Electronic Circuit

2026-01-06

1-2. 신호의 세계: AC/DC 신호, 주기, 주파수, 위상

직류(DC)와 교류(AC) 신호의 차이를 이해하고, AC 신호의 주요 특성인 주기, 주파수, 위상 개념을 다룹니다.

Deep Learning

2026-01-06

5-6. 최신 CNN 아키텍처: ResNet, Inception, EfficientNet

ResNet, Inception, EfficientNet 등 최신 CNN 아키텍처의 특징과 성능을 비교 분석하고, 발전 방향을 제시합니다.

Deep Learning

2026-01-06

3-6. 최적화 알고리즘: Gradient Descent, Adam, SGD 비교 분석

다양한 최적화 알고리즘(Gradient Descent, Adam, SGD)의 원리와 장단점을 비교 분석하고, 학습 속도 및 성능 향상 전략을 제시합니다.

Deep Learning

2026-01-06

6-2. RNN 문제점: Vanishing Gradient, Exploding Gradient

RNN의 고질적인 문제점인 Vanishing Gradient와 Exploding Gradient의 원인과 해결 방안을 제시합니다.

Deep Learning

2026-01-06

6-3. LSTM (Long Short-Term Memory): 장기 의존성 문제 해결

--- title: "date: 2026-01-06" category: '' tags: [] summary: --- 1. RNN(Recurrent Neural Network)의 한계: 장기 의존성 문제 RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망...

Deep Learning

2026-01-06

5-1. 합성곱 신경망 (CNN) 기초: Convolution, Pooling

--- title: "date: 2026-01-06" category: '' tags: [] summary: --- 1. 합성곱 신경망(CNN)의 등장 배경 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 다루는 딥러닝 모델 중, 특히 이미지 인식 분야에서...

Deep Learning

2026-01-06

5-3. 데이터 증강 (Data Augmentation): 이미지 데이터 부족 해결

이미지 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 데이터 증강 기법(rotation, zoom, flip 등)을 소개하고, 효과를 분석합니다.

Deep Learning

2026-01-06

5-5. Image Classification 실습: CNN 모델 구현 및 학습

CNN 모델을 직접 구현하고, 이미지 분류 문제(CIFAR-10, ImageNet 일부)를 해결하는 실습 과정을 상세히 설명합니다.

Deep Learning

2026-01-06

4-4. MNIST 손글씨 숫자 인식: TensorFlow/Keras 실습

--- title: "date: 2026-01-06" category: '' tags: [] summary: --- 1. MNIST 손글씨 숫자 인식 문제 소개 MNIST(Modified National Institute of Standards and...

Deep Learning

2026-01-06

2-5. Jupyter Notebook 사용법: 딥러닝 개발 환경 설정

Jupyter Notebook의 설치 및 사용법을 상세히 설명하고, 딥러닝 개발 환경 설정 방법을 안내합니다.

Electronic Circuit

2026-01-06

1-1. 전자의 흐름을 이해하다: 전압, 전류, 저항의 기본 원리

전자 회로의 가장 기본적인 개념인 전압, 전류, 저항을 정의하고 옴의 법칙을 통해 이들 사이의 관계를 설명합니다.

SoC Note

2024-01-18

6. Instruction Set

Thumb/Cortex-M0 Instruction Set