VAIRODECURRICULUMAI·데이터 서가
Machine Learning·Deep Learning 교재 표지
카탈로그
v1.2.0
교재 기준
Planning 1.4 + Catalog 1.2
기획 점검일
2026.07.27
AI · Data SchoolAI-02

Machine Learning·Deep Learning

문제 정의·baseline·학습·error analysis·배포 판단까지 모델 개발 전 과정을 기록합니다.

미리보기 가능콘텐츠 검토 중심화
예상 학습 시간
100~160시간
전체 구성
9개 모듈
연결된 학습 경로
2개
첫 모듈 미리보기전체 목차 보기
01

과정 개요

끝까지 배우면 할 수 있는 일

serving 판단의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

  1. ML 문제 정의의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  2. 데이터와 split의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  3. baseline의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  4. 고전 ML의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
02

학습 순서

연결된 경로에서의 위치

연결 경로ML Engineer8개 과정

모델 성능과 운영 품질을 함께 관리한다.

  1. FND-02컴퓨팅 사고미리보기 가능
  2. FND-04수학·통계미리보기 가능
  3. PRG-01Python미리보기 가능
  4. PRG-06자료구조·알고리즘미리보기 가능
  5. PRG-07SQL·DB미리보기 가능
  6. DAT-01데이터 분석미리보기 가능
  7. AI-02ML·DL현재 과정
  8. AI-04MLOps·AI Assurance미리보기 가능
경로 최종 프로젝트모델 성능과 운영 품질을 함께 증명하는 ML service
연결 경로Edge AI · Robotics Engineer13개 과정

센서부터 제어·edge inference·secure update까지 통합한다.

  1. FND-04수학·통계미리보기 가능
  2. FND-06안전·보안미리보기 가능
  3. PRG-01Python미리보기 가능
  4. PRG-02C미리보기 가능
  5. DAT-01데이터 분석미리보기 가능
  6. AI-02ML·DL현재 과정
  7. EMB-01회로·계측 기초미리보기 가능
  8. EMB-02Embedded C미리보기 가능
  9. EMB-03STM32 Firmware미리보기 가능
  10. EMB-05RTOS미리보기 가능
  11. EMB-07제어·모터·로봇미리보기 가능
  12. EMB-09Edge AI미리보기 가능
  13. EMB-10ROS 2미리보기 가능
경로 최종 프로젝트센서부터 edge inference·secure update까지 통합한 device
03

전체 목차

9개 모듈 개요

현재는 모듈별 목표와 체험 흐름을 공개한 검토판입니다. 전문 해설, 실습, 평가와 제출 기준은 정식 출간 과정에서 확정됩니다.

  1. 01AI-02-M01

    첫 모듈

    ML 문제 정의

    검토판 미리보기

    ML 문제 정의의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    첫 모듈 체험
  2. 02AI-02-M02

    모듈 2

    데이터와 split

    검토판 미리보기

    데이터와 split의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  3. 03AI-02-M03

    모듈 3

    baseline

    검토판 미리보기

    baseline의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  4. 04AI-02-M04

    모듈 4

    고전 ML

    검토판 미리보기

    고전 ML의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  5. 05AI-02-M05

    모듈 5

    신경망

    검토판 미리보기

    신경망의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  6. 06AI-02-M06

    모듈 6

    학습과 최적화

    검토판 미리보기

    학습과 최적화의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  7. 07AI-02-M07

    모듈 7

    평가와 error slice

    검토판 미리보기

    평가와 error slice의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  8. 08AI-02-M08

    모듈 8

    모델 최적화

    검토판 미리보기

    모델 최적화의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
  9. 09AI-02-M09

    모듈 9

    serving 판단

    검토판 미리보기

    serving 판단의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.

    모듈별 시간은 출간 시 확정체험 흐름 예시
    1. 1개념
    2. 2실습
    3. 3평가
    4. 4증거
    체험 흐름 보기
04

통과 기준

배운 내용을 결과물로 검증합니다

남겨야 할 학습 증거

  • experiment log
  • evaluation
  • error analysis
  • model card

학습 전 확인

별도의 안전 승인 없이 바로 시작할 수 있습니다.

한눈에 보기역량 지도 펼치기3단계 · 9개 역량
01

기반 이해

핵심 구조와 작업 기준을 먼저 세웁니다.

  1. ML 문제 정의ML 문제 정의의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  2. 데이터와 split데이터와 split의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  3. baselinebaseline의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
02

핵심 구현

주요 기능을 직접 구현하고 실패 원인을 확인합니다.

  1. 고전 ML고전 ML의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  2. 신경망신경망의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  3. 학습과 최적화학습과 최적화의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
03

통합·검증

운영 조건에서 통합하고 결과를 증거로 남깁니다.

  1. 평가와 error slice평가와 error slice의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  2. 모델 최적화모델 최적화의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.
  3. serving 판단serving 판단의 원리와 작업 절차를 설명하고 실행 또는 측정 증거로 검증한다.