1. 인공지능 개론

[1일차] 인공지능개론
- 인공지능 기술 개요
- 인공지능 모델의 종류와 응용 사례
- 상용 인공지능 서비스
- 영상인식 응용 기술 및 응용
- 챗봇 서비스 기술 및 응용

[2일차] 인공지능을 위한 파이썬
- Python 소개 및 개발 환경 설정
- 통계 분석을 위한 Python 프로그래밍 학습
- 기계학습 알고리즘과 Neural Networks 이해

2. 인공지능을 위한 파이썬

[3일차] 파이썬 라이브러리
- 수치 연산 라이브러리 [Numpy / Scipy] 
- 시각화 라이브러리 [matplotlib]
- 데이터 분석 라이브러리 [Pandas] 
- 머신러닝 라이브러리 [Scikit-learn]

 [4일차] 머신러닝 알고리즘(1)
 - kNN
 - K-MEANS
 - Naive Bayes

 [5일차] 머신러닝 알고리즘(2)
 - Linear regression & Logistic regression
 - Decision Tree
 - Deep neural network

 3. 딥러닝 프레임워크(TensorFlow)

 [6일차] Deep Learning 개요
- Deep feedforward network
 * Feed-forward neural networks
 * Computational graph and backpropagation
 - Optimization for training deep models
 - Regularization

 [7일차] Convolutional Networks
 - CNN (Convolution Neural Networks)
 * Convolutional layers
 * Activation
 * Pooling
 * Batch Normalization
 * Dropout
 - AlexNet / VGGNet architecture

 [8일차] Recurrent neural networks & Auto Encoder
 - RNN (Recurrent Neural Networks)
 - LSTM and gated recurrent units
 - CTC
 - Seq2Seq architectures
 - Attention models
 - AutoEncoder / Seq2Seq
 - Complex Network Models / Representative models

 4. 딥러닝 기반 영상 인식 기술

[9일차] Pixel Data 처리를 위한 Image Processing
 - Image Processing Fundametals
 - Image Coordinate System
 - Scaling and Aspect Ratios
 - Image Classification 

 [10일차] 시각인지를 위한 딥러닝
- Deep Learning Classification Pipeline
 - Optimization Methods and Regularization
 - Learning Rate Schedulers
 - Spotting Underfitting and Overfitting
 - Visualizing Network Architectures
 - CNNs for Classification

 [11일차] 딥러닝 시각 인지 아키텍쳐 이해
- Data Augmentation
 - Networks as Feature Extractors
 - Ranked Accuracy / Fine-tuning Networks
 - Advanced Optimization Methods
 - AlexNet / VGGNet / GoogLeNet / ResNet

 [12일차] 딥러닝 기반 영상처리 실무
- 이미지 탐색 알고리즘
* R-CNN / You Only Look Once
 * AttentionNet
- 시각인지(Visualizing and Understanding)
 * 시각적 특징 및 반전(Feature visualization and inversion)
 * 적대적 예시(Adversarial examples)

 5. 딥러닝 기반 텍스트마이닝과 챗봇 구현기술

[13일차] NLP의 개념 이해 / 규칙 기반의 자연어처리 / 응용 시스템 소개
- 최근 AI 서비스 동향과 자연어처리 기술
- 규칙 및 통계 기반의 자연어처리 기술 (형태소분석, 품사 태깅, 구문분석, 감성분석, 의미분석 등)
- 언어데이터의 종류와 구축 방안
- NLP 응용 시스템 소개
- 한국어 자연어처리를 위한 KoNLPy 소개

[14일차] NLP와 기계학습
- 기계학습 및 딥러닝에 대한 기본 개념 소개
- 기계학습 기반 자연어처리 기술 개발 (Word2Vec, 청커, 감정 분석, 기계번역)
 
[15일차] 챗봇을 위한 딥러닝
- 챗봇 개론
- 딥러닝 기법 챗봇에 활용법 (Seq2seq / Attention Networks / Machine Comprehension / VAE)

 6. 인공지능 서비스 개발 Project 내용

[16일차] 프로젝트 소개, 팀구성 / 언어/시각인지 기술 설명 / 프로젝트 과제 선정
- 프로젝트 소개, 방법론, 팀구성
- 딥러닝 기본 정보 및 실습 주제 /수행정보 안내
- 프로젝트 수행 계획 안내 및 주제 결정

[17일차] 프로젝트 수행 계획서 / 프로젝트 수행을 위한 딥러닝 실습 교육
- 프로젝트 수행 계획서 리뷰 및 제출
- 프로젝트 수행 계획 안내 및 주제 결정

[18일차] 프로젝트 수행 - 조별 프로젝트 수행

[19일차] 프로젝트 피드백 및 멘토링
- 딥러닝 기술기법 및 실습프로젝트 수행, 중간 점검

[20일차] 프로젝트 피드백 및 멘토링 / 프로젝트 결과 발표
- 딥러닝 기술기법 및 실습프로젝트 수행, 중간 점검
- 프로젝트 결과 발표