파이썬 기본기와 데이터 분석 도구 학습을 중심으로, 팀 활동 및 새로운 환경 적응

도미와 빙어 데이터를 활용해 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃(KNN)을 학습하고 이를 통해 데이터를 분류하는 방법

기본 신경망 설계, 학습 과정, 그리고 딥러닝 모델 구현의 주요 단계

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