이 책은 현업의 문제를 AI 프로젝트로 구체화하고, 데이터와 모델을 선택해 실제 성과로 연결하는 데 필요한 판단과 실행의 기준을 안내합니다. 머신러닝·딥러닝의 핵심 개념을 익힌 뒤, STAR 프레임워크를 활용해 문제 정의부터 목표 성능 설정, 예비 검증, 성능 개선, 현업 적용까지 하나의 흐름으로 경험합니다. 제조·산업 현장의 사례와 미니 프로젝트를 통해 잘못된 방향을 수정하고, AI 자동화의 범위와 사람의 책임까지 고려하며 프로젝트를 끝까지 완주하는
