[Wikidocs] Pytorch 로 시작하는 딥러닝 입문

https://wikidocs.net/book/2788

2. 파이토치 기초(PyTorch Basic)

1. 파이토치 패키지의 기본 구성
2. 텐서 조작하기(Tensor Manipulation) 1
3. 텐서 조작하기(Tensor Manipulation) 2
4. 파이썬 클래스(class)

3. 선형 회귀(Linear Regression)

1. 선형 회귀(Linear Regression)
2. 자동 미분(Autograd)
3. 다중 선형 회귀(Multivariable Linear Regression)
4. nn.Module로 구현하는 선형 회귀
5. 클래스로 파이토치 모델 구현하기
6. 미니 배치와 데이터 로드(Mini Batch and Data Load)
7. 커스텀 데이터셋(Custom Dataset)

4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
2. nn.Module로 구현하는 로지스틱 회귀
3. 클래스로 파이토치 모델 구현하기

5. 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)

1. 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)
2. 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)이해하기
3. 소프트맥스 회귀의 비용함수 구현하기
4. 소프트맥스 회귀 구현하기
5. 소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터 분류하기

6. 인공 신경망(Artificial Neural Network)

1. 머신 러닝 용어 이해하기
2. 퍼셉트론(Perceptron)
3. XOR 문제 - 단층 퍼셉트론 구현하기
4. 역전파(BackPropagaion)
5. XOR 문제 - 다층 퍼셉트론 구현하기
6. 비선형 활성화 함수 (Activation Function)
7. 다층 퍼셉트론으로 손글씨 분류하기
8. 다층 퍼셉트론으로 MNIST 분류하기
9. 과적합(Overfitting)을 막는 방법들
10. 기울기 소실(Gradient Vanishint)과 폭주(Exploding)

7. 합성곱 신경망(Convolutionial Neural Network, CNN)

1. 합성곱과 풀링(Convolution and Pooling)
2. CNN으로 MNIST 분류하기
3. 깊은 CNN으로 MNIST 분류하기
4. 자연어 처리를 위한 1D CNN(1D Convolutional Neural Network)

8. 자연어 처리의 전처리

1. 자연어 처리 전처리 이해하기
2. 토치텍스트 튜토리얼(Torchtext tutorial) - 영어
3. 토치텍스트 튜토리얼(Torchtext tutorial) - 한국어
4. 토치텍스트(Torchtext)의 batch_first

9. 단어의 표현 방법

1. NLP에서의 원-핫 인코딩(One-hot encoding)