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로 특히 딥러닝에서 사용된다. 경사하강법과 역전파는 상호보완적 관계로 볼 수 있는데, 즉, 역전파를 통해 각 가중치에 대한 기울기를 구한 후 경사하강법을 통해 그 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트한다.
따라서 역전파는 기울기를 계
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 딥러닝의 역사와 관련된 사건 또는 인물을 위키피디
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)
2. Teac
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인공지능의 역사
3. LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)
4. LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)
5. Deep Learning과의 관계
1) 딥러닝과 LLM의 관계
2) 딥러닝과 LMM의 관계
3) 결론
6. 본인의 의견
7. 참고문헌(APA 양식에 맞추어서 작성)
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딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 합니다.
II. 본론
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직
1.1 LLM의 정의와 특징
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성
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방송통싱대학교출판문화원.
아키바 신야 , 스기야마 아세이 , 데라다 마나부(2019). 머신러닝 도감. 제이펍.
사이토 고키(2017). 밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 한빛미디어. 1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대
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방송통신대학교출판문화원.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍. a~h로 표시된 8개의 도시를 연결하는 도로망이 있다. [
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방송통신대학교출판문화원.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍. 1. 균일비용 탐색, 언덕오르기 탐색, A* 알고리즘을 설
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