시리즈를 시작하기에 앞서...

우리는 인공지능의 시대를 살아가고 있다. ChatGPT와 같은 생성형 AI는 이미 우리의 삶 속에 깊숙 침투해 있고, 무서운 속도로 빠르게 발전하고 있다. 이런 배경 속에서, 현대의 인공지능 기술을 소개하는 글이나 영상을 접할 때면 항상 빠지지 않고 등장하는 키워드가 있다. 바로 딥러닝이다.

수없이 많은 곳에서 AI, 머신러닝, 딥러닝을 언급하지만 정작 딥러닝이 무엇인지 물으면 대답할 수 있는 사람이 많지 않다. 설령 딥러닝에 관심을 가지고 어느 정도 찾아본 사람이라 할지라도, 뇌의 구조를 모방한 인공신경망을 이용해 학습을 수행한다는 것을 알 뿐 구체적인 작동 원리에 대해서는 알지 못하는 경우가 많다.

본 시리즈에서는 딥러닝의 개념부터 작동 원리, 최신 응용 분야까지 딥러닝에 관한 전반적인 내용을 4~5부 정도로 다뤄보고자 한다. 현재 계획하고 있는 목차는 다음과 같다. (아마 진행 상황에 따라 유동적으로 변경될 것이다.)

1부 - 딥러닝이란? (인공지능의 하위 분야 소개 및 머신러닝, 딥러닝의 정의 소개)

2부 - 퍼셉트론과 인공신경망 (단층 퍼셉트론의 개념 및 한계, 인공신경망의 개념, 활성화함수 등)

3부 - 신경망 학습과 오차역전파법 (신경망 학습, 경사하강법과 응용, 오차역전파법의 개념)

4부 - 합성곱신경망(CNN) (CNN의 개념 소개, CNN의 특징 및 작동 원리)

5부 - 최신 딥러닝 동향 (최신 동향 분석, DQN 등 딥러닝과 관련된 다양한 주제)

기존에 PS 분야와 인공지능 분야 학습 과정에서 다양한 블로그 글을 읽으며 큰 도움을 받았지만, 정작 글을 직접 작성해 본 적은 없는 것 같아 이번에 첫 시도를 해보게 되었다. 필력이 부족할수도 있고, 작성한 내용에 사소한 오류도 있을 수 있다. 그럼에도, 이 시리즈가 누군가에게 조금이나마 도움이 되기를 바라는 마음으로 시작해본다.