비전공자를 위한 딥러닝

Chapter 1 큰 그림 살펴보기

1.1 그래서 '학습'이 뭔데? (1)

1.2 그래서 '학습'이 뭔데? (2)

1.3 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝

1.4 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습

1.5 테스크와 데이터 종류

Chapter 2 기초 개념 익히기

2.1 선형회귀

2.2 신경망

2.3 학습을 결정짓는 손실 함수

2.4 시그모이드와 렐루(ReLU)

2.5 경사하강법으로 방향 찾기

2.6 확률로 바꿔서 분류하기 - 소프트맥스

Chapter 3 알고리즘 맛보기

3.1 여러 층을 만들어서 학습하기

3.2 역전파 알고리즘

3.3 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버 피팅

3.4 성능을 높이는 방법들

3.5 CNN 처음부터 끝까지 맛보기

더 알아보기

[그림 예제] 합성곱 신경망(CNN) 역전파까지 5분만에 이해하기

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