한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

CHAPTER 1 딥러닝 소개
1.1 머신러닝이 컴퓨터 과학을 집어삼키다
1.2 딥러닝 기본 요소
1.3 딥러닝 아키텍처
1.4 딥러닝 프레임워크
1.5 마치며

CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개
2.1 텐서 소개
2.2 텐서플로 기초 계산
2.3 명령형과 선언형 프로그래밍
2.4 마치며

CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀
3.1 수학 복습
3.2 텐서플로를 사용한 학습
3.3 텐서플로에서 선형 모델 및 로지스틱 모델 학습하기
3.4 마치며

CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크
4.1 완전연결 딥 네트워크란?
4.2 완전연결 네트워크에서의 '뉴런'
4.3 완전연결 신경망 학습
4.4 텐서플로 구현
4.5 마치며

CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화
5.1 모델 평가 및 하이퍼파라미터 최적화
5.2 지표, 지표, 지표
5.3 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘
5.4 마치며

CHAPTER 6 합성곱 신경망
6.1 합성곱 아키텍처 소개
6.2 합성곱 네트워크 애플리케이션
6.3 텐서플로 합성곱 네트워크 학습
6.4 마치며

CHAPTER 7 순환 신경망
7.1 순환 아키텍처 개요
7.2 순환 셀
7.3 순환 모델 애플리케이션
7.4 신경 튜링머신
7.5 순환 신경망을 사용하여 실제 작업하기
7.6 펜 트리뱅크 말뭉치 처리하기
7.7 마치며

CHAPTER 8 강화학습
8.1 마르코프 결정 과정
8.2 강화학습 알고리즘
8.3 강화학습의 한계
8.4 틱택토 게임
8.5 A3C 알고리즘
8.6 마치며

CHAPTER 9 대규모 딥 네트워크 학습
9.1 딥 네트워크를 위한 커스텀 하드웨어
9.2 CPU 학습
9.3 분산 딥 네트워크 학습
9.4 다중 GPU를 사용한 CIFAR-10 데이터 병렬 학습
9.5 마치며

CHAPTER 10 딥러닝의 미래
10.1 기술 산업 밖의 딥러닝
10.2 윤리적인 딥러닝 사용
10.3 인공일반지능이 곧 도래할까요?
10.4 이제 무엇을 해야 할까요?