목차 1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 2. 머신러닝의 기본 개념 - 머신러닝이란? - 머신러닝의 주요 유형 3. 딥러닝의 기본 개념 - 딥러닝이란? - 신경망의 기본 구조 4. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 - 학습 방법의 차이 - 데이터 처리 능력의 차이 - 응용 분야의 차이 5. 머신러닝과 딥러닝의 실제 응용 사례 - 머신러닝의 활용 사례 - 딥러닝의 활용 사례 6. 머신러닝과 딥러닝의 한계와 도전 과제 - 머신러닝의 한계 - 딥러닝의 한계 - 미래의 도전 과제 7. 결론 및 추가 학습 자료1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 AI(인공지능)라는 용어는 매우 광범위한 기술을 아우르며, 그 중에서도 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(D..
