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🌟 현대 인공지능 학습 2단계: 합성곱 신경망(CNN) 심화와 전이 학습📅 학습 기간: 7~9개월🎯 학습 목표: CNN 구조 심화 학습과 전이 학습 활용📝 1. CNN의 필요성과 활용합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 데이터 분석에 특화된 신경망입니다.이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이번 글에서는 CNN의 심화 구조와 전이 학습을 중심으로 학습합니다.📌 1-1. CNN 구조 심화 이해CNN의 기본 구조는 합성곱 층(Convolution Layer), 활성화 함수, 풀링 층(Pooling Layer), **완전 연결 층(Fully Connected Layer)**로 이루어집니다.여기에 **정규화 층(Batch N..

📌 JAX로 Transformer 모델 구현 - 자연어 처리(NLP) 문제 해결🚀 Transformer 모델이란?Transformer 모델은 **자연어 처리(NLP)**와 시계열 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다.특히 Self-Attention 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 관계를 효율적으로 학습할 수 있습니다.이번 글에서는 JAX를 사용하여 Transformer를 구현하고,문장 분류 문제를 통해 성능을 평가해보겠습니다.💡 1. Transformer의 핵심 개념📐 Transformer 구조Encoder-Decoder 아키텍처: 인코더와 디코더 블록으로 구성Self-Attention 메커니즘: 입력 간의 상호 관계를 계산Multi-Head Attention: 여러 개의 어텐션을 병렬로 ..

📌 JAX로 강화 학습 모델 구축 - Q-learning을 이용한 CartPole 문제 해결🚀 강화 학습이란?강화 학습(RL)은 **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며, 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 기법입니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 Q-learning 기반의 강화 학습 모델을 구축하여 CartPole 문제를 해결해보겠습니다.💡 1. Q-learning의 핵심 개념📐 Q-learning 알고리즘 구조Q 함수: 상태-행동 쌍 (s, a)의 가치를 추정하는 함수목표: Q값을 업데이트하여 최적 정책을 학습Bellman Equation:Q(s,a)=Q(s,a)+α×[r+γ×max⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) = ..

🌟 현대 인공지능 학습 2단계: 인공신경망과 딥러닝📅 학습 기간: 7~9개월🎯 학습 목표: 신경망 모델의 이해와 딥러닝 기법 학습📝 1. 인공신경망(ANN) 기초인공신경망(Artificial Neural Network)은 인간의 뇌 구조를 모방하여 만든 알고리즘입니다.뉴런(Neuron)을 기반으로 여러 층(Layer)을 거쳐 학습합니다.딥러닝은 이러한 신경망 구조를 심화하여 다층 신경망을 사용하는 기술입니다.📌 1-1. 신경망의 기본 구성 요소신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), **출력층(Output Layer)**으로 구성됩니다.입력층: 데이터를 입력받는 층은닉층: 입력 데이터를 가공하여 특징을 추출하는 층출력층: 최종 예측 결과를 출력하는 층🔑 1) ..

📌 JAX로 CNN(합성곱 신경망) 구현 - 손글씨 이미지 분류 (MNIST)🚀 JAX를 활용한 CNN 모델 만들기이전 글에서는 JAX를 사용하여 MLP를 구현하여 MNIST 손글씨 데이터를 분류했습니다.이번 글에서는 **합성곱 신경망(CNN)**을 사용하여 성능을 더욱 향상시키겠습니다.💡 1. CNN의 핵심 개념CNN은 이미지 데이터를 처리하기 위해 개발된 신경망 구조로, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:합성곱 층 (Convolutional Layer): 필터를 사용하여 이미지 특징을 추출풀링 층 (Pooling Layer): 특성 맵의 크기를 줄여 계산량 감소완전 연결 층 (Fully Connected Layer): 분류를 위한 최종 계층📝 2. 데이터셋 준비이전과 동일하게 tensorflo..

📌 JAX를 활용한 신경망 모델 구축 - MLP를 이용한 손글씨 인식 (MNIST)🚀 JAX로 신경망 모델 만들기이전 글에서는 JAX의 자동 미분과 JIT 컴파일의 기본 사용법을 배웠습니다.이번에는 이를 활용하여 간단한 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 구축하여 손글씨 데이터(MNIST)를 분류해보겠습니다.📝 1. 데이터셋 준비💾 MNIST 데이터 불러오기JAX에서는 직접 데이터를 불러와야 하므로 tensorflow_datasets를 사용하여 데이터를 로드합니다.pip install tensorflow-datasetsimport tensorflow_datasets as tfdsimport jax.numpy as jnp# MNIST 데이터 불러오기ds = tfds.load('mnist', split='..

📌 JAX 기초 - 왜 JAX를 배워야 할까?🚀 JAX란 무엇인가?JAX는 Google에서 개발한 고성능 수치 계산 라이브러리로, GPU와 TPU를 활용하여 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.Python의 Numpy와 유사한 문법을 가지고 있어 직관적이면서도 강력한 성능을 제공합니다.💡 JAX의 주요 특징자동 미분 (Automatic Differentiation)JAX는 grad() 함수를 통해 매우 간단하게 미분을 수행할 수 있습니다.딥러닝 모델 학습 시 필수적인 기울기 계산이 간편합니다.JIT 컴파일 (Just-In-Time Compilation)JIT을 사용하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.반복되는 연산을 GPU 또는 TPU에서 빠르게 처리할 수 있습니다.함수..

언어 모델의 숨겨진 개념 매핑하기Will은 그의 글 Mapping the Hidden Concepts in Language Models에서 언어 모델이 사용하는 **워드 임베딩(word embeddings)**의 내부 구조를 탐구하고, 이를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 해석하려는 실험을 소개합니다.워드 임베딩이란?워드 임베딩은 단어 또는 개념을 수치화하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 방법입니다. 이러한 임베딩은 수백 개의 차원을 가지며, 각 차원이 특정한 의미를 담고 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 차원의 의미는 명시적으로 정의되지 않아 인간이 직접 해석하기 어렵습니다.실험: 반의어를 통한 개념 차원 식별Will은 **반의어(antonyms)**가 대부분의 차원에서는 유사한 위치에 있지만, 특정..

📌 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 모델을 활용한 LoRA 기반 파인튜닝 실습deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B는 DeepSeek AI에서 개발한 경량화된 8B 모델로, Llama 아키텍처를 기반으로 한 고성능 언어 모델입니다.이번 글에서는 Hugging Face transformers 라이브러리를 활용하여 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 모델을 LoRA 기반으로 파인튜닝하는 방법을 설명합니다.🚀 1. DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 및 LoRA 파인튜닝 개요✅ DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 모델이란?deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B는 Llama..

웹 개발 실무 기술 A to Z웹 애플리케이션에 AI 및 머신러닝 기술을 적용하면 자동화, 개인화, 고급 데이터 분석이 가능해집니다.✔️ TensorFlow.js → 브라우저에서 머신러닝 모델 실행✔️ OpenAI API → 자연어 처리(NLP) 및 챗봇 구축✔️ Chatbots → AI 기반 대화형 서비스 구현이번 글에서는 웹 애플리케이션에서 AI와 머신러닝을 활용하는 방법을 설명하겠습니다.1. AI & 머신러닝을 웹 애플리케이션에 적용하는 이유✔️ 자동화 및 업무 효율성 향상 → 챗봇, 추천 시스템✔️ 데이터 분석 및 예측 모델 구축 → 사용자 행동 분석✔️ 개인화된 사용자 경험 제공 → AI 기반 추천 시스템✅ AI를 활용하면 웹 애플리케이션의 기능을 더욱 향상 가능!2. TensorFlow.js ..