- 딥러닝 이해를 통해 현업에서 딥러닝 관련 직무를 수행하는데 필요한 직무향상 가능

- 딥러닝 알고리즘 개발을 위한 Workflow 이해로 머신러닝 관련 직무 수행 능력 향상 가능

1. 머신러닝(딥러닝) 수행방법 계획하기 - 딥러닝의 개요 및 동향
2. 머신러닝(딥러닝) 수행방법 계획하기 - 딥러닝의 역사
3. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 선형회귀의 이해
4. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 변수가 여러개인 선형회기 방법
5. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 로지스틱 회귀의 이해
6. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 다항 로지스틱 회귀의 이해
7. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 신경망
8. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 오차역전파법의 이해 - 1
9. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 오차역전파법의 이해 - 2
10. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 합성곱 신경망
11. 머신러닝(딥러닝) 데이터셋 분할하기 - 그 외의 딥러닝 기술

- IoT, AI, 로보틱스, 제조업 관련 기업의 업무를 진행하고 있는 사원~부장, 수석급
- IoT, AI, 로보틱스, 제조업 관련 기업에서 영업을 진행하고 있는 사원~부장, 수석급
- IoT 시장, AI 시장, 로보틱스 시장 등 전반에 걸친 정보가 필요한 기업의 사원 ~ 부장, 수석급