# 목차

**서문**

* 인공신경망이란?
* 이 책의 목표와 활용법

**제1장: 인공신경망의 기초**

* 인공신경망의 역사
* 인공신경망의 기본 구조
* 뉴런의 역할
* 신경망의 레이어 구성
* 활성화 함수
* 주요 활성화 함수들
* 활성화 함수의 역할

**제2장: 인공신경망의 학습**

* 학습의 원리 자동 미분
* 자동 미분의 원리
* 손실 함수
* 손실 함수의 개념
* 주요 손실 함수들
* 역전파 알고리즘
* 역전파의 원리
* 기울기 계산 및 업데이트

**제3장: 인공신경망의 구현**

* 간단한 인공신경망 모델 만들기
* 데이터 준비와 전처리
* 모델 구성
* 모델 학습
* 예제 코드: Python과 Pytorch
* 모델 평가와 검증
* 평가 지표
* 교차 검증과 데이터 분할
* 하이퍼파라미터 조정
* 하이퍼파라미터의 역할
* 주요 하이퍼파라미터

**제4장: MNIST 데이터셋을 이용한 신경망 응용**

* MNIST 데이터셋 소개
* 데이터셋의 구성
* 데이터 전처리 방법
* MNIST 분류 모델 구축
* 모델 아키텍처 설계
* 신경망 구성 및 학습
* 예제 코드: MNIST 분류
* 모델 평가 및 개선
* 성능 평가
* 하이퍼파라미터 조정 및 개선

**제5장: 실습과 예제**

* MNIST 프로젝트 실습
* 프로젝트 개요
* 단계별 구현
* 결과 분석 및 해석
* 코드 예제 및 설명
* 주요 코드 블록 설명
* 실습을 위한 추가 자료

**부록**

* 추가 자료
* 추천 참고서 및 온라인 자원
* 용어 정리
* 주요 용어 및 정의
* 문제 해결 가이드
* 일반적인 문제와 해결 방법