PART 1
Chapter 01 인공지능ㆍ딥러닝ㆍ파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분ㆍ경사하강법ㆍ최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화ㆍ배치 정규화ㆍ드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더ㆍGAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료ㆍ텐서 보드


PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionㆍSPPㆍASPP 모듈
Chapter 16 기계번역ㆍ트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 확산(Diffusion) 모델
Chapter 19 einsumㆍeinopsㆍKL Divergence


PART 3
Chapter 20 강화학습 기초
Chapter 21 몬테카를로 학습
Chapter 22 시간차 학습(TD)
Chapter 23 정책기반 강화학습
Chapter 24 N-Step 강화학습
Chapter 25 Double Q-learningㆍDueling Network
Chapter 26 강화학습 응용