Part 1. 큰 그림 살펴보기1. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (1)2. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (2)3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습Part 2. 핵심 개념 익히기1. 선형 회귀 - 집값 예측하기2. 선형 회귀 - 오차와 비용3. 신경망 기초 - 비선형 변환이 필요한 이유 (부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현4. 신경망 기초 - 가중치 행렬 연산5. 신경망 학습 - 경사하강법6. 신경망 학습 - 순전파로 예측하기7. 신경망 학습 - 역전파로 학습하기Part 3. 한 걸음 더 나아가기1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기4. 다음 단계로 나아가기 부록 : Q&A 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?
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바보 빅터
