프롤로그 PART 1 인공 신경망의 동작 원리 1장 인간에게는 쉽고 기계에게는 어려운 2장 간단한 예측자 3장 분류는 예측과 그다지 다르지 않습니다 4장 분류자 학습시키기 5장 분류자 1개로는 충분치 않을 수 있습니다 6장 대자연의 컴퓨터, 뉴런 7장 신경망 내의 신호 따라가기 8장 솔직히 행렬곱은 유용합니다 9장 3계층 신경망에 행렬곱 적용하기 10장 여러 노드에서 가중치 학습하기 11장 여러 노드에서의 오차의 역전파 12장 다중 계층에서의 오차의 역전파 13장 행렬곱을 이용한 오차의 역전파 14장 가중치의 진짜 업데이트 15장 가중치 업데이트 예제 16장 데이터 준비하기 PART 2 파이썬으로 인공 신경망 직접 만들기 17장 파이썬 18장 인터랙티브 파이썬 = IPython 19장 파이썬 시작하기 20장 파이썬으로 인공 신경망 만들기 21장 MNIST 손글씨 데이터 인식하기 PART 3 더 재미있는 것들 22장 나만의 손글씨 데이터 23장 신경망의 마음속 들여다보기 24장 회전을 통해 새로운 학습 데이터 만들기 에필로그 부록 A 기초 미분 부록 B 라즈베리 파이에서의 신경망 구현