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• 1. 인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리 [28:08]
  2. Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습 [23:12]
  3. 머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리 [40:22]
  4. 머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법 [30:50]
  5. 다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습 [25:20]
• 6. 인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습 [30:35]
  7. 다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습 [37:34]
  8. 데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습 [33:52]
  9. PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습 [26:37]
  10. 다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습 [33:27]

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