펭귄브로의 3분 딥러닝, 파이토치맛

CHAPTER 1 딥러닝과 파이토치
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 지도학습, 비지도학습, 강화학습
1.3 딥러닝과 신경망
1.4 파이토치가 개발되기까지
1.5 왜 파이토치인가?
1.6 마치며

CHAPTER 2 파이토치 시작하기
2.1 파이토치 설치 & 환경구성
2.2 파이토치 예제 내려받고 실행 확인하기
2.3 주피터 노트북
2.4 마치며

CHAPTER 3 파이토치로 전체 코드 구현하는 ANN
3.1 텐서와 Autograd
3.2 경사하강법으로 이미지 복원하기
3.3 신경망 모델 구현하기
3.4 마치며

CHAPTER 4 패션 아이템을 구분하는 DNN
4.1 Fashion MNIST 데이터셋 알아보기
4.2 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기
4.3 성능 측정하기
4.4 과적합과 드롭아웃
4.5 마치며

CHAPTER 5 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN
5.1 CNN 기초
5.2 CNN 모델 구현하기
5.3 ResNet으로 컬러 데이터셋에 적용하기
5.4 마치며

CHAPTER 6 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더
6.1 오토인코더 기초
6.2 오토인코더로 이미지의 특징 추출하기
6.3 오토인코더로 망가진 이미지 복원하기
6.4 마치며

CHAPTER 7 순차적인 데이터를 처리하는 RNN
7.1 RNN 개요
7.2 영화 리뷰 감정 분석
7.3 Seq2Seq 기계 번역
7.4 마치며

CHAPTER 8 딥러닝을 해킹하는 적대적 공격
8.1 적대적 공격이란?
8.2 적대적 공격의 종류
8.3 FGSM 공격
8.4 마치며

CHAPTER 9 경쟁하며 학습하는 GAN
9.1 GAN 기초
9.2 GAN으로 새로운 패션 아이템 생성하기
9.3 cGAN으로 생성 제어하기
9.4 마치며

CHAPTER 10 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN
10.1 강화학습과 DQN 기초
10.2 카트폴 게임 마스터하기
10.3 마치며