머신러닝의 역사에 획을 그린 딥러닝은 예전부터 이론은 있었지만, 실제로 이루어지기 힘든 환경들 속에서 뭍혀있었습니다. 그러다 더욱 강력해진 컴퓨팅파워, 정보량의 증가 등의 이유로 딥러닝은 빠르게 발전하였고, 오늘날 가장 성능이 좋은 방법론 중 하나로 자리잡았습니다. 이번 [DL 딥러닝]에서는 딥러닝의 기초, 가장 핵심이 되는 줄기들을 알아봅니다. 이번장의 학습을 끝내면 딥러닝에 어떤 종류(연구분야)가 있는지 알 수 있습니다. [ML 머신러닝]과 똑같이 이 글의 각 쳅터들은 영어와 한국어를 중복으로 표기했습니다. 이는 해외에서 유학하고 있는 분들이나 처음 접해서 용어가 헷갈리는 분들을 배려한 조치입니다. 다소 불편하더라도 학습에 도움이 되니 두 가지 표현 다 숙지하시면 좋을거 같습니다.
해당 글은 Goorm에서 주최하고 KAIST. 주재걸 교수님 연구실에서 진행한 자연어 처리 전문가 양성 과정의 [DL 딥러닝] 내용을 정리한 글이며, 주재걸 교수님의 연구실, 연구원분들께서 만들고 강의하신, 교육 자료를 바탕으로 쓰여졌습니다. 대단히 감사합니다.
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