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미분의 개념, 인공지능의 기초 경사하강법을 알아보자

#인공지능
#경사하강법
#미분
#수학II
#미적분
과제물 1건  |  첨부파일 5개  |  7page
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2024.12.21
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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
수학II 과목의 심화탐구를 구상 중인 학생
미적분 과목의 심화탐구를 구상 중인 학생
목차※ 세부 목차는 내용 소개에서도 확인할 수 있습니다.
  • 1. 미분의 개념, 인공지능의 기초 경사하강법을 알아보자
    3p
내용 소개
[동기]
이번 보고서를 작성한 동기는 인공지능과 알고리즘에 대한 깊은 이해를 통해 컴퓨터 프로그래머로서의 진로를 더욱 확고히 하고자 하는 열망에서 비롯되었다. 경사하강법은 인공지능 모델의 학습 과정에서 손실 함수를 최소화하는 핵심 알고리즘으로, 이 알고리즘의 수학적 원리를 탐구함으로써 최적화 문제를 해결하는 방법을 배우고자 하였다. 특히, 손실 함수와 기울기의 개념을 바탕으로 매개변수를 조정하는 과정이 어떻게 이루어지는지를 체계적으로 이해하고, 이를 통해 실제 데이터에 대한 예측 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 모색하고자 하였다.

[포트폴리오 특징]
경사하강법의 수학적 원리를 중심으로 인공지능과 수학의 융합적 관점을 강조하고 있다. 경사하강법은 손실 함수를 최소화하기 위한 핵심 최적화 알고리즘으로, 반복적인 매개변수 업데이트 과정을 통해 최적해에 도달하는 방법을 상세히 설명하고 있다. 이 과정에서 미분계수와 기울기를 활용하는 방안에 대해 학습하고, 이를 기반으로 학습률을 조정하는 방식은 수학적 사고의 중요성을 잘 보여준다. 또한, 경사하강법의 변형 기법과 한계를 극복하는 방법을 탐구함으로써, 인공지능 알고리즘의 발전 방향을 제시하고, 두 분야의 통합적 이해를 통해 더 나은 최적화 결과를 도출할 수 있는 기반을 마련한다.

[목차]
1. 학습의 개념

2. 경사하강법의 기본 원리

3. 이동거리와 학습률 설정

4. 경사하강법과 다른 기법과의 비교 (장점)

5. 경사하강법의 한계

6. 한계 극복 또는 대체
리뷰 1건 (평점 5.0)
5.0
2025.03.05 23:53

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