# 합성곱 신망 ## 개요 **합성곱경망**(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 **격자 형태**(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처...
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"합성곱 신경망"에 대한 검색 결과 (총 21개)
# 의료 보조 ## 개 의료 보(의료 지원, Medical Assistance) 분야에서 인공지능(AI은 환자 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석, 약물 개발, 원격 진료 등 다양한 영역에서 혁신 역할을 수행하고 있습니다. AI 기술의 발전은 의료 서비스의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시켰으며, 특히 인력 부족 문제와 의료 과부하 상황에서 ...
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...
# 인공지능 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은의 지능을 모방하거나장하기 위해 컴퓨터 시스템이 지을 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사결정 등의 능력을 갖도록 설계하는 기술 분야이다. 인공지능은 단순한 자동화를 넘어, 환경을 인지하고 경험을 통해 개선하는 능력까지 포함하며, 특히 **기계학습**(Machine Learning...
# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...
# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...
# 인스파이어드 ## 개요 **인스이어드**(Inspired) 인공지능I) 기반 의 진단 소프웨어 분야에서 주목받는 솔루션으로, 의료 영 분석, 질병 조기 진단, 임상 의사결정 지원 등을 목적으로 개발된 고도화된 알고리즘 기반 플랫폼이다. 본 소프트웨어는 딥러닝 및 머신러닝 기술을 활용하여 방대한 의료 데이터를 학습하고, 방사선 영상(예: CT, MRI...
# 인공지능 ## 개요 **인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨...
# 의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담...
# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...
AI ## 개요 **AI**(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하거나 확장하기 위해 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프웨어 기술을 의미합니다. 인간이 사고, 학습, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등의 인지적 능력을 수행하는 방식을 기계가 흉내 내도록 하는 것이 AI의 핵심 목표입니다. 현대의 AI는 단순한 자동화를 넘...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
U-Net 개요 UNet은 이미지 분(Image Segmentation) 작업에서 널리 사용되는 **합성곱 신경망**(Convolutional Neural Network, CNN) 구조로, 2015년 독일 프라이부르크 대학교의 Olaf Ronneberger, Philipp, Thomas Brox에 의해 발표된 모델이다. 이 모델은 주로 **의료 영상 ...
# 딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데...
# AI 기반 영 진단 ## 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다...
인스턴스규화 **스턴스 정규**(Instance Normalization, 줄여서 IN)는 딥러닝, 특히 **합성곱 신경망**(CNN) 기반의 이미지 생성 및 스타일 변환 모델에서 널리 사용되는 정규화 기법 중 하나입니다. 배치 정규화(Batch Normalization)에서 발전된 개념으로, 배치 단위가 아닌 **개별 샘플**(인스턴스) 단위로 정규화를...
# 배치 정규화 개요 **배치 정규화**(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 *"Batch Normalization: Acc...
GPT ##요 **G**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스...
# 컴퓨터 비전 ##요 **컴퓨터 비전**(Computer Vision, CV) 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간의 시각 시스템과 유사하게, 컴퓨터 비전 기술은 시각 정보를 입력으로 받아 객체 인식, 이미지 분류, 위치 추정, 움직임 분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 기술은 의료 영상...
# 풀링 ## 개요 **풀링**(Pooling)은 **합성곱 신경망**(CNN, Convolutional Neural Network)에서 핵심적인 역할을 하는 연산 기법으로, 주로 **공간적 계층 구조**를 형성하고 **특징 추출**을 돕는다. 이 기법은 입력 데이터(예: 이미지)의 공간적 차원(높이, 너비)을 축소하여 계산 효율성을 높이면서도 중요한 정...