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자연로그를 포함하는 인공지능의 활성화 함수 (시그모이드 함수)

#컴퓨터
#인공지능
#활성화함수
#시그모이드
#미적분
과제물 1건  |  첨부파일 5개  |  7page
685
14
2024.12.20
22
5,000 원
22
멘토 소개
[6학종 5관왕]
내신 3.9라는 낮은 성적임에도 불구하고 서울과학기술대학교, 국민대학교, 인하대학교 최초합격(그 외 가천대, 한국기술교대 최초합)을 이루어냈습니다.

대입은 곧 ‘전략‘입니다. 여러분들이 만들어나갈 학생부는 그 전략에 쓰이는 유용한 무기가 될 것이죠.

저는 대입의 전략가로써, 멘티 여러분들에게 고등 3년 간의 전략 노하우를 100% 전수해드릴 것입니다.

심화탐구 활동을 통해 학생부를 보강하여 더욱 높은 곳을 향하고자 하는 여러분들을 산 정상으로 인도할 한 명의 멘토가 되어, 그 노력의 결실을 성공적인 대입 결과로 보여드리겠습니다.
학교 정보
재학중인 대학 서울과학기술대 스마트ICT융합공학과
수시 합격 대학
국민대 인공지능학부 학생부종합
서울과학기술대 스마트ICT융합공학과 특별
출신 고등학교 충북 청주신흥고
추천 대상
컴퓨터 분야를 희망하는 학생
인공지능 분야를 희망하는 학생
미적분 교과 심화탐구 주제를 구상 중인 학생
활성화함수에 대해 학습해보고자 하는 학생
목차※ 세부 목차는 내용 소개에서도 확인할 수 있습니다.
  • 1. 자연로그를 포함한 활성화 함수
    3p
내용 소개
[동기]
이 보고서를 작성한 동기는 인공지능과 미적분의 밀접한 연관성을 깊이 이해하고자 하는 데 있다. 미적분은 인공지능 모델의 학습 과정과 최적화 문제를 해결하는 데 필수적인 수학적 도구이다. 특히, 시그모이드 함수와 같은 활성화 함수는 미분 가능성을 바탕으로 하여 신경망의 가중치를 조정하는 데 기여한다. 이러한 수학적 원리를 체계적으로 학습함으로써, 인공지능의 기초를 확립하고 복잡한 알고리즘을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있는 능력을 기르고자 한다.

[특징]
이 보고서는 인공지능과 미적분의 연계성을 중심으로 구성되어, 수학적 기초를 강화하는 데 큰 장점을 가진다. 시그모이드 함수와 같은 활성화 함수의 미분 가
능성을 통해 신경망의 학습 과정에서 기울기 기반 최적화의 중요성을 강조하며, 로지스틱 회귀와 같은 실제 적용 사례를 통해 이론과 실제를 연결한다. 또한, 비선형성이 복잡한 데이터 관계를 모델링하는 데 미적분이 기여함을 설명하고, 신경망의 계층적 구조에서 활성화 함수의 역할을 논의하여 심층 신경망의 성능 향상에 대한 이해를 돕는다.

[목차]
1. 주제 선정 이유

2. 내용
2.1 자연로그
2.2 시그모이드 함수의 정의
2.3 활성화 함수로서의 시그모이드 함수
2.4 비선형성의 중요성
2.5 시그모이드 함수의 계층적 구조
2.6 로지스틱 회귀와의 관계
2.7 다양한 응용
2.8 시그모이드 함수의 대체

3. 결론

4. 추가 연구 방향

리뷰 1건 (평점 5.0)
5.0
2025.01.01 11:18

도움이 되었습니다. 감사해요~

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