1: 인공 신경망: 신경망의 기본과 광범위한 의미를 탐구합니다.

2: 퍼셉트론: 단일 계층 학습 모델의 구성 요소를 이해합니다.

3: 위르겐 슈미트후버: 현대 네트워크의 선구적 연구를 발견합니다.

4: 신경 진화: 신경 아키텍처를 최적화하기 위한 유전적 접근 방식을 조사합니다.

5: 순환 신경망: 순차적 데이터에 대한 메모리가 있는 네트워크를 조사합니다.

6: 피드포워드 신경망: 데이터가 단일 방향으로 이동하는 네트워크를 분석합니다.

7: 다층 퍼셉트론: 네트워크 깊이를 향상시키는 계층 구조에 대해 알아봅니다.

8: 양자 신경망: 양자 지원 학습 모델의 잠재력을 발견합니다.

9: ADALINE: 패턴 인식을 위한 적응형 선형 뉴런을 연구합니다.

10: 에코 상태 네트워크: 시간적 데이터에 대한 동적 저수지 모델을 탐구합니다.

11: 스파이킹 신경망: 생물학적으로 영감을 받은 신경 시스템을 이해합니다.

12: 저수지 컴퓨팅: 시계열 분석을 위한 특수 네트워크 살펴보기.

13: 장기 단기 메모리: 정보를 보관하도록 설계된 아키텍처 마스터하기.

14: 인공 신경망의 종류: 다양한 네트워크 모델 구별하기.

15: 심층 학습: 다층 네트워크의 깊이와 범위 파악하기.

16: 학습 규칙: 신경 모델 학습을 안내하는 방법 살펴보기.

17: 합성곱 신경망: 이미지 데이터에 맞게 조정된 네트워크 분석하기.

18: 사라지는 기울기 문제: 네트워크 학습의 과제 해결하기.

19: 양방향 순환 신경망: 양방향으로 데이터를 처리하는 모델 알아보기.

20: 잔차 신경망: 학습 최적화를 위한 고급 기술 배우기.

21: 인공 신경망의 역사: 이 혁신적인 분야의 진화를 추적하기.