최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있습니다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요합니다. 
이에 본 과정은 딥러닝을 이해하기 위한 기본적인 지식을 습득하고, 딥러닝의 기본 개념을 학습하는 것을 목표로 합니다. 또한, 머신러닝으로 데이터를 분류하는 모델을 만들어 보는 과정을 통해 전체적인 흐름을 익히고, 신경망 모델로 분류 모델을 작성하면서 신경망의 성능에 영향을 미치는 매개 변수들을 파악합니다. "AI 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기초, 신경망 학습"