인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다.

1. Perceptron, Multi Layer Perceptron

퍼셉트론과 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공지능의 기초를 이루는 인공 신경망의 중요한 구성 요소이다. 퍼셉트론은 1958년 프랭크 로젠블라트에 의해 개발된 모델로, 단순한 형태의 신경망이다. 기본적으로 퍼셉트론은 입력값을 받아들이고, 가중치와 함께 계산하여 출력값을 생성하는 구조로 이루어져 있다. 입력층에서 수신된 각 입력값은 해당 가중치와 곱해져 총합을 이루는데, 이 총합이 특정 임계값을 초과하면 퍼셉트론은 1로, 그렇지 않으면 0으로 출력된다. 이러한 단순 구조에도 불구하고 퍼셉트론은 선형 분리 문제를 해결하는 데 효과적이다. 예를 들어, AND 게이트와 OR 게이트와 같은 논리 회로를 모델링하는 데 사용될 수 있다. 그러나 퍼셉트론은 비선형 문제를 해결하는 데 한계가 있다. 따라서 다층 퍼셉트론(MLP)가 등장하게 된다. MLP는 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 구조이다. 은닉층의 도입으로 MLP는 비선형 변환을 적용할 수 있게 되며, 이는 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공한다. 각 은닉층의 노드는 활성화 함수를 통해 비선형성을 도입하는 역할을 한다. 대표…