1장 머신 러닝과 딥러닝
1.1 인공지능, 머신 러닝과 딥러닝
1.2 머신 러닝이란
__1.2.1 머신 러닝 학습 과정
__1.2.2 머신 러닝 학습 알고리즘
1.3 딥러닝이란
__1.3.1 딥러닝 학습 과정
__1.3.2 딥러닝 학습 알고리즘
2장 실습 환경 설정과 텐서플로 기초
2.1 텐서플로 개요
__2.1.1 텐서플로 특징 및 장점
__2.1.2 텐서플로의 일반적인 아키텍처
2.2 텐서플로 2.x 기초 문법
__2.2.1 데이터 준비
__2.2.2 모델 정의
__2.2.3 모델 컴파일
__2.2.4 모델 훈련
__2.2.5 모델 평가
__2.2.6 훈련 과정 모니터링
__2.2.7 모델 사용
2.3 실습 환경 설정
__2.3.1 아나콘다 설치
__2.3.2 가상 환경 생성 및 텐서플로 2 설치
2.4 텐서플로 2 코드 맛보기
3장 머신 러닝 핵심 알고리즘
3.1 지도 학습
__3.1.1 K-최근접 이웃
__3.1.2 서포트 벡터 머신
__3.1.3 결정 트리
__3.1.4 로지스틱 회귀와 선형 회귀
3.2 비지도 학습
__3.2.1 K-평균 군집화
__3.2.2 밀도 기반 군집 분석
__3.2.3 주성분 분석(PCA
4장 딥러닝 시작
4.1 인공 신경망의 한계와 딥러닝 출현
4.2 딥러닝 구조
__4.2.1 딥러닝 용어
__4.2.2 딥러닝 학습
__4.2.3 딥러닝의 문제점과 해결 방안
__4.2.4 딥러닝을 사용할 때 이점
4.3 딥러닝 알고리즘
__4.3.1 심층 신경망
__4.3.2 합성곱 신경망
__4.3.3 순환 신경망
__4.3.4 제한된 볼츠만 머신
__4.3.5 심층 신뢰 신경망
4.4 우리는 무엇을 배워야 할까?
5장 합성곱 신경망 I
5.1 합성곱 신경망
__5.1.1 합성곱층의 필요성
__5.1.2 합성곱 신경망 구조
__5.1.3 1D, 2D, 3D 합성곱
5.2 합성곱 신경망 맛보기
5.3 전이 학습
__5.3.1 특
