파이토치 첫걸음

CHAPTER 1 딥러닝에 대하여
1.1 딥러닝이란 무엇인가
1.2 왜 배워야 하는가
1.3 무엇을 할 수 있는가

CHAPTER 2 파이토치
2.1 파이토치는 무엇이고 왜 써야 하는가
2.2 다른 프레임워크와의 비교
2.3 설치하는 법

CHAPTER 3 선형회귀분석
3.1 선형회귀분석이란 무엇인가
3.2 손실 함수 및 경사하강법
3.3 파이토치에서의 경사하강법

CHAPTER 4 인공 신경망
4.1 신경망이란 무엇인가
4.2 인공 신경망의 요소
4.3 전파와 역전파
4.4 모델 구현, 학습 및 결과 확인

CHAPTER 5 합성곱 신경망
5.1 합성곱 신경망의 발달 배경
5.2 합성곱 연산 과정
5.3 패딩과 풀링
5.4 모델의 3차원적 이해
5.5 소프트맥스 함수
5.6 모델 구현, 학습 및 결과 확인
5.7 유명한 모델들과 원리

CHAPTER 6 순환 신경망
6.1 순환 신경망의 발달 과정
6.2 순환 신경망의 작동 원리
6.3 모델 구현, 학습 및 결과 확인
6.4 순환 신경망의 한계 및 개선 방안

CHAPTER 7 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안
7.1 오버피팅과 언더피팅
7.2 정형화
7.3 드롭아웃
7.4 데이터 증강
7.5 초기화
7.6 학습률
7.7 정규화
7.8 배치 정규화
7.9 경사하강법의 변형

CHAPTER 8 뉴럴 스타일 트랜스퍼
8.1 전이학습
8.2 스타일 트랜스퍼
8.3 스타일과 콘텐츠의 정의
8.4 학습 알고리즘
8.5 최적화 알고리즘
8.6 코드 구현

CHAPTER 9 오토인코더
9.1 소개 및 학습 원리
9.2 합성곱 오토인코더
9.3 시맨틱 세그멘테이션

CHAPTER 10 생성적 적대 신경망
10.1 소개 및 학습 원리
10.2 모델 구현 및 학습
10.3 유명한 모델들과 원리