1. 1. 인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리 28분

2. 2. Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습 23분

3. 3. 머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리 40분

4. 4. 머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법 31분

5. 5. 다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습 25분

6. 6. 인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습 31분

7. 7. 다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습 38분

8. 8. 데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습 34분

9. 9. PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습 27분

10. 10. 다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습 33분