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![[3 - 2 FNN/ANFIS] 신경망에 '직관'을 이식하다: 학습하는 퍼지 시스템](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1779003433666-ljvnnt.png)
Neural Network. From Basic to Hybrid
[3 - 2 FNN/ANFIS] 신경망에 '직관'을 이식하다: 학습하는 퍼지 시스템
퍼지 이론(F)의 직관과 인공신경망(T)의 학습 능력을 결합한 FNN 및 ANFIS의 핵심 구조를 파헤칩니다. 5단계 레이어 작동 원리와 하이브리드 학습법, 설명 가능한 AI(XAI)로서의 실무적 가치를 알기 쉽게 정리했습니다.
![[3 - 1 Fuzzy Logic] "적당히"를 이해하는 AI: 멤버십 함수와 언어적 변수](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778824880509-i8ijix.png)
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[3 - 1 Fuzzy Logic] "적당히"를 이해하는 AI: 멤버십 함수와 언어적 변수
퍼지 논리 탐구: 멤버십 함수와 언어적 변수로 0과 1 사이의 인간적 직관을 구현하는 기계 학습 가이드.
![[2 - 3 RBFNN] 속도가 생명이라면? 경계 기반의 초고속 신경망](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778654208742-b9exib.png)
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[2 - 3 RBFNN] 속도가 생명이라면? 경계 기반의 초고속 신경망
RBFNN의 국소적 반응 철학과 초고속 연산 원리를 파헤칩니다. 실시간 제어 및 공학 설계에 최적화된 RBF 신경망의 구조와 MLP와의 차이점을 확인하세요.
![[2 - 2 RNN/LSTM] 어제의 데이터가 오늘의 정답을 만든다: 시계열 데이터와 기억력](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778569855702-o2w8to.png)
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[2 - 2 RNN/LSTM] 어제의 데이터가 오늘의 정답을 만든다: 시계열 데이터와 기억력
시계열 데이터와 자연어 처리의 핵심! 인공지능이 시간의 흐름을 이해하고 과거를 기억하는 원리, RNN과 LSTM의 차이점과 작동 방식을 MiTornAve가 상세히 분석합니다. 파이토치 실습 코드 포함.
![[2 - 1 CNN] 인공지능이 사물을 알아보는 법: 이미지 필터와 특징 추출](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778479570731-qcm385.png)
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[2 - 1 CNN] 인공지능이 사물을 알아보는 법: 이미지 필터와 특징 추출
MLP의 한계와 CNN의 탄생 비화. 이미지 필터와 합성곱(Convolution) 연산을 통해 인공지능이 사물의 특징을 포착하는 원리를 시뮬레이션으로 쉽고 빠르게 정리합니다.
![[1 - 4 최척화(Optimization)] 깊이의 저주를 푸는 열쇠](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778220060328-fijolk.png)
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[1 - 4 최척화(Optimization)] 깊이의 저주를 푸는 열쇠
딥러닝의 한계를 넘어서는 최적화(Optimization)의 정수를 파헤칩니다. ReLU, 가중치 초기화, 배치 정규화, 드롭아웃까지, 기울기 소실과 과적합을 해결하고 현대 AI를 완성시킨 핵심 기술을 MiTornAve가 상세히 정리해 드립니다.
![[1 - 3 MLP] 왜 '딥(Deep)'러닝일까? 층을 쌓아야만 풀리는 복잡한 문제들](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1778134983775-1g7okp.png)
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[1 - 3 MLP] 왜 '딥(Deep)'러닝일까? 층을 쌓아야만 풀리는 복잡한 문제들
딥러닝의 핵심인 다층 구조(MLP)의 수학적 원리와 보편적 근사 정리를 알아봅니다. 왜 층을 깊게 쌓아야 하는지, 활성화 함수의 역할과 기울기 소실/과적합 문제를 상세히 파헤칩니다.
![[1 - 2 Backpropagation] "넌 틀렸어, 다시 해!" AI가 스스로 학습하는 수학적 원리](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1777963108258-arpj61.png)
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[1 - 2 Backpropagation] "넌 틀렸어, 다시 해!" AI가 스스로 학습하는 수학적 원리
현대 AI의 심장, 오차 역전파(Backpropagation)의 수학적 원리를 파헤칩니다. 다층 퍼셉트론(MLP)의 구조부터 편미분과 연쇄 법칙을 이용한 가중치 업데이트, 경사하강법의 한계까지 MiTornAve가 쉽고 깊이 있게 정리해 드립니다.
![[1 - 1 퍼셉트론] AI의 첫 번째 세포: 0과 1로 세상을 분류하다](https://pub-f9bcb810fe534d209cb2503151c026eb.r2.dev/journal/1777707081708-510141.png)
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[1 - 1 퍼셉트론] AI의 첫 번째 세포: 0과 1로 세상을 분류하다
AI의 최소 단위인 퍼셉트론의 구조부터 AND/OR 게이트 실습, 그리고 첫 번째 AI 겨울을 불러온 XOR 문제까지! 복잡한 수식 대신 직관적인 그림과 비유로 딥러닝의 핵심 원리를 쉽고 재미있게 파헤쳐 봅니다.
IT
Hello World
왜 모든 코딩의 시작은 "Hello, World!"일까요? 1970년대 벨 연구소의 B 언어부터 C 언어 표준화에 이르기까지, 브라이언 커니핸이 남긴 이 문구의 역사와 언어별 철학을 파헤칩니다. 초보 개발자의 설렘이 담긴 '헬로 월드'의 유래.