__Chapter 1 인공지능의 이해와 학습
____1.1 인공지능의 이해
______1.1.1 인공지능의 개념
______1.1.2 인공지능의 원리
____1.2 인공지능과 학습
______1.2.1 기계학습의 개념
______1.2.2 기계학습의 종류
______1.2.3 기계학습의 활용
______1.2.4 인공신경망과 딥러닝
____1.3 요약정리

__Chapter 2 인공지능 프로젝트
____2.1 인공지능과 지속가능발전목표
______2.1.1 프로젝트 주제도출
______2.1.2 프로젝트 문제정의
____2.2 인공지능 문제해결
______2.2.1 데이터 수집
______2.2.2 데이터 탐색
______2.2.3 데이터 전처리
______2.2.4 모델링
______2.2.5 모델평가
____2.3 요약정리


__Chapter 3 데이터 과학의 이해
____3.1 데이터 불러오기
______3.1.1 데이터 파일 불러오기
______3.1.2 데이터 파일 저장
____3.2 데이터 이해
______3.2.1 데이터 형태
______3.2.2 데이터 속성
____3.3 요약정리

__Chapter 4 데이터 전처리(1)
____4.1 데이터 전처리 이해
______4.1.1 자료요약
______4.1.2 결측치 처리
______4.1.3 이상치 처리
____4.2 데이터 관계
______4.2.1 데이터 상관관계
______4.2.2 데이터 필터링
____4.3 요약정리

__Chapter 5 데이터 전처리(2)
____5.1 데이터 변경
______5.1.1 컬럼 변경
______5.1.2 행 변경
______5.1.3 값 변경
____5.2 데이터 변형
______5.2.1 파생변수
______5.2.2 그룹연산
______5.2.3 피봇 테이블
____5.3 요약정리

__Chapter 6 데이터 시각화
____6.1 데이터 시각화
______6.1.1 데이터 시각화의 개념
______6.1.2 데이터 시각화 활용
____6.2 다양한 데이터 시각화
______6.2.1 블록 라벨링 만들기
______6.2.2 파이차트
______6.2.3 트리맵
______6.2.4 막대그래프
______6.2.5 라인그래프
______6.2.6 버블차트
______6.2.7 박스플롯
______6.2.8 히트맵
____6.3 요약정리

__Chapter 7 데이터 모델링
____7.1 데이터 분할
______7.1.1 데이터 분할의 의미
______7.1.2 데이터 분할방법
____7.2 전처리 과정 분석
____7.3 데이터 모델링
______7.3.1 변수 결정하기
______7.3.2 데이터 분할하기
______7.3.3 데이터 시뮬레이션하기
______7.3.4 모델링 및 결과보기
____7.4 요약정리

__Chapter 8 실전, 펭귄 품종 분류
____8.1 실습 개요
____8.2 데이터 불러오기
____8.3 데이터 전처리
______8.3.1 자료요약
______8.3.2 결측치 처리
______8.3.3 값 변경
______8.3.4 컬럼 변경
____8.4 데이터 분할
____8.5 데이터 모델링
______8.5.1 모델 시뮬레이션하기
______8.5.2 모델링 및 검증하기
____8.6 요약정리

__Chapter 9 실전, 지진발생 규모 예측
____9.1 실습 개요
____9.2 데이터 불러오기
____9.3 데이터 전처리
______9.3.1 자료요약
______9.3.2 결측치 처리
______9.3.3 컬럼 변경
______9.3.4 시각화
____9.4 데이터 분할
____9.5 데이터 모델링
______9.5.1 모델 시뮬레이션하기
______9.5.2 모델링 및 검증하기
____9.6 요약정리

__Chapter 10 실전, 초콜릿 종류 군집
____10.1 실습 개요
____10.2 데이터 불러오기
____10.3 데이터 전처리
______10.3.1 자료요약
______10.3.2 시각화(1)
______10.3.3 컬럼 변경
______10.3.4 시각화(2)
____10.4 데이터 모델링
____10.5 요약정리