1.4 첫 번째 C++ 프로그램 실행C++의 기본 문법을 익히기 위해 가장 먼저 Hello, World! 프로그램을 실행해 보자.이 프로그램은 C++의 기본적인 코드 구조, 컴파일 과정, 실행 방법을 이해하는 데 도움이 된다.Hello, World! 프로그램 작성예제 코드#include // 표준 입출력 라이브러리 포함int main() { std::cout 코드 설명C++ 프로그램이 실행되는 기본 구조를 이해해 보자.1. #include : 표준 입출력 라이브러리 포함#include는 헤더 파일을 포함하는 키워드이다.은 입출력 스트림을 관리하는 라이브러리이며, std::cout, std::cin과 같은 기능을 제공한다.2. int main(): C++ 프로그램의 진입점main 함수는 C++ 프..

1.3 개발 환경 설정C++를 학습하거나 실무에서 활용하려면 적절한 개발 환경을 설정하는 것이 중요하다.개발 환경 설정에는 컴파일러 선택, IDE 설정, 코드 빌드 및 실행 방법이 포함된다.C++ 개발 도구 선택C++ 개발을 위해서는 컴파일러와 개발 환경(IDE, 텍스트 에디터 등)을 선택해야 한다.C++ 코드를 작성하려면 컴파일러(Compiler)를 이용해 기계어로 변환해야 하며,IDE(통합 개발 환경)나 텍스트 에디터를 사용하면 편리하게 개발할 수 있다.다양한 컴파일러와 IDE 비교C++ 주요 컴파일러 컴파일러 운영체제특징GCC (GNU Compiler Collection)Windows (MinGW-w64), Linux, macOS오픈소스, 다양한 최적화 옵션 제공Clang (LLVM 기반 컴파일러)..

1.2 C++ 표준 버전 개요C++는 지속적인 발전을 통해 새로운 기능을 추가하고 최적화를 거듭해 왔다. 각 표준 버전별 주요 변화를 살펴보자.C++ 표준 버전별 주요 변화C++98 (최초 표준화, 기본적인 OOP 기능)C++98은 1998년에 ISO(국제표준화기구)에서 공식적으로 표준화한 최초의 C++ 버전이다.이전까지는 C++ 언어가 명확한 표준 없이 다양한 컴파일러에서 구현되었으나, C++98을 통해 통일된 기능이 정의되었다.주요 특징객체지향 프로그래밍(OOP) 개념 정립캡슐화, 상속, 다형성 등의 객체지향 기능을 공식적으로 포함STL (Standard Template Library)vector, map, set 등 주요 컨테이너 제공algorithm, iterator 등의 표준 라이브러리 포함예외..

1.1 C++ 개요 및 특징C++의 탄생과 역사C++의 개발 배경 (Bjarne Stroustrup, 1983년 발표)C++는 Bjarne Stroustrup이 1983년에 개발한 프로그래밍 언어로, C 언어를 기반으로 객체지향 프로그래밍(OOP) 기능을 추가하여 확장된 언어다.Stroustrup은 C 언어의 강력한 성능과 저수준 시스템 접근성을 유지하면서도 소프트웨어 개발의 생산성을 높일 방법을 고민했다.기존 C 언어는 구조적 프로그래밍에 최적화되어 있었지만, 코드 재사용성, 유지보수성이 부족했다.이에 따라 클래스(class), 상속(inheritance), 다형성(polymorphism) 등의 OOP 개념을 도입한 C with Classes라는 언어를 개발했다.이후, 1983년부터 ‘C++’라는 이름..

Dropout Layer (드롭아웃 층) 구현 및 최적화 가이드1. 드롭아웃 층 개요드롭아웃은 신경망의 과적합을 방지하는 강력한 정규화 기법입니다. 학습 과정에서 무작위로 뉴런을 비활성화하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.1.1 작동 원리학습 시 지정된 확률로 뉴런 비활성화남은 뉴런의 출력값 스케일링 조정추론 시에는 모든 뉴런 활성화1.2 주요 이점과적합 방지앙상블 효과연산 효율성2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropoutclass ModernDropoutNetwork(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_..

Fully Connected Layer (완전 연결 층) 구현 및 최적화 가이드1. 개요완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 심층 신경망에서 특징을 학습하고 최종 예측을 수행하는 핵심 구성 요소입니다.1.1 기본 원리각 뉴런이 이전 층의 모든 뉴런과 연결가중치(W)와 편향(b)을 통한 선형 변환 수행활성화 함수를 통한 비선형성 도입1.2 주요 특징높은 표현력과 학습 능력대규모 파라미터로 인한 메모리 사용량과적합 위험성과 최적화 필요성2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, BatchNormalizationclass ModernFC..