컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 알아보기

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👋 안녕하세요, 여러분! 오늘은 '컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)'이라는 인공지능의 한 분야에 대해 알아보려 합니다. 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 🌟

🧠 컨볼루션 신경망(CNN)이란?

컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝의 핵심 알고리즘 중 하나로, 특히 이미지 인식, 객체 탐지 등에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다.💡

🔬 CNN 동작 방식 알아보기

# CNN의 기본적인 동작 방식을 보여주는 간단한 예시 코드입니다.
# 모델 생성
model = models.Sequential()
# Convolution layer 추가
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# Pooling layer 추가
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# Fully Connected layer 추가
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

위의 코드는 간단한 CNN 모델을 만드는 파이썬 코드입니다. CNN 모델은 주로 Convolution layer, Pooling layer, Fully connected layer로 구성되어 있습니다. 📝

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📚정리

CNN은 이미지 인식과 같은 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘입니다. Convolution layer, Pooling layer, Fully connected layer 등의 다양한 계층으로 구성되어 있습니다. 💪

🎯 마무리

오늘은 CNN에 대해 간략하게 알아보았습니다. 다음 시간에는 CNN의 각 계층에 대해 좀 더 자세히 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 여러분의 AI 여행이 즐겁길 바랍니다! 🚀

📌 다음 글 예고: CNN의 각 계층, Convolution layer, Pooling layer, Fully connected layer 자세히 알아보기

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