기술 원리 개요

생성형 AI의 핵심 기술 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 한 다양한 응용 사례를 탐구합니다. 아래에서 주요 기술을 확인하세요.

딥러닝 기본 구조

인공신경망(ANN)을 기반으로 한 다층 학습 구조를 소개합니다.

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Transformer 개념

Attention 메커니즘을 활용한 시퀀스 처리 기술을 설명합니다.

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학습 최적화 기법

모델 학습을 효율적으로 개선하는 최적화 기술을 다룹니다.

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딥러닝 기본 구조

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 다층으로 쌓아 데이터를 처리하는 기술입니다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 노드는 가중치와 활성화 함수를 통해 정보를 전달합니다.

Transformer 개념

Transformer는 Attention 메커니즘을 기반으로 한 모델로, 병렬 처리가 가능한 Self-Attention과 Multi-Head Attention을 활용합니다. 주로 번역 및 텍스트 생성에 사용됩니다.

학습 최적화 기법

학습 효율성을 높이기 위한 기법으로, Gradient Descent, Adam Optimizer, Learning Rate Scheduling 등이 포함됩니다.