단계 S 202 에 있 어서 , 실험 을 작동 하 는 데 필요 한 데이터 패킷 세트 를 도입 하 기 위해 , 상기 도입 명령어 를 실행 한다 . 일부 가능 한 구현 방식 에 있 어서 , 상기 도입 명령어 가 실험 을 작동 하 기 위한 것 일 경우 , 필요 한 패키지 를 호출 하 는 사전 입력 코드 이 다 . 상기 도입 명령어 를 실행 하 기 전 , 개발자 는 클라이언트 를 통해 커리큘럼 패키지 정보 에서 커리큘럼 또는 실험 에 필요 한 종속 패킷 , 즉 커리큘럼 패키지 에 포함 된 실험 작동 에 사용 되 어야 하 는 데이터 패킷 을 프로그래밍 할 수 있 고 , 여기 서 각 실험 에 대응 되 는 종속 패킷 을 프로그래밍 할 수 있 고 , 전체 커리큘럼 패키지 의 모든 실험 에 통일 된 종속 패킷 을 프로그래밍 할 수 도 있 다 . 이러 한 데이터 패킷 은 데이터베이스 에 이미 존재 하 는 일부 베이스 모듈 을 직접 사용 할 수 있 거나 , 데이터베이스 에 이미 존재 하 는 일부 베이스 모듈 을 통해 패 키 징 을 수행 할 수 있 어 , 자체 정의 된 데이터 패킷 을 얻 거나 , 또는 개발자 에 의해 프로그래밍 된 코드 를 사용 할 수 있 다 . 이러 한 종속 패킷 은 작동 기기 ( 예 를 들 어 AI 엔진 ) 에 직접 저장 될 수 있 고 , 다음 , 실험 이 작동 될 경우 , 상기 도입 명령어 를 통해 , 커리큘럼 패키지 에 도입 되 어 사용 될 수 있 다 . 본 출원 의 실시 예 에서 “ 사전 입력 코드 ” 를 통해 호출 된 모듈 은 이러 한 자체 정의 된 데이터 패킷 을 포함 하 고 , 호출 된 다른 데이터 패킷 도 포함 한다 . 이 로써 , 사용 자 의 기초 지식 등 이 비교 적 적 더라도 , 개발 된 커리큘럼 패키지 가 커리큘럼 애플리케이션 플랫폼 에서 사용 될 경우 지식 의 차원 을 감소 시킬 수 도 있 어 , 사용 자 가 용이 하 게 이해 하 도록 한다 . 일부 가능 한 구현 방식 에 있 어서 , 개발자 가 커리큘럼 개발 플랫폼 에서 제공 한 온라인 집 성 개발 환경 ( Integrated Development Environment , IDE ) 에서 커리큘럼 패키지 에 필요 한 종속 패킷 를 프로그래밍 함 으로써 , 커리큘럼 패키지 사용 자 에게 패 키 징 된 딥 러닝 의 애플리케이션 프로그램 프로그래밍 인터페이스 ( Application Programming Interface , API ) 를 제공 할 수 있 으며 , 사용 자 는 API 를 사용 하 면 패 키 징 된 딥 러닝 네트워크 를 호출 할 수 있 고 , 조작 이 간편 하 고 편리 하 다 . 종속 패킷 은 실험 을 작동 하 는 과정 에서 호출 되 는 데이터 패킷 으로 이해 될 수 있 고 , 종속 패킷 은 상기 사전 입력 코드 의 데이터 패킷 의 세트 에서 의 적어도 일부 의 데이터 패킷 을 포함 할 수 있 으며 , 예 를 들 어 , 사전 입력 코드 는 종속 패킷 을 도입 하 는 것 외 에 , 또한 다른 범용 모듈 을 도입 할 수 있 음 으로써 , 실험 을 작동 하 는 과정 에서 호출 되 어야 할 경우 직접 호출 하 므로 , 시간 을 절약 하 고 , 업로드 가 편리 하 다 .