고등 · 인공지능과 머신러닝 기초
인공지능과 머신러닝 기초 →
머신러닝의 3대 패러다임(지도·비지도·강화학습), 과적합(Overfitting)과 평가 지표, 인공신경망의 경사하강법과 역전파, 트랜스포머(Self-Attention)와 LLM을 학습합니다.
- 학습·평가 데이터와 일반화 실패를 구별한다아직 확인 전
인공지능과 머신러닝 기초 · 내 학습
함께 배우는 수업 · 컴퓨터/정보
이 단원의 수업과 내 기록
설명과 예제로 배우고, 새로운 문제를 혼자 풀어 봅니다. 도움이 필요하면 보충하고, 최소 24시간 뒤 다른 문항으로 기억을 확인해요.
설명과 함께 풀기부터 시작하고 새 문제로 확인해요.
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예정된 기억 확인
지금 확인할 내용이 없어요. 새 문제에서 혼자 수행한 목표는 최소 24시간 뒤 다시 확인하도록 안내해요.
같은 문제의 반복 정답과 자기 설명은 새 독립 수행 근거로 세지 않아요. 새 문항을 모두 사용하면 설명과 추가 연습으로 이어집니다.