TensorFlow로 시작하는 딥러닝 입문 CAMP

30개 논문으로 시작하는 Tensorflow 2.0
현업 딥러닝 전문가와 함께라면 여러분도 시작할 수 있습니다!

#딥러닝입문
#핵심논문리뷰
#tensorflow2.0

기간: 2020. 10. 10 - 2020. 12. 12 총 10주
일정: 매주 토요일, 10:00 ~ 13:00 주 1회, 총 30시간
장소: 비대면 원격 강의(ZOOM)
문의: 02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

⚠ 코로나 관련 '비대면 원격 강의' 전환 안내 ⚠

코로나 19와 관련한 정부의 사회적 거리두기 2단계 후속 강화조치에 따라
이번 기수는 '비대면 원격 강의'로 변경되었습니다.
코로나 걱정 없이 집에서 안전하게 수강하세요!

원격 강의 안내는 하단의 주의사항을 참고 바랍니다.

핵심 딥러닝 알고리즘 (CNN, RNN, GAN)을
TensorFlow Code Review와 함께 이해하는 것

30개 딥러닝 분야 핵심 논문 Review로
딥러닝 학습의 초석을 단단하게 다지는 것

딥러닝 공부하려니 어렵죠?

우리가 누리는 이 모든 것의 핵심 기술, 딥러닝.
하지만 막상 공부하려고 하니 어려운 것 투성이죠?

동영상 강의를 봐도 간신히 이해하는 정도에서 더 이상 진도가 나가지 않아요

수식과 영문이 난무한 설명, 이해하기 어려워요

논문은 왜 이렇게 많이 나오는지… 핵심논문만 간추리는데도 많은 시간이 걸려요

PYTHON처럼만 하면 될 줄 알았는데… 문법이 변형된 TENSORFLOW에 당황스러워요

특히 딥러닝 입문 또는
TENSORFLOW 학습을 고려해보신 분이라면 느낄 겁니다.

새로운 분야, 개념 익히기도 벅찬데

읽어야 할 논문은 계속 늘어나고

텐서플로우 업데이트까지??
…

내가 이 흐름을 쫓아갈 순 있기나 한 걸까?

패스트캠퍼스 오프라인 베스트셀러!
TENSORFLOW로 시작하는 딥러닝 입문 CAMP와 함께라면.
가능합니다!

강의특징.

딥러닝 핵심 알고리즘 완전 정복

어려운 수식과 용어 없이 딥러닝 입문자 눈높이로, 수식을 최대한 배제하면서도 딥러닝 네트워크 구조와 핵심 알고리즘을 이해하실 수 있도록 설명 드립니다.

TensorFlow 2.0를 활용한 알고리즘 구현 실습

최근 업데이트 된 TensorFlow 2.0 버전에 맞는 코드 실습을 진행합니다. 핵심 알고리즘 이론은 물론, TensorFlow만의 고유 문법을 정복하는 맞춤형 실습으로 실전 응용력까지!

약 30개의 주요 논문 REVIEW

딥러닝 알고리즘 기반의 30여 개 주요 논문 핵심 내용을 요약 정리해 드립니다. 입문자도 쉽게 이해할 수 있도록 강사님이 직접 구성한 핵심 요약 정리로 향후 딥러닝 학습이 쉬워집니다.

수업예시.

실제 아래의 논문들을 수업에서 같이 공부해 봅니다.

10주 후 당신은!

TensorFlow를 활용하여 핵심 딥러닝 알고리즘을 직접 구현할 수 있게 됩니다.

딥러닝 핵심 논문 리뷰를 통해, 앞으로 새로운 알고리즘이 개발되어도 쉽게 이해할 수 있게 됩니다.

추천 대상.

딥러닝 학습을 시도해 봤으나 어려움을 겪고 중도포기한 연구자/개발자/대학원생/대학생

딥러닝 알고리즘의 체계적인 정리와 함꼐 TENSORFLOW를 빠르게 익히고자 하는 연구자/ 개발자/ 대학원생/ 대학생

딥러닝 주요 논문의 핵심을 이해함으로써 향후 딥러닝 학습의 초석을 다지고자 하는 연구자/ 개발자/ 대학원생/ 대학생

잠깐! 본 강의는 선수지식이 필요한 강의입니다!

🖐🏻아래 3 가지 선수 지식을 모두 가지고 계시다는 전제로 강의가 진행됩니다.!

선수 지식이 부족할 경우 수강에 어려움이 있을 수 있으니 꼭 확인해주세요

1. 머신러닝의 기본 개념인 REGRESSION, CLASSIFICATION을 학습한 경험이 있다.

2. TENSORFLOW의 근간인 PYTHON을 학습한 경험이 있어, 설명을 들으면 PYTHON 코드를 이해할 수 있다.

3. YOUTUBE [모두를 위한 딥러닝 시즌 2]를 시청한 경험이 있다.
※ 본 영상은 수강과 함께 시청을 권장합니다.

수강생 후기.

더 많은 이야기를 듣고 싶으신가요?

지난 기수 수강생이 전하는 [TensorFlow로 시작하는 딥러닝 입문] 이야기를 지금 만나보세요!

11기 수강생 윤재영님

저도 이제 한창 딥러닝을 공부하고 있지만, 사실 이 분야는 배울 게 정말 끝없이 넘쳐납니다. 논문 하나 이해하면 새롭게 읽어야 할 논문이 10개는 족히 나오는 것 같아요. 저 같은 고충을 겪고 계신 분들이 이 강의를 듣는다면, 이렇게 배울 게 넘쳐나는 분야에서(물론 하나하나 자세히 뜯어 보지는 못할지라도) 짧은 시간 내 많은 모델의 흐름을 파악하고, 어떤 방향으로 공부하는 게 좋을지 파악하는 데에 큰 도움이 될 거예요.
수강생 인터뷰 자세히 보기

강사소개

이진원 강사님

″ 딥러닝은 혼자 공부하다 보면 시간도 굉장히 오래 걸리고, 막히는 부분이 생길 때 해결하기가 쉽지 않습니다. 본 강의가 딥러닝을 공부하시는 분들의 학습 시간을 확 줄여드릴 수 있었으면 합니다. ″

약력

– 서울대학교 전기공학부 학부 및 석사 졸업 (딥러닝 영상처리 전공)
– 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 Main Creator
– 제스처 인식 및 의료 영상 관련 프로젝트 진행
– 개발자 대상 딥러닝 교육 다수 진행
강사님 인터뷰 보러가기 >

커리큘럼

✅ 핵심 알고리즘부터 TENSORFLOW 코드 실습, 논문 리뷰까지 딥러닝 완벽 입문을 위한 10주 커리큘럼

Part 1. DEEP LEARNING BASIC

1주차

Introduction to Deep Learning

수업오리엔테이션

2주차

Neural Network Basic

– Linear Regression
– Logistic Regression
– Multi-layer Perceptron

3주차

Neural Network Basic

– Training Neural Networks

Part 2. DEEP LEARNING FUNDAMENTALS

4주차

CNN (Convolutional Neural Network)

– Fundamentals of CNN
– Case Study: ImageNet Challenge

5주차

CNN (Convolutional Neural Network)

– Modern CNN
– Visualization CNN

6주차

RNN (Recurrent Neural Network)

– Fundamentals of RNN
– LSTM(Long Short-Term Memory Models)
– GRU(Gated Recurrent Unit)

Part 3. DEEP LEARNING APPLICATIONS

7주차

NLP(Natural Language Processing)

– Word Embedding
– Sentence Representation
– Language Model
– Machine Translation

8주차

Object Detection

– RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN
– YOLO, YOLO v2, SSD, RetinaNet

9주차

Image Segmentation

– FCN, DeconvNet, DeepLab
– U-Net, Fusion Net, PSPNet

10주차

Neural Style
Auto Encoder
GAN(Generative Adversarial Network)

– Neural Style
– AutoEncoder
– GAN Basic
– Variants of GAN

* 실습은 사전 세팅된 Google Colab 환경에서 진행합니다.

교육과정소개서 보기 GO >

자주 묻는 질문.

수업 전 궁금하신 점이 있으신가요?

수강을 위한 랩탑 사양은 어떻게 되나요?

실습은 사전 세팅된 Google Colab 환경에서 진행됩니다. 따라서 개인 랩탑 사양은 크게 중요하지 않습니다.

딥러닝은 응용 분야가 다양한데, 본 코스에서는 어떤 분야를 다루나요?

본 코스의 커리큘럼은 이미지 처리를 위한 딥러닝 중심으로 구성되어 있습니다. 따라서 자연어 처리(NLP), 강화학습( Reinforcement Learning)은 일부 내용만 다룹니다. 자연어 처리에 관심 있으시다면 [자연어처리를 위한 딥러닝 CAMP], 강화학습에 관심 있으시다면 [TensorFlow로 배우는 강화학습 CAMP]를 추천합니다.

30여 개의 논문 리뷰가 실제로 강의 시간 내에 진행되나요?

강사님께서 논문 속 핵심 개념과 알고리즘을 정리해서 알려 드립니다. 제한된 시간에 많은 내용을 다루기에 실습보다는 개념 설명과 코드 리뷰 중심으로 진행됩니다.

유의사항 및 환불규정.

유의사항 - 모든 패스트캠퍼스 오프라인 파트타임 교육은 개강 전일 18시에 모집이 마감됩니다.
- 상황에 따라 사전 공지 없이 모집이 조기 마감되거나 할인이 연장될 수 있습니다.
- 수강 인원 확인을 위하여, 즉시 결제가 어려운 경우에도 반드시 수강신청을 먼저 진행해주시기 바랍니다.
- 수강생의 결석이나 지각 등으로 발생한 손해에 대해서는 별도의 보상을 제공하지 않습니다.

환불규정 * 다음과 같은 사유 등으로 인해 강의가 폐강될 수 있으며, 폐강 시 학원법에 따라 반환 사유 발생일로부터 5 영업일 이내에 수강료를 환불해드립니다.
- 모집된 수강인원이 10명 이하일 경우
- 강사의 갑작스러운 사고 및 건강 상의 이유
- 천재지변 : 위의 사유로 강의가 폐강될 경우, 학원법 제 18조에 따라 오프라인 강의 취소/환불 정책을 준용하여 환불 처리되며, 모객 부진으로 폐강 시에는 최소 개강일로부터 7일 전에는 폐강 여부를 안내해드립니다.

* 총 수강기간 1개월 이내 기준 취소 및 환불 규정 안내
- 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
- 수업 시작 전 환불 신청 시 전액 환불됩니다.
- 수강 시작 후 환불 신청 시 하기 수업 시수를 기준으로 학원법 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수업시수 1/3 경과 전 : 수강료 2/3 환불
: 환불요청일시 기준 수업시수 1/2 경과 전 : 수강료 1/2 환불
: 환불요청일시 기준 수업시수 1/2 경과 후 : 환불금액 없음

* 기타 환불 관련 안내
- 환불 의사를 밝힌 다음날부터 계산하여 환불합니다.
- 환불금액은 수업시간을 기준(반올림)으로 산정합니다.
- 환불금액의 10원 미만은 절삭합니다.
- 반환 사유 발생 시 5 영업일 이내 환불됩니다.
: PG사와 카드사의 상황에 따라 환불이 지연될 수 있습니다
- 1개월 산정 기준은 민법 제 160조(역에 의한 계산)을 적용합니다.
: 실제 일수와 상관없이 수업시작일이 3월 7일인 경우, 1개월은 4월 6일까지 입니다.
: 단, 수업 시작일이 1월 31일인 경우, 1개월은 월의 말일인 2월 28일까지 입니다.

비대면 온라인 강의 안내 본 강의는 전 차시 온라인(ZOOM 라이브)로 진행 됩니다.

- 온라인 강의장에 접속할 수 있는 링크와 ID, 암호는 개강 일주일 전 전달되는 개강안내 메일/문자를 통해 안내됩니다.
- 녹화본이 따로 제공되지 않기 때문에, 안내된 라이브 강의 일정에 필수적으로 참석해주셔야 합니다. (출석하지 못한 주차의 강의는 사전 신청을 통해 다음 기수에서만 무료로 재수강할 수 있습니다.)
- 1회차 비대면 온라인 강의 수강 후 3일 이내 환불 의사를 밝혀주신 분에 한해서 강의료 전액 환불이 가능합니다.

수강료.

[원격]TensorFlow로 시작하는 딥러닝 입문 17기 마감할인
현재 정가 대비 34% 할인 중!
10월 9일 금요일 18시 까지

정가 ~~1,500,000원~~

현재 판매가 990,000원

12개월 무이자 할부 시 월 82,500원

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