비전공자를 위한 딥러닝(그림으로 이해하는)

Part 1. 큰 그림 살펴보기
1. 그래서 '학습'이 뭔데? (1)
2. 그래서 '학습'이 뭔데? (2)
3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝
4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습

Part 2. 핵심 개념 익히기
1. 선형 회귀 - 집값 예측하기
2. 선형 회귀 - 오차와 비용
3. 신경망 기초 - 비선형 변환이 필요한 이유
(부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현
4. 신경망 기초 - 가중치 행렬 연산
(부록: 파이썬 실습) 가중치 행렬 연산
5. 신경망 학습 - 경사하강법
6. 신경망 학습 - 순전파로 예측하기
7. 신경망 학습 - 역전파로 학습하기

Part 3. 한 걸음 더 나아가기
1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피
2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제
3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기
4. 다음 단계로 나아가기
(부록: 총정리) 기말고사
(부록 : Q&A) 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?

윤준호 국문학과를 졸업했지만 42 Seoul, 네이버 부스트캠프 AI Tech를 거쳐 컴퓨터 비전 엔지니어로 일하고 있다. 블로그에 '비전공자를 위한 딥러닝'을 연재하던 중 출판 제의를 받아 책을 내게 되었다. 여러 채널을 통해 개발자를 꿈꾸는 비전공자들에게 경험이 담긴 조언을 해주고 있다.
국문과 공대생 www.philgineer.com