딥러닝 개발의 대표적인 도구인 TensorFlow와 PyTorch의 주요 특징과 차이

뉴런, 활성화 함수, 가중치의 역할과 역전파 알고리즘을 통한 인공신경망의 기본 원리

자율주행, 게임 플레이, 금융 모델링의 구체적인 사례

심층 강화 학습의 주요 알고리즘인 DQN, DDQN, DDPG, A3C의 원리

강화 학습의 기본 원리와 주요 알고리즘

비지도 학습의 대표적인 기법인 군집화(K-Means, DBSCAN)와 차원 축소(t-SNE, UMAP)

앙상블 학습의 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting), 그리고 대표적인 알고리즘인 랜덤포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM

새로운 변수 생성 기법과 텍스트 및 시계열 데이터 처리 방법

상관 분석과 차원 축소(PCA)를 활용한 피처 선택 기법

평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수)와 혼동 행렬(Confusion Matrix)의 개념과 활용 방법