Part 2. 심층 학습 기초
- Chapter 11. 인공 신경망의 구조와 원리
- Chapter 12. 활성화 함수와 손실 함수
- Chapter 13. 역전파 알고리즘과 경사 하강법
- Chapter 14. 합성곱 신경망(CNN) 구조
- Chapter 15. 합성곱 연산과 특징 추출
- Chapter 16. 풀링, 정규화, 배치 정규화
- Chapter 17. 잔차 네트워크(ResNet)와 심층 네트워크 학습
- Chapter 18. 순환 신경망(RNN)과 시계열 처리
- Chapter 19. LSTM과 GRU 구조
- Chapter 20. 과적합 방지 기법: 드롭아웃, 가중치 감쇠, 데이터 증강