＂** Technical Track

 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

** Business Track

 1. AI 이해와 활용 

[21일차] 
인공지능 개요
- 인공지능과 4차 산업혁명
- 인공지능 시장
- 오프소스와 인공지능 Framework
- 상용 인공지능 서비스
 주요 인공지능 서비스
- 영상인식 서비스
- 인공지능과 교통 (자율주행자동차， 드론 포함)
- 가상개인비서와 챗봇
- 로보어드바이저
- 블록체인

2. 인공지능 사례 분석 및 응용 

[22일차] 인공지능의 산업적 응용 사례
- 교통 및 운송 분야 응용: 자율자동차， 드론， 스마트교통
- 스마트 팩토리 분야 응용: Industry 4.0， 예지보전
- Healthcare 분야 응용: Kaggle
 [23일차] 인공지능의 공공분야 응용사례
- 금융분야 응용
- 전자상거래 분야 응용
- 공공 및 홈서비스 분야 응용


3. 인공지능 사업화 연구 및 사업추진 전략
[24일차] 지능 기술 및 응용 사업화 전략
- 인공지능이 인간생활에 미치는 영향
- 인공지능 기술 사업화 방향
- 학습/인식/추론/윤리
- 언어지능 /시각지능 /감성지능 /음성지능 /인공지능 응용 사업화 방향
- 산업분야별 사업화 전략(개요)
- 사업화 전략 mini 토론 


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