신경망의 동작 원리와 최적화 기법(가중치 초기화, 정규화, 규제, 모멘텀 기반 알고리즘 등)의 수학적 이론을 바탕으로, 주요 딥러닝 모델의 핵심 원리를 이해하고 적용할 수 있습니다. 또한, 단계별 오류 분석 워크플로우를 확립하여 ML 프로젝트를 전략적으로 체계화할 수 있습니다. 이러한 역량을 토대로 데이터셋 구축부터 모델 설계, 애플리케이션 배포까지의 end-to-end 프로젝트를 주도하였습니다.