인공 신경망을 기반으로 하는 심층 학습 (Deep Learning) 시스템들은 음성/이미지 인식, 번역, 자율 주행 등 다양한 인공지능 영역에서 광범위하게 확산되고 있으며, 관련 기술 또한 빠르게 발전하고 있는 바, 산업 전반에 걸친 시스템의 지능화를 위해, 심층 학습 모형에 대한 이해와 활용 능력이 점차 중요해지고 있다. 본 과목에서는 심층 학습의 주요 이론과 기법을 학습하는 것을 목적으로, 구체적으로 표현형 학습 (Representation Learning), 심층 피드포워드 신경망 (Deep Feedforward Networks), 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks), 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks), 심층 오토인코더 (Deep Autoencoders), 심층 생성 모형 (Deep Generative Models), 심층 강화학습 (Deep Reinforcement Learning) 기법들을 다루고, 이들을 이해하기 위한 기계학습 및 수리적 기초 이론들을 배운다. 또한, 본 과목은 심층 학습 모델을 활용하여 멀티미디어 데이터들을 대상으로 분류, 예측, 패턴 인식, 생성 모델을 구현하는 프로젝트들 및 심층 학습 응용 사례 연구들을 포함한다.