케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 목차/요약

• 1.1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝
  • 1.1.1 인공 지능
  • 1.1.2 머신 러닝
  • 1.1.3 데이터에서 표현을 학습하기
  • 1.1.4 딥러닝에서 ‘딥’이란 무엇일까?
  • 1.1.5 그림 3개로 딥러닝 작동 원리 이해하기
  • 1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과
  • 1.1.7/8 단기간의 과대 선정을 믿지 말자 / AI에 대한 전망
• 1.2 딥러닝 이전 : 머신 러닝의 간략한 역사
  • 1.2.1 확률적 모델링
  • 1.2.2 초창기 신경망
  • 1.2.3 커널 방법
  • 1.2.4 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신
  • 1.2.5 다시 신경망으로
  • 1.2.6 딥러닝의 특징
  • 1.2.7 머신 러닝의 최근 동향
• 1.3 왜 딥러닝일까? 왜 지금일까?
  • 1.3.1 하드웨어
  • 1.3.2 데이터
  • 1.3.3 알고리즘
  • 1.3.4 새로운 투자의 바람
  • 1.3.5 딥러닝의 대중화
  • 1.3.6 지속될까?

 

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