딥러닝에 목마른 사람들을 위한 PyTorch

Chapter 1. 딥러닝 학습환경을 갖추자
1.0 목표
1.1 컴퓨터 구매
1.2 우분투 설치
1.3 우분투 서버 환경설정
1.4 Python 및 CUDA 설치
1.5 가상환경 구축하기

Chapter 2. 딥러닝 세계로 빠져보자
2.0 목표
2.1 머신러닝과 딥러닝
2.1.1 머신러닝
2.1.2 왜 딥러닝이 잘될까?
2.2 딥러닝 기초
2.2.1텐서(Tensor)
2.2.2 제일 간단한 퍼셉트론: 논리 회로
2.2.3 Feedforward Neural Network
2.2.4 30분만 다뤄보는 확률 통계
2.2.5 손실함수
2.2.6 오차역전파
2.2.7 Summary & Tips
2.2.8 Mini-Project: 나만의 딥러닝 모델로 Mnist Dataset 학습하기

Chapter 3. 분야별 딥러닝 활용법
3.0 목표
3.1 이미지 처리에 강한 CNN
3.1.1 컴퓨터 비전과 이미지 처리
3.1.2 합성곱 층
3.1.3 풀링
3.1.4 합성곱 네트워크 만들기
3.1.5 Case Study
3.1.6 Mini-Project: 전이 학습
3.2 자연어 처리에 강한 RNN
3.2.1 자연어 처리
3.2.2 딥러닝 자연어 처리의 일반적인 프로세스
3.2.3 단어 임베딩
3.2.4 순환 신경망
3.2.5 Deep RNN과 Bidirectional RNN
3.2.6 Mini-Project: 영화 댓글 감성 분류

Chapter 4. 딥러닝 입문 그다음은
4.0 난이도 업! 논문 읽어보기
4.1 요약 및 서언
4.2 본론
4.3 실험 결과 및 결론
4.4 Mini-Project: Seq2Seq를 활용한 한영 번역기 만들기