[저자 직강] Do it! 딥러닝 입문
01
딥러닝을 소개합니다
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02
최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
구글 코랩을 소개합니다
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구글 코랩 실습
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최소한의 도구로 시작하는 딥러닝
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03
머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치 예측
선형 회귀 공부하며 데이터 준비하기
경사 하강법으로 학습하는 방법
손실 함수와 경사 하강법의 관계
선형 회귀를 위한 뉴런 만들기
04
분류하는 뉴런을 만듭니다 - 이진 분류
로지스틱 회귀와 시그모이드 함수 소개
로지스틱 손실 함수를 경사하강법에 적용하기
로지스틱 회귀를 위한 뉴런 만들기
로지스틱 회귀 뉴런으로 단일층 신경망 만들기
05
훈련 노하우를 배웁니다 - 기본적이지만 중요한 개념
검증 세트를 나누고 전처리 과정 학습
과대적합과 과소적합
가중치 규제와 교차 검증
06
2개의 층을 연결합니다 - 다층 신경망
신경망 알고리즘의 벡터화
2개의 층을 가진 신경망 구현하기
미니배치 경사 하강법 구현하기
07
여러 개를 분류합니다 - 다중 분류
다중 분류 신경망의 역전파 과정
08
이미지를 분류합니다. -합성곱 신경망
합성곱 신경망
09
텍스트를 분류합니다. -순환 신경망
순환 신경망
딥러닝을 소개합니다
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