Deep Learning - Table of Contents

http://www.deeplearningbook.org/

본 프로젝트는 상기에 있는 블로그를 번역하는 것이 목표입니다.

업무에 기계 학습을 활용하고 있지만, 개념적인 부분이 부족하여 이를 보충하고자 시작하였습니다.

영어로 한 문장을 쓰고 한글로 한 문장을 쓰는 방식으로 번역을 진행할 예정이며, 잘 모르거나 부족한 지식은 검색을 통해 보충하고자 합니다.

문장을 직역하기보다는 이해할 수 있게 의역을 시도하려고 하며, 이해가 잘 안되는 내용은 구글 번역기를 사용하여 번역하고자 하였습니다.

순서는 다음과 같습니다.

Deep Learning

• Table of Contents
• Acknowledgements (2018-8월 번역 완료)
• Notation (2018-8월 번역 완료)
• 1 Introduction (2018-8월 번역 완료)
• Part I: Applied Math and Machine Learning Basics (2018-9월 번역 완료)
• 2 Linear Algebra (2018-9월 번역 완료)
• 3 Probability and Information Theory (2018-10월 번역 완료)
• 4 Numerical Computation (2018-11월 번역 완료)
• 5 Machine Learning Basics (2018-12월 번역 중)
• Part II: Modern Practical Deep Networks
• 6 Deep Feedforward Networks
• 7 Regularization for Deep Learning
• 8 Optimization for Training Deep Models
• 9 Convolutional Networks
• 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets
• 11 Practical Methodology
• 12 Applications
• Part III: Deep Learning Research
• 13 Linear Factor Models
• 14 Autoencoders
• 15 Representation Learning
• 16 Structured Probabilistic Models for Deep Learning
• 17 Monte Carlo Methods
• 18 Confronting the Partition Function
• 19 Approximate Inference
• 20 Deep Generative Models