신경망의 기본 개념과 작동 원리를 소개하며, 머신러닝과의 관계를 설명합니다.
멀티레이어 퍼셉트론의 구조와 작동 방식을 상세히 설명합니다.
신경망 학습을 위한 백프로퍼게이션 알고리즘의 원리와 적용 방법을 다룹니다.
딥러닝과 머신러닝의 차이점 및 딥러닝의 중요성을 강조합니다.
신경망 학습 시 학습률의 중요성과 적절한 조정 방법을 설명합니다.
신경망에서 사용하는 다양한 액티베이션 함수의 종류와 특징을 설명합니다.
신경망의 전반적인 구조와 각 구성 요소의 역할을 설명합니다.
신경망의 학습 과정에서의 데이터 처리 및 가중치 업데이트 방법을 설명합니다.
신경망을 활용한 이미지 분류의 기본 원리와 적용 사례를 설명합니다.
퍼셉트론 모델의 기본 구조와 작동 원리를 설명하며, XOR 문제를 다룹니다.
