Upstage AI Lab | 패스트캠퍼스

패스트캠퍼스 : 인공지능(AI) 부트캠프

기본 정보

∙ 교육 기간 : 약 1120시간
∙ 교육 시간 : 평일 10시 - 19시 (주말 및 공휴일 제외, 13시~14시 점심시간)
∙ 수업 방식 : 온라인 실시간 비대면 (경진대회시 오프라인 학습장 활용 가능)
∙ 난이도 : 중급 - 실전(전공자 및 기초지식 보유자)

수강 정보

∙ 고용노동부 K-디지털 트레이닝 과정
∙ 전액 무료 (내일배움카드 필수)
∙ 훈련장려금 지급 (월 최대 316,000원)
∙ 내일배움카드 필수 : [발급 방법 바로가기]

Upstage
과정 소개
과정 특징
과정 혜택
선발 절차

Upstage AI Lab

대한민국을 넘어선 최고의 AI 기업 Upstage와 패스트캠퍼스가
최고의 AI 인재를 만들기 위해 모였습니다.

최초와 최고의 수식어를 동시에 가진 기업
Upstage

최고가 만든 최고의 기업
Upstage

많은 사람들을 딥러닝으로 입문시켰던
[모두를 위한 딥러닝] 강의의 주인공,
김성훈 님

최고의 OCR, NLP 전문가로 영수증 리뷰, R사 앱 명함 등록,
P 번역기에 대한 모델 개발과 서비스 개발을 진행하며
Vision AI, 기계 번역 모델 관련한 다수의 실제 프로젝트 리딩 경력과 경험을 갖고 있는
이활석, 박은정 님

김성훈, 이활석, 박은정
이들이 한 자리에 모였습니다.

Making AI Beneficial,
AI로 세상을 더욱 이롭게 만듭니다.
이활석, Upstage CTO

AI 시장에서 경쟁력을 가지는 것이
얼마나 어려운 지 알기에 최고의 전문가들이 나섰습니다.

Upstage AI Lab은 뭐가 다를까요?
실력은 빠르게, 취업 대비는 확실하게

최고의 AI 전문가들에게 배울 수 있는
단 하나의 길.

최고의 AI 전문가가 만든
국내 최고의 AI 인재를 만드는 로드맵

로드맵을 잘 따라갈 수 있도록 준비한
5가지 Point.
문구를 클릭시 해당 섹션으로 이동됩니다.

POINT 1

POINT 2

대학원 수준의
자체 제작 딥러닝 강의 →

POINT 3

단기간에 실력을 키우는
private한 7개의 대회 →

POINT 4

딥러닝 집중
AI 학습 커리큘럼 →

POINT 5

AI 경진대회 수상을 통한
실력 검증 →

POINT 1

Upstage AI Lab 수강생만을 위한
15명의 AI 전문가

즉시 현업에 투입되어도 어려움을 겪지 않도록 Upstage의 현직 AI 전문가들이 지금 이 순간에도 쓰고 있는 최신 Tech 교육과 풍부한 실무 경험을 공개합니다.

이활석 강사님

업스테이지 CTO

안녕하세요. 업스테이지의 공동 창업자이자 현재 업스테이지의 기술 파트를 총괄하는 CTO 이활석 입니다. Upstage AI Lab은 이론과 실습을 균형 있게 조화시켜, 참가자들이 AI 기술을 이해하고 적용하는 능력을 함께 갖출 수 있도록 합니다.
업계 최고의 AI 기술력을 자부하고, 산학계를 넘어 국제 대회에서도 독보적인 성과를 내고 있는 업스테이지 실무진이 직접 설계하고 제작하는 Upstage AI Lab에 많은 관심과 기대 바라며, AI 분야에 열정을 품고 이 멋진 교육과정에 찾아 오실 여러분들을 기다리고 있겠습니다.

김현우 강사님

업스테이지 LLM Engine팀 AI Research Engineer

안녕하세요. 데이터 분석과 모델 개발을 담당하는 AI Research Engineer 김현우 입니다. 다양한 대회에 참여하면서 데이터의 전처리부터 파생변수 생성과 선택, 모델링, 후처리와 같은 기술에 대해 깊게 고민해왔습니다. 이런 저의 경험을 담아, 기본적인 이론을 비롯해 대회와 실무에서 활용되는 기술들에 중점을 두어 강의를 구성했습니다. 머신러닝의 기본 개념과 실제 활용 기술을 배우고, 주어진 데이터에 이를 적용해보며 자신만의 기술을 발전시킬 수 있는 시간을 갖게 될 것입니다.
저의 경험을 공유하며, 여러분들이 성장할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

김남혁 강사님

업스테이지 Data팀 Data Manager

안녕하세요. Data-Centric AI를 바탕으로 연구하고 있는 Data Manager 김남혁 입니다. Data-Centric AI란 데이터 수집, 전처리, 라벨링, 분석 등과 같이 데이터를 중심으로 AI의 품질을 향상시키는 접근 방식을 의미합니다. AI를 개발함에 있어서 데이터는 모델만큼이나 중요한 부분이지만, Model-Centric AI에 비해 Data-Centric AI는 연구나 자료 등이 많이 부족한 것이 현실입니다.
이 강의는 Data-Centric AI가 무엇인지 이해하고, 전체적인 프로세스를 체험하실 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 강의를 통해서 데이터 중심의 사고방식을 경험할 수 있는 기회가 되었으면 좋겠습니다. 하나라도 더 많은 것을 얻어가실 수 있도록 최선을 다해 지원하겠습니다!

박찬준 강사님

업스테이지 LLM팀 Tech Leader

안녕하세요. 업스테이지 LLM팀 Tech Leader 박찬준 입니다. ChatGPT, GPT4, BARD 등 초거대 AI의 핵심은 바로 자연어처리 입니다.  이번 교육 과정에서 자연어처리에 대한 기초부터 응용까지 전 범위를 다루며, 실세계에서 벌어지는 다양한 자연언어처리 문제들을 소개시켜드리려 합니다. 제가 경험한 모든 노하우를 여러분들께 공유드리고, 쉽게 이해하실 수 있도록 사례를 들어 설명할 예정입니다.
여러분들이 사회에 나가 자연어처리 전문가로 발 돋움할 수 있도록 제가 최선을 다해 돕겠습니다. 이번 강의를 통해 좋은 인사이트를 많이 얻어가셨으면 좋겠습니다.

박선규 강사님

업스테이지 Vision Language팀 AI Research Engineer

안녕하세요. 업스테이지 Vision Language팀 AI Research Engineer 박선규 입니다. 처음 머신러닝이라는 분야를 공부하기 시작했을 때, 익혀야 할 수많은 이론과 방법론들에 겁먹고 불안해했었지만 당장 하나씩 배워갈 수 있는 것들을 익히다보니 어느새 이 분야에서 많은 매력적인 개념들에 대해 알게 되었습니다. 이 강의는 머신러닝 분야에 입문하신 여러분께 가이드북과 같은 역할을 하도록 만들었습니다. 여러 흥미로운 머신러닝 개념들을 소개하면서 “현실”이라는 우리의 출발점에서 어떤 문제를 해결하기 위해 그런 방법론들이 등장하게 되었는지, 각각의 방법론들을 “어떻게”사용하는지보다 “왜” 사용하는지에 초점을 맞춰 내용을 구성했습니다. 강의를 들은 뒤 여러분들도 머신러닝이라는 분야에서 더 알아가고 싶은 매력이 느껴지는 무언가를 찾으실 수 있다면 좋겠습니다.

송원호 강사님

업스테이지 LLM Engine팀 AI Research Engineer

안녕하세요. 업스테이지 LLM Engine팀 AI Research Engineer 송원호 입니다.
여러분들을 만나게 되어 정말 기쁘고 반갑습니다. 이 강의는 "Practical" 을 지향합니다. CV 이론만을 다루는 것이 아니라, 이론에서 학습한 내용을 어떻게 구현할 수 있는지, 구현한 부분을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 학습합니다.
그 후, 이론과 실습 과정에서 배운 내용을 대회를 통해 체득하는 과정을 거치는데, 이를 통해 비로소 뜬구름 같았던 지식들이 여러분들이 실제 활용할 수 있는 무기가 될 것입니다. 대회는 실제 현업에서 중요한, 필요로 하는 태스크이며, 얻어갈 수 있는 경험이 매우 많을 것으로 기대합니다.
저와 함께 "Practical" Computer Vision을 학습해보는 것은 어떠신가요?

POINT 2

Upstage AI Lab 수강생만을 위해 설계된
대학원 수준의 딥러닝 심화 강의

경쟁력을 가진 AI 인재가 되기 위해서는 어디에서나 쉽게 들을 수 있는 강의로는 충분하지 않습니다. 딥러닝 기초부터 현직자들이 활용하는 실무 예시를 모두 담았습니다. Upstage AI Lab만을 위해 제작된 차원이 다른 160시간 이상의 강의를 경험해보세요.

▴ 돈주고도 살 수 없는 강의 미리보기 ▴

POINT 3

Upstage AI Lab 수강생만을 위해 제작된
7개의 인공지능 대회

세계 대회를 석권하고 있는 업스테이지가 자체 제작한 대회로 실력을 빠르게 확인하고 성장해보세요. 모든 대회는 ✲ AI Stages에서 진행됩니다.

✲ AI Stages는 업스테이지에서 제작한 인공지능 문제 해결 플랫폼입니다. 인공지능 문제 풀이 대회는 국내를 넘어 전세계의 인공지능 연구원들과 함께합니다.

왜 AI Stages를
사용해야 할까요?

나의 역량을 확인하는
AI Stages 사용 가이드

내가 개발한 모델이 잘 만들어진 모델인지 아닌지, AI Stages와 함께라면 더이상 의심할 필요 없습니다.
업스테이지와 함께 나의 모델의 성능과, 역량 수준을 객관적으로 확인해보고 학습 방향을 잡아보세요.

STEP 01
정의된 AI 문제를 해결하고, 리더보드에 모델을 제출하여 개발한 모델의 성능까지 검증해 볼 수 있는
업스테이지 자체 리더보드형 경진대회 플랫폼 AI Stages를 활용합니다.

STEP 02
학습용으로 제공되는 학습 데이터 정보, 리더보드 채점용으로 활용되는 평가 데이터 정보,
기본으로 제공하는 베이스라인 모델의 정보 등을 확인합니다.
별도로 제공되는 대회 소개 강의도 수강하며, 대회에 대한 정보를 파악합니다.

STEP 03
머신러닝/딥러닝 모델을 학습하고, 추론까지 진행할 수 있는 최적의 학습 환경을 위해
별도 제공되는 GPU 서버를 활용하여 모델을 학습시킵니다.

STEP 04
학습 모델의 예측 결과를 리더보드에 제출하여, 실시간으로 결과를 확인할 수 있습니다.
성능 및 평가 결과를 분석하여 더욱 고도화된 모델을 개발해 나갑니다.

STEP 05
대회 참여 과정에서 학습한 코드와 지식을 토론 게시판에 공유하고,
팀 간에 경쟁적으로 모델을 개선하는 과정에서 실력을 향상시킬 수 있습니다.

POINT 4

Upstage AI Lab의 핵심,
딥러닝에 몰입할 수 있는 AI 학습 커리큘럼

취업 시장에서 경쟁력을 갖기 위해서는 인공지능의 가장 기본이 되는 딥러닝을 바로 현업에 적용할 수 있는 실력을 가져야 합니다. 딥러닝에 집중한 커리큘럼으로 AI에 제대로 Deep Dive해 진정한 데이터 사이언티스트로 거듭나보세요.

Phase 1. 입문 교육

데이터 사이언티스트의 핵심 기술인 딥러닝 학습을 위해 필수적으로 알아야 하는 내용입니다.

1. 기초 통계와 Python

· 기초 통계 및 수학
  - 집합, 확률, 분포, 회귀분석
· Python 기초
  - 기초 문법, 활용, 라이브러리
· Python 심화
  - 함수, 클래스, API, 크롤링
· Python 심화 프로젝트
  - API를 활용한 Python 프로젝트

2. Python EDA

· Python EDA
- Numpy, Pandas, 시각화
· Python EDA 프로젝트
- 데이터 수집, 가공, 분석 프로젝트

3. 모델링 기초/심화

· 모델링 기초
  - 회귀분석, 핵심 모델
· 모델링 심화
  - 학습, 비지도학습, 앙상블
· 모델링 프로젝트
  - 가상데이터를 활용한 분류모델 생성

Phase 2. AI 취업 교육

데이터 사이언티스트로서의 취업을 위해 추가적으로 요구되는 역량입니다.

1. 취업 준비를 위한 교육

· 자료구조 및 알고리즘
  - 스택, 큐, 정렬, 탐색 등
· 실전 코딩테스트 대비
  - 핵심 자료 구조 및 알고리즘 문제 풀이
· Git
  - 버전 관리, 팀 단위 개발

Phase 3. AI 심화 교육

데이터 사이언티스트에게 필수적으로 요구되는 역량으로, 대학원 수준의 교육을 무료로 제공합니다.

1. AI 기초 학습: 딥러닝

· Deep Learning
- 개념, 모델 학습법, CNN, RNN
· Pytorch
- 텐서 조작, DNN/CNN/RNN 구현, Pytorch Lightning, Hydra

2. AI 심화 학습: 머신러닝

· Machine Learning Basic
  - 방법론 및 정형 데이터 기반 추천시스템 모델
· Machine Learning Advanced
  - Kaggle 경진대회 팁 및 머신러닝 심화 모델
· [대회] Regression
  - 업스테이지 자체 제작 경진대회

3. AI 심화 학습: 컴퓨터 비전

· Computer Vision Basic
  - 컴퓨터 비전 역사, CNN, Image Classification, Obejct Detection, Segmentation, U-Net, YOLO
· Computer Vision Advanced
  - Transformer, 1/2 Stages Detector, DETR, SegFormer, ViT
· [대회] Image Classification
  - 업스테이지 자체 제작 경진대회
· Generation
  - 생성 모델과 역사, Auto Encoder, GAN, Diffusion Model, Text-toImage

4. AI 심화 학습: 자연어 처리

· Natural Language Basic
  - 언어학 기초, 텍스트 전처리, 자연어 이해, 자연어 생성, 딥러닝 기반 자연어처리
· Natural Language Advanced
  - BERT, GPT, LLM, 자연어처리 경진대회 및 파이프라인 구현, 성능 개선
· [대회] Dialogue Summarization
  - 업스테이지 자체 제작 경진대회
· LM to LLM
  - 언어모델, 언어지식 표현체계(Word2Vec), Encoder, Decoder, ChatGPT, Multiingual 언어모델, Prompt Engineering A to Z

Phase 4. AI 실전 대회

업스테이지에서 자체 제작한 데이터셋을 활용하여 경진대회를 진행합니다.
각 대회와 관련있는 심화 강의가 별도로 제공되며, 희망하는 주제를 선택하여 대회에 참여할 수 있습니다.

Common

· Data Centric AI
- 정의 및 중요성, 데이터 구축 프로세스, 데이터 수집 방법 4가지, 데이터 라벨링 규칙, 데이터 평가 방법, 데이터 릴리즈, 데이터 제작 실습

[택1] AI 실전학습: OCR

· OCR
- OCR 문제 정의, 데이터 탐구, 검출기, DBNet++, 인식기, E2E OCR
· [대회] OCR Detector
- 업스테이지 자체 제작 경진대회

[택1] AI 실전학습: Information Retrieval

· Information Retrieval
- Vector Space Model, 언어 모델, Index Contruction, Index Compression, 평가
· [대회] Information Retrieval
- 업스테이지 자체 제작 경진대회

[택1] AI 실전학습: Recommender System

· Recommender System
- 추천시스템 문제 정의 및 시나리오, 추천시스템 모델, 협업 필터링, DeepCTR, Rec
· [대회] RecSys Prediction
- 업스테이지 자체 제작 경진대회

[택1] AI 실전학습: Anomaly Detection

· Anomaly Detection
- 통계(Z-score, Grubb's test), 분류(onclass-SVN, Isolation forest), 군집(K-menas, KNN)
· [대회] Anomaly Detection
- 업스테이지 자체 제작 경진대회

POINT 5

Upstage AI Lab 수강생 만을 위한
AI 경진대회 대비 시스템

이미 많은 수강생들을 AI 경진대회 수상자로 배출한 패스트캠퍼스 부트캠프의 교육과 Upstage의 AI 인재 양성 노하우가 추가되었습니다. 철저한 대회 준비로 기본 실력은 물론, 수상경력까지 가져가세요.

• Feedback Prize English Language Learning
• AMP®-Parkinson's Disease Progression Prediction
경진대회 은메달 수상

• 고용노동부 주최 K-디지털 트레이닝 해커톤 장려상 수상
• [관련 오가닉 콘텐츠 바로가기]

Upstage AI Lab의 커리큘럼을 무료로 받고 싶으신가요?
아래 버튼을 통해 출시알림을 신청해보세요!

취업 완성 패키지

첫 커리어 방향 설정부터 취업 서류까지 모두 완성하는
취업 완성 패키지를 소개합니다.

취업 전문 컨설턴트

취업 완성 패키지를 완성 시켜주시는 전문가님들을 소개해드립니다.
여러분들의 커리어 시작을 1:1로 가장 가까이에서 케어해 주실 분들입니다.

현직자 특강 및 모의 면접 평가

수많은 개발자를 취업시킨 커리어 컨설턴트님이 한 분 한 분 끝까지 관리해드립니다.
관련 경험이 없어도, 희망 취업 분야가 확정되지 않아도 괜찮습니다.
첫 커리어의 방향을 어떻게 설정할지 부터 함께 시작해 자신만의 탄탄한 이력서/자기소개서/포트폴리오를 완성할 수 있게 됩니다.