01장: 텐서플로 2.0 소개
1.1 텐서플로란?
1.2 2.0 버전의 주요 변화들
___1.2.1 API 정리
___1.2.2 즉시 실행 모드(eager execution)
___1.2.3 세션 대신 함수(functions, not sessions)
___1.2.4 tf.keras
___1.2.5 TPU 지원

02장: 텐서플로 2.0 설치
2.1 윈도우
___2.1.1 기존 엔비디아 드라이버 제거
___2.1.2 CUDA, cuDNN 설치
___2.1.3 아나콘다 설치
___2.1.4 텐서플로 2.0 설치
2.2 macOS
___2.2.1 아나콘다 설치
___2.2.2 텐서플로 2.0 설치

03장: 텐서플로 2.0 시작하기
3.1 Hello World
3.2 Hello 텐서플로 2.0
3.3 텐서플로 기초
___3.3.1 난수 생성
___3.3.2 뉴런 만들기
___3.3.3 첫 번째 신경망 네트워크: AND
___3.3.4 두 번째 신경망 네트워크: OR
___3.3.5 세 번째 신경망 네트워크: XOR
3.4 시각화 기초
___3.4.1 matplotlib.pyplot을 이용한 그래프 그리기
___3.4.2 2-레이어 XOR 네트워크의 정보 시각화
3.5 정리

04장: 회귀
4.1 선형 회귀
4.2 다항 회귀
4.3 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀
4.4 보스턴 주택 가격 데이터세트
4.5 정리

05장: 분류
5.1 이항 분류
5.2 다항 분류
5.3 Fashion MNIST
5.4 정리

06장: 컨볼루션 신경망
6.1 특징 추출
6.2 주요 레이어 정리
___6.2.1 컨볼루션 레이어
___6.2.2 풀링 레이어
___6.2.3 드롭아웃 레이어
6.3 Fashion MNIST 데이터세트에 적용하기
6.4 퍼포먼스 높이기
___6.4.1 더 많은 레이어 쌓기
___6.4.2 이미지 보강
6.5 정리

07장: 순환 신경망
7.1 순환 신경망의 구조
7.2 주요 레이어 정리
7.2.1 SimpleRNN 레이어
7.2.2 LSTM 레이어
7.2.3 GRU 레이어
7.2.4 임베딩 레이어
7.3 긍정, 부정 감성 분석
7.4 자연어 생성
___7.4.1 단어 단위 생성
___7.4.2 자소 단위 생성
7.5 정리

08장: 사전 훈련된 모델 다루기
8.1 텐서플로 허브
8.2 전이 학습
___8.2.1 모델의 일부를 재학습시키기
___8.2.2 특징 추출기
8.3 신경 스타일 전이
___8.3.1 컨볼루션 신경망을 사용한 텍스처 합성
___8.3.2 컨볼루션 신경망을 사용한 신경 스타일 전이
8.4 정리

09장: 오토인코더
9.1 인코더와 디코더, 잠재 변수
9.2 MNIST 데이터세트에 적용하기
9.3 클러스터링
___9.3.1 K-평균 클러스터링
___9.3.2 t-SNE
9.4 초해상도 이미지 얻기
9.5 이미지 분할
9.6 정리

10장: 강화학습
10.1 신경망으로 경험 학습하기
10.2 큐러닝
10.3 딥 큐러닝 네트워크
10.4 정리
맺음말