▣ 01장: 수학 지식 준비
1.1 편미분
__1.1.1 도함수와 편도함수
__1.1.2 미분 계수와 편미분 계수
__1.1.3 편미분의 기본 공식
__1.1.4 합성함수의 편미분
__1.1.5 레벨 업 전미분
1.2 선형대수
__1.2.1 벡터
__1.2.2 행렬
1.3 정리
▣ 02장: 파이썬 준비
2.1 파이썬 2와 파이썬 3
2.2 아나콘다 배포판
2.3 파이썬 기초
__2.3.1 파이썬 프로그램 실행
__2.3.2 데이터형
__2.3.3 변수
__2.3.4 데이터 구조
__2.3.5 연산
__2.3.6 기본 구문
__2.3.7 함수
__2.3.8 클래스
__2.3.9 라이브러리
2.4 NumPy
__2.4.1 NumPy 배열
__2.4.2 NumPy로 벡터, 행렬 계산
__2.4.3 배열과 다차원 배열 생성
__2.4.4 슬라이스
__2.4.5 브로드캐스트
2.5 딥러닝을 위한 라이브러리
__2.5.1 TensorFlow
__2.5.2 케라스(Keras
__2.5.3 씨아노(Theano
2.6 정리
▣ 03장: 신경망
3.1 신경망이란?
__3.1.1 뇌와 신경망
__3.1.2 딥러닝과 신경망
3.2 신경망이라는 회로
__3.2.1 단순한 모델화
__3.2.2 논리회로
3.3 단순 퍼셉트론
__3.3.1 모델화
__3.3.2 구현
3.4 로지스틱 회귀
__3.4.1 계단함수와 시그모이드 함수
__3.4.2 모델화
__3.4.3 구현
__3.4.4 (레벨업 시그모이드 함수와 확률밀도함수, 누적분포함수
__3.4.5 (레벨업 경사하강법과 국소최적해
3.5 다중 클래스 로지스틱 회귀
__3.5.1 소프트맥스 함수
__3.5.2 모델화
__3.5.3 구현
3.6 다층 퍼셉트론
__3.6.1 비선형 분류
__3.6.2 모델화
__3.6.3 구현
3.7 모델
기초부터 응용까지, 이론에서 구현까지!
이 책은 딥러닝과 신경망에 관한 예비 지식 없이도 학습해 나아갈 수 있도록 기본적인 내용부터 이론과 구현에 관해 상세하게 설명합니다. 구현에는 파이썬의 딥러닝용 라이브러리인 텐서플로(1.0와 케라스(2.0를 사용합니다.
이 책은 단순 퍼셉트론부터 시작해서 다층 퍼셉트론, 심층 신경망, 순환 신경망 등 다양한 기법에 관해 설명합니다. 취급할 데이터의 종류에 따라 생각해야 할 과제도 다르므로 이에 맞춰 네트워크를 변화시키며 학습을 진행합니다. 이 책에서 배운 이론만 잘 알고 있으면...
기초부터 응용까지, 이론에서 구현까지!
이 책은 딥러닝과 신경망에 관한 예비 지식 없이도 학습해 나아갈 수 있도록 기본적인 내용부터 이론과 구현에 관해 상세하게 설명합니다. 구현에는 파이썬의 딥러닝용 라이브러리인 텐서플로(1.0와 케라스(2.0를 사용합니다.
이 책은 단순 퍼셉트론부터 시작해서 다층 퍼셉트론, 심층 신경망, 순환 신경망 등 다양한 기법에 관해 설명합니다. 취급할 데이터의 종류에 따라 생각해야 할 과제도 다르므로 이에 맞춰 네트워크를 변화시키며 학습을 진행합니다. 이 책에서 배운 이론만 잘 알고 있으면 앞으로 어떤 딥러닝 기법이 나와도 금방 이해하고 능숙하게 사용할 수 있을 것입니다. 그리고 자신이 직접 새로운 모델을 고안해 낼 수도 있을 것입니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 신경망의 이론을 학습하는 데 필요한 수학 지식
◎ 파이썬 개발 환경을 구축 및 파이썬 라이브러리를 사용법
◎ 신경망 기본형과 심층 신경망(딥러닝 학습
◎ 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 학습과 응용
