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DEEP LEARNING
목차 DEEP LEARNING

1부 딥러닝의 기초

1장 딥러닝이란 무엇인가? 027

1.1 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝 028
1.1.1 인공 지능 029
1.1.2 머신 러닝 029
1.1.3 데이터에서 표현을 학습하기 031
1.1.4 딥러닝에서 ‘딥’이란 무엇일까? 033
1.1.5 그림 3개로 딥러닝의 작동 원리 이해하기 035
1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과 037
1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자 038
1.1.8 AI에 대한 전망 040
1.2 딥러닝 이전: 머신 러닝의 간략한 역사 041
1.2.1 확률적 모델링 041
1.2.2 초창기 신경망 042
1.2.3 커널 방법 042
1.2.4 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신 044
1.2.5 다시 신경망으로 045
1.2.6 딥러닝의 특징 046
1.2.7 머신 러닝의 최근 동향 047
1.3 왜 딥러닝일까? 왜 지금일까? 048
1.3.1 하드웨어 049
1.3.2 데이터 050
1.3.3 알고리즘 050
1.3.4 새로운 투자의 바람 051
1.3.5 딥러닝의 대중화 052
1.3.6 지속될까? 053

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