[딥러닝 선수과목]
- 인공지능 개요
- 라이브러리
- Machine Learning

[딥러닝 기본]
- Neural Network 이해
- perceptron 이론
- Weight / Activation function
- back propagation / Gredient Descent

[Tensorflow]
- Deep Learning 이론/구성 요소
- 딥러닝 프레임워크 (Tensorflow) 개요
- Tensorflow 기본 구조
- Tensorflow 기본 실습

[CNN/RNN] 
- CNN (Convolutional Neural Networks) 개념 / 특징 / 구조
  * Convolutional layers
  * Activation
  * Pooling
  * Batch Normalization
  * Dropout
RNN (Recurrent Neural Network) 개념 / 특징 / 구조
 * LSTM
 * GRU
 * Seq2Seq architectures



