1장 딥러닝 개요 및 개발 환경 구축
1.1 AI / ML / DL 구조 이해
1.2 TensorFlow & Keras & Pytorch 구조
1.3 파이썬 다운로드 및 설치
1.4 VS Code 파이썬 개발 환경 설정
1.5 패키지 관리
1.6 CPU & GPU & TPU
1.7 첫 딥러닝 실습


2장 데이터 전처리 & 파이프라인
2.1 데이터 전처리 핵심 개념
2.2 NumPy & Pandas 실전
2.3 데이터 샘플링 전략(CPU 최적화)
2.4 데이터 분할 전략
2.5 TensorFlow Dataset API
2.6 이미지 데이터 전처리
2.7 텍스트 데이터 전처리


3장 MLP / DNN 모델
3.1 퍼셉트론 개념
3.2 다층 퍼셉트론 (MLP)
3.3 DNN 설계 전략
3.4 모델 구현
3.5 과적합 방지
3.6 분류 모델 구축 프로젝트


4장 CNN (이미지 처리)
4.1 CNN 기본 구조
4.2 경량 CNN 설계
4.3 이미지 분류 실습
4.4 성능 개선
4.5 Transfer Learning (Colab 활용)
4.6 이미지 분류 모델 생성 프로젝트


5장 RNN / NLP / 시계열
5.1 RNN 구조 이해
5.2 LSTM / GRU
5.3 시계열 데이터 처리
5.4 NLP 기초
5.5 텍스트 분류 모델
5.6 텍스트 분류 API 모델 생성 프로젝트


6장 모델 최적화 / 평가 / 저장
6.1 손실 함수 & 옵티마이저
6.2 모델 평가
6.3 하이퍼파라미터 튜닝
6.4 모델 저장 및 로드
6.5 경량화 전략


7장 FastAPI 기반 AI 웹 서비스
7.1 FastAPI 개요
7.2 REST API 설계
7.3 AI 모델 서빙
7.4 파일 업로드 처리
7.5 Jinja2 + Bootstrap UI
7.6 비동기 처리
7.7 이미지 분류 웹 서비스 완성


8장 DB 연동 + 배포 + 포트폴리오
8.1 PostgreSQL 연동
8.2 사용자 데이터 처리
8.3 Docker 기반 배포
8.4 클라우드 배포
8.5 Colab 연계 실무 흐름
8.6 최종 프로젝트 (포트폴리오)
8.7 취업 포트폴리오 전략


부록. 딥러닝 치트시트