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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 머신러닝의 기본 개념 및 선형 회귀 선형 회귀에 대한 해석적 풀이 LMS 응용 - 원의 함수 추정， 영상의 배경 보정 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 2 | 경사하강법을 이용한 선형회귀 풀이 경사하강법 응용(다항 함수 추정) 오차 역전파 수치미분과 체인룰 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 3 | 로지스틱 회귀 이진 분류 문제의 정의 및 성능 평가 다중 분류 문제 풀이 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 4 | 회귀 모델을 활용한 실습 프로젝트 - 영상 필터 구현 파이토치를 활용한 회귀모델 학습 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 5 | 텐서플로우-케라스를 활용한 MLP 구현 케라스 커스텀 모델 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 6 | 딥러닝 활용 - DropOut，BatchNorm， Optimizers CNN 을 활용한 고급 네트워크 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 7 | 어텐션 기법을 활용한 모델 상태 기반 LSTM - 로또 예측 프로젝트 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 8 | 프로젝트 진행 데이터 수집 및 활용 텐서플로우 기반의 딥러닝 아키텍쳐 설계 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
