1.인공지능과 빅데이터 개요
&#61607; 개요 
      -데이터 마이닝의 등장과 몰락
      -이미지 분류 대회. 딥러닝의 부흥
      -알파고 쇼크
      -강화 학습
&#61607;빅데이터 아키텍처
      -데이터를 어디에서 어떻게 수집해서(센서, 웹 등등) 어떻게 효율적으로 저장하는가?
&#61607;인공지능과 빅데이터 활용 사례
      -자율 주행 자동차, 스마트 공장, 추천시스템
&#61607;인공지능, 머신러닝, 딥러닝 무엇이 같고 무엇이 다른가?

2.다양한 인공지능 서비스
&#61607;이미지 분석
      - 이미지(혹은 영상)에서 정보를 추출하는 다양한 서비스들(코코 데이터 셋, Azure Face API, 자율주행차 시뮬레이터 등)
&#61607;음성  인식
      - 구글음성인식, 음악 앱 등
&#61607;텍스트 마이닝 실습
      - 인터넷 신문 크롤링 및 텍스트 분석

3.머신러닝(딥러닝) 프로세스 및 모델링 이해
&#61607;머신러닝(딥러닝) 프로세스
      - 데이터 탐색 & 문제정의, 모델링, 평가, 시스템 구축
&#61607;다양한 알고리즘(뉴럴넷 등)을 활용한 분류문제 모델링 실습
      - 클라우드(Azure) 기반 머신러닝 스튜디오
      - 흐름구성 및 모델링
      - 성능검증
      - 웹 퍼블리시

4.머신러닝(딥러닝) 알고리즘 이해
&#61607;주요 알고리즘의 원리 이해
      - 선형회귀, 로지스틱 회귀
      - 뉴럴넷
      - CNN, RNN


5.현장 적용을 위한 핵심 요소
&#61607;현장의 해결해야 할 문제들과 적용점
      - 비즈니스 환경에서 내려지는 의사결정과 기준
      - 의사결정 기준에 필요한 정보
      - 정보를 제공해주는 모델
&#61607; 5.2 Q&A

