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10_Wiki/Topics_GD/Neural-Networks-for-Beginners.md

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 id: AI-NN-BEG-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, neural-networks, beginners-guide, [[Deep-Learning]], foundations]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "복잡한 뇌의 구조를 흉내 낸 '디지털 뉴런'들이 서로 신호를 주고받으며, 스스로 데이터의 정답을 찾아가는 과정을 이해하라" — 비전공자나 입문자도 신경망의 기본 원리인 '입력, 가중치 계산, 활성화, 학습'의 흐름을 직관적으로 파악할 수 있게 돕는 개념 가이드.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Simple Signal [[Processing]] and Feedback" — 입력값에 중요도(Weight)를 곱하고 더한 뒤, 특정 기준(Activation)을 넘으면 다음으로 신호를 전달하며, 틀렸을 경우 그 차이만큼 가중치를 조금씩 수정하는 반복적인 피드백 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Simple Signal [[Processing|Processing]] and Feedback" — 입력값에 중요도(Weight)를 곱하고 더한 뒤, 특정 기준(Activation)을 넘으면 다음으로 신호를 전달하며, 틀렸을 경우 그 차이만큼 가중치를 조금씩 수정하는 반복적인 피드백 패턴.
 - **핵심 구성 요소:**
     - **Neuron (뉴런):** 신호를 받아 처리하는 가장 작은 단위.
     - **Weight (가중치):** 데이터의 중요도.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 신규 사용자가 시스템의 원리를 물을 때, 이 입문자용 신경망 개념을 바탕으로 비유와 직관을 곁들여 설명하는 '친절한 AI' 모드를 운용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Deep-Learning-Foundations, [[Multilayer-Perceptron-MLP]], Activation-Functions, [[Backpropagation]]-Foundations
+- Deep-Learning-Foundations, [[Multilayer-Perceptron-MLP|Multilayer-Perceptron-MLP]], Activation-Functions, [[Backpropagation|Backpropagation]]-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Neural-Networks-for-Beginners.md