반응형 컨볼루션신경망2 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 알아보기 👋 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 생성model = models.Sequential()# Convolution layer 추가model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(2.. 2025. 4. 17. 딥러닝의 발전 컨볼루션 신경망(CNN)과 이미지 분류 # 딥러닝의 발전: 컨볼루션 신경망(CNN)과 이미지 분류 안녕하세요! 오늘은 딥러닝의 발전에 크게 기여한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에 대해 이야기하고, 이를 활용한 이미지 분류에 대해 알아보려고 합니다. 🧠## 컨볼루션 신경망(CNN) 이란?컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝의 한 종류로, 이미지 분류에 특화된 알고리즘입니다. CNN은 기본적인 신경망에 컨볼루션 계층(Convolution Layer)과 풀링 계층(Pooling Layer)을 추가하여 이미지의 공간 정보를 유지하면서 학습합니다. 💻```pythonfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Conv2D, Max.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 반응형