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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 학습 전반적 내용 설명，데이터 모듈 학습， 데이터 모듈 활용 데이터 분석 및 Visualization 머신러닝과 딥러닝에 활용되는 데이터 모듈 학습 Python 모듈 기반의 데이터 분석 및 시각화 | 이론 및 실습 |
| 2 | 인공지능 전반적 학습 및 머신러닝 기반 학습 머신러닝 이론을 통한 분류 회귀 설계 파이썬 기반의 머신러닝 프로그램 개발 | 이론 및 실습 |
| 3 | 지도학습 알고리즘 이해 비지도 학습 알고리즘 이해 scikit-learn 기반 지도학습 모델 개발 군집 이해 및， PCA 이용한 차원축소 이해 | 이론 및 실습 |
| 4 | 인공신경망 기반 학습 및 다층신경망 학습 딥러닝 아키텍처 및 피드포워드 이해 인공신경망을 이용한 분류 회귀 문제 해결 | 이론 및 실습 |
| 5 | 인공신경망 학습 및 기본적인 신경망을 이용한 분류 학습 이미지 DATA， 텍스트 DATA를 활용한 딥러닝 프로그램 설계 | 이론 및 실습 |
| 6 | 인공지능 학습내용 기반 다양한 data를 이용한 구현 학습 딥러닝 전체 프로세스 이해 및 개발 능력 향상 다양한 종류의 DATA를 선정하여 프로젝트 진행 | 이론 및 실습 |
