[AI 웹개발 취업캠프] 31Day - 딥러닝 이해_2(예비군/2일차)

다양한 딥러닝 기술 살펴보기

인공 신경망(ANN): Artificial Neural Network의 약자로 다양한 딥러닝 기술의 기초

심층 신경망: 인공 신경망의 층을 여러 개로 해서 깊게 만든 것으로 이 심층 신경망을 학습시키는 과정 - 딥러닝

 

• 컴퓨터의 관점에서 살펴보면 왼쪽과 같은 숫자 0의 이미지는 픽셀로 이루어져 있다
• 이 이미지에서 각 픽셀은 하나하나의 점으로 이루어져 있지만, 컴퓨터는 이 점을 숫자로 인식
• 픽셀을 입력값으로 인공 신경망에 넣어 이미지를 인식하는 인공지능을 기본적인 인공 신경망으로 만들 수 있음
• 이때 가장 간단한 방법은 이미지의 픽셀을 한 줄로 세우는 것

 

합성곱 신경망

• 실제 이미지 인식 인공지능을 딥러닝 기법으로 만들 때에는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)이라는 기법을 사용
• 합성곱 신경망은 시각 세포의 작동 원리를 본떠서 만들고 이미지를 특정한 영역별로 추출하여 학습시키는 특징이 있다.
• 픽셀로 이루어진 숫자 0을 2*2, 즉 4칸씩 뽑아낸다
• 이러한 과정을 통해 부분의 특징을 찾아냄

• 그런 다음 추출한 데이터를 인공 신경망에 넣는다
• 그리고 마지막 결괏값이 0이라고 알려주면 인공 신경망은 스스로 가중치와 편향을 바꿔가며 이 이미지가 숫자 0이라는 것을 학습

 

 

순환 신경망

• 재귀 신경망으로도 부름
  재귀(recursive): 원래 자리로 되돌아간다
• 순환 신경망에서 사용되는 재귀의 뜻은 하나의 신경망을 계속적으로 반복해서 학습하는 것
• 일반적인 인공 신경망(ANN)에서는 신경망의 구성에 따라 가중치가 한 방향으로 이동하며 변한다
• 하지만 순환 신경망에서는 가중치의 변화가 한 방향으로 이동하는 것이 아니라,
  다시 자기자신에게 돌아오는 형태를 가지고 있다.

• 연속 데이터에 대한 결과를 예측하거나 분류할 때 사용
• 순환 신경망 방식은 일반적인 데이터의 패턴을 학습하는 인공 신경망에서 한단계 더 나아가 학습방법으로,
  전후 관계에 대한 패턴을 학습하기 때문에 다양한 곳에서 사용

 

 

스케치 RNN으로 순환 신경망 체험

https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/index.html

Draw Together with a Neural Network

 

생성 신경망 살펴보기

생성 신경망: 새로운 무엇인가를 만들어내는 기술

 

이 사진은 누군가가 찍은 사진이 아니라 인공지능이 새롭게 만들어 낸 사진이다.

 

https://thispersondoesnotexist.com/

에 접속하면 새로고침을 할 때마다 새로운 사람의 모습을 생성해준다.

 

또한 사람들이 어떻게 나이가 들어가는지, 젊을 때에는 어떠한지 그 모습을 생성해 주는 인공지능도 만들 수 있다.

 

딥페이크(Deep Fake): 인공지능 기술을 사용해서 기존에 있던 영상이나 사진에 새로운 사람의 얼굴이나 특정 부위를 합성한 것

딥페이크 기술을 이용하여 한 사람의 모습을 만들어 내어서 그 사람이 실제 있지 않았던 장소에 있는 모습을 사진을 생성하거나,
동영상이나 사진에 있는 사람의 얼굴을 새로운 사람의 얼굴로 바꾸기 때문에 여러 문제를 일으킬 수 있다.
더욱이 이러한 문제는 범죄에 이용될 수 있기 때문에 더욱 주의해 사용해야 한다.

 

누구나 딥페이크를 쉽게 사용하는 시대! 앞으로 어떤 일들이 벌어질까요?

 

본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 <AI 서비스완성! AI+웹개발 취업캠프 - 프론트엔드&백엔드> 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성되었습니다.