서 성능을 더 좋게 만들었어요.
1986년 · 오차 역전파
틀린 정도(오차)를 이용해 거꾸로 값을 고쳐나가는 방법을 알아냈어요. 다만 층이 너무 많아지면 학습이 잘 안 되는 문제가 있었어요.
2006년 · 렐루 함수 등장
렐루라는 새로운 방법으로 층이 깊어져도 학습이 안 되던 문제를 해결해서, 지금의 딥러닝 시대를 열었어요.
2012년 · 이미지넷 대회
딥러닝이 사진 인식 대회에서 압도적인 성능으로 우승하며 실력을 증명했어요.
2016년 · 알파고 vs 이세돌
딥러닝 바둑 AI가 인간 최고수를 이기면서 전 세계에 인공지능을 알렸어요.
현재 · 생성형 AI
지금 우리가 쓰는 생성형 인공지능(챗봇, 이미지 생성 등)도 모두 딥러닝 덕분에 가능해진 것이에요.