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@@ -8,17 +8,17 @@ BOAZ 26기 분석 Base 세션 자료 및 과제 제출 repo
 
 |branch|날짜|세션 내용|
 |------|-------|-------|
-|Week1|26.01.15|딥러닝 기초 (ANN, DNN, CNN)|
-|Week2|26.01.22|자연어처리 기초 (RNN, LSTM, GRU)|
-|Week3|26.01.29|컴퓨터비전 기초 (CNN-based, YOLO)|
-|Week4|26.02.05|자연어처리 심화 (Transformer, BERT)|
-|Week5|26.02.12|컴퓨터비전 심화 (U-Net, ViT)|
+|Week1|26.01.15|딥러닝 기초 : ANN, DNN, CNN|
+|Week2|26.01.22|자연어처리 기초 : RNN, LSTM, GRU|
+|Week3|26.01.29|컴퓨터비전 기초 : CNN-based, YOLO|
+|Week4|26.02.05|자연어처리 심화 : Transformer, BERT|
+|Week5|26.02.12|컴퓨터비전 심화 : U-Net, ViT|
 |Week6|26.02.19|AI Agent 시스템 & 병렬 프로그래밍|
 |Week7|26.02.26|미니 프로젝트1 최종 발표|
-|Week8|26.03.05|자연어 생성형 모델 (GPT & DeepSeek)|
-|Week9|26.03.12|실용적 대형언어모델 구축 (RAG & LoRA)|
-|Week10|26.03.19|이미지 생성형 모델 (GAN & Diffusion)|
-|Week11|26.03.26|멀티모달과 파운데이션 모델 (CLIP & SAM)|
-|Week12|26.04.02|정형데이터에서의 딥러닝 활용 (TabNet & TabPFN)|
+|Week8|26.03.05|자연어 생성형 모델 : GPT & DeepSeek|
+|Week9|26.03.12|실용적 대형언어모델 구축 : RAG & LoRA|
+|Week10|26.03.19|이미지 생성형 모델 : GAN & Diffusion|
+|Week11|26.03.26|멀티모달과 파운데이션 모델 : CLIP & SAM|
+|Week12|26.04.02|정형데이터에서의 딥러닝 활용 : TabNet & TabPFN|
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-Github 사용 안내 : [실습 시 Git Hub 사용 가이드라인](https://observant-wax-f96.notion.site/Git-Hub-229c031af4b980479de4cb6d7e73bf90?source=copy_link)
+Github 사용 안내 : [실습 시 Git Hub 사용 가이드라인](https://amenable-neptune-f45.notion.site/Git-Hub-2e7db0522dd0810292e9c4f21617f544)