딥러닝, 파이토치를 만나다

제1장 파이토치 설치하기
1.1 아나콘다 설치
1.2 파이토치 설치
1.3 Jupyter Notebook에서 파이토치 사용

제2장 파이토치의 텐서
2.1 텐서란 무엇인가?
2.2 텐서 생성
2.3 텐서 변환
2.4 텐서 다루기

제3장 머신러닝을 이용한 회귀모델
3.1 머신러닝이란?
3.2 전통적인 회귀분석
3.3 머신러닝 기반 회귀분석
3.4 머신러닝을 이용한 회귀모델의 성능 평가

제4장 머신러닝을 이용한 분류모델
4.1 분류모델
4.2 로지스틱 회귀분석
4.3 머신러닝 기반 로지스틱 회귀분석
4.4 머신러닝을 이용한 분류모델의 성능 평가

제5장 인공 신경망
5.1 퍼셉트론
5.2 다층 퍼셉트론
5.3 역전파 알고리즘

제6장 딥러닝의 개요
6.1 딥러닝의 역사
6.2 머신러닝과 딥러닝 관계
6.3 여러 가지 딥러닝 모델

제7장 DNN 모델
7.1 DNN 모델이란?
7.2 DNN 모델 파이토치 구현
7.3 파이토치에서 데이터 처리
7.4 예제를 이용한 DNN 모델 적용

제8장 CNN 모델
8.1 CNN 모델이란?
8.2 CNN 모델 파이토치 구현

제9장 RNN 모델
9.1 RNN 모델이란?
9.2 RNN 모델 파이토치 구현
9.3 LSTM 모델
9.4 LSTM 모델 파이토치 구현

제10장 GAN 모델
10.1 GAN 모델이란?
10.2 GAN 모델 파이토치 구현

임동훈 부산대학교 계산통계학과 졸업(이학사)
부산대학교 대학원 계산통계학과 졸업(이학석사)
부산대학교 대학원 통계학과 졸업(이학박사)
미국 오하이오 주립대학교(Post-Doc)
현재 경상대학교 정보통계학과 교수