<모두의 딥러닝>

Part1. 딥러닝 시작

1| 딥러닝 작업 환경

2| 딥러닝을 위한 기초 수학

Part2. 딥러닝의 동작 원리

3| 선형 회귀

4| 경사 하강법 (오차 수정하기)

5| 로지스틱 회귀 (참or 거짓)

Part3. 신경망의 이해

6| 퍼셉트론

7| 다층 퍼셉트론

8| 오차 역전파

9| 신경망에서 딥러닝으로

Part4. 딥러닝 기본기

10| 모델 설계하기

11| 데이터 다루기

12| 다중 분류 문제 해결하기

13| 과적합 피하기

14| 베스트 모델 만들기

15| 선형 회귀 적용하기

Part5. 딥러닝의 활용

16| CNN <이미지 인식>

17| 딥러닝을 이용한 자연엉 처리

18| 순환 신경망(RNN)

19| GAN, 오토 인코더

20| 전이 학습을 통한 딥러닝 성능 극대화