1.데이터 행렬 연산 및 데이터 분석
- Numpy 배열의 연산
- 배열의 Selections, Indexing, Slicing
- Advanced Indexing Options
- Handling NaN Values, Reindexing, Filling Methods, Addition
- Plotting, Joins, Basic DateTime Indexing, Writing to Files
- Analysis Concepts, Filling NaN Values, Cumulative Sums, Value Counts

2.Tensorflow / Keras 학습 및 데이터 변형
- Tensorflow / Keras 기본 구조 학습 및 Linear Regression 실습
- 차원 축소 및 변경
- 스케일 조정
- One-hot encoding

3.NN 모델 설계 및 모델 검증
- Deep Learning 이론/구성 요소
- MLP 설계 (분류 / 회귀 모델)
- 손실 함수 설계
- Overfitting 검사
- Trainning loss / accuracy plotting