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Deep Learning with Python(2판)
1. 딥러닝 소개
2. 신경망 기본 구성 요소
3. 텐서
4. 훈련 루프 상세
5. 케라스와 텐서플로우
6. 분류와 회귀
7. 최적화와 일반화
8. 케라스 신경망 모델 구성법
9. 합성곱 신경망
10. 컴퓨터 비전
11. 시계열 분석
12. 자연어 처리
13. 생성 모델
14. 딥러닝 실전 적용
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생성 모델
13.
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