인공지능과 머신러닝 기술의 급속한 발전은 우리 일상생활과 산업 전반에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 그 중심에는 딥러닝이 있으며, 딥러닝의 다양한 신경망 구조들은 각자의 특성을 살려 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝의 주요 신경망 구조인 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 그리고 최근 주목받고 있는 트랜스포머에 대해 살펴보겠습니다. 각 구조의 핵심 개념과 작동 원리, 그리고 실제 응용 사례를 통해 딥러닝 기술이 어떻게 우리 삶에 영향을 미치고 있는지 이해할 수 있을 것입니다. 합성곱 신경망(CNN): 이미지 처리의 혁명적 도구합성곱 신경망(CNN)은 주로 이미지 처리에 사용되는 강력한 도구입니다. CNN은 인간의 시각 체계를 모방하여 이미지의 특..
