딥러닝-영상인식 CAMP

영상인식 기법을 구현하기 위해 필요한 이론정리, 논문리뷰, 핵심 과제로 진행되는
TensorFlow 2.0 코딩을 통해 체계적으로 배우는 8주 강의.

  • #영상인식
  • #코드리뷰
  • #TensorFlow2.0
  • #ComputerVision
기간
2020. 10. 31 - 2020. 12. 19
일정
토요일 14:00 ~ 17:00 주 1회, 총 24시간
장소
비대면 원격 강의(ZOOM)
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

본 강의는 많은 관심 속에 조기 마감되었습니다.
다음 기수 출시알림을 신청해주시면, 특별 할인혜택과 함께 가장 먼저 소식을 알려드리겠습니다

  • ⚠ 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.



자율주행, CCTV 분석, 의료영상 인식…
지금 이 순간, 가장 빠르게 발전하고 있는 TensorFlow2.0 영상인식 분야.
알아야 할 내용도, 배워야 할 내용도 너무나 많습니다.

딥러닝과 영상인식 구현 학습,
아직도 시간낭비하며 헤매고 계신가요?
꼭 필요한 이론정리 + 26개의 케이스별 논문 리뷰 + 코드 리뷰 + 핵심과제까지
TensorFlow2.0 코딩을 통해 체계적으로 8주안에 완성하세요!


코스 특징.

체계적인 딥러닝 학습을 위한 ‘딥러닝-영상인식’ 코스만의 특징🙆‍♂️


1. 실무 문제 해결을 위한
딥러닝 영상인식 관련
총 26개 케이스 논문 리뷰

이론 설명부터 논문 리뷰, 코드 과제 및 리뷰까지 체계적인 커리큘럼을 선보입니다. 특히 26개의 다양한 케이스가 담긴 논문 리뷰로 이론을 탄탄하게 복기합니다.

2. 논문과 매치되는 부분을
찾아서 이해하고 응용력을 키우는
TENSORFLOW 2.0 코드 리뷰

공개된 코드가 어떻게 논문과 매치되는지를 잘 파악해야만 실무에서 유리합니다. 단순 TENSORFLOW 2.0 문법 설명이 아닌, 논문과 비교하며 코드를 세세하게 리뷰합니다.

3. 영상인식 구현을 위한
이론 개념 및 알고리즘 이해 및
TENSORFLOW 2.0 코드 과제와 피드백

매주 TENSORFLOW 2.0 코딩과제를 통해 활용방법을 제대로 익힐 수 있게 도와드리며, 영상인식에 꼭 필요한 이론부터, 영상인식 적용을 위한 알고리즘을 완벽히 이해시켜드립니다.

8주간 핵심 이론정리, 주요 26개 케이스 논문 리뷰,
TENSORFLOW 2.0 CODE 구현을 통해
딥러닝-영상인식 학습의 기반을 단단히 다져 보세요.

강사님 소개.

텐서플로와 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 분야 전문가.
“솔라리스의 인공지능 연구실” 블로그를 운영하며 최신 논문을 꿰뚫고 계신 강사님을 소개합니다!

Solaris 강사님

[약력]
– 텐서플로우와 머신러닝/ 딥러닝 관련 내용의 블로그
‘Solaris의 인공지능 연구실‘ 운영
– 서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
– S전자와 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행

✍저서
텐서플로로 배우는 딥러닝📗

*본 강의를 수강하시면 Solaris 강사님이 집필하신
[텐서플로로 배우는 딥러닝] 책을 무료로 제공합니다.

[딥러닝 영상인식 CAMP]는 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야의 입문서 같은 과정입니다. 강의 초반부에는 딥러닝 기본 구조인 ANN, AUTOENCODER, CNN, RNN이 무엇이고, 어떤 목적으로 등장했고, 어떻게 사용하는지를 시작으로 강의 후반부에는 이런 기본 구조들을 이용해 실제 문제를 해결한 논문과 코드를 설명하고, 문제 해결을 위한 방법론과 TENSORFLOW 라이브러리의 기초부터 고급까지 단계별로 차근차근 가르쳐드리겠습니다.

커리큘럼.
실습예시자료

* 강의 4주차 예시입니다.

* 강의 5주차 예시입니다.

* 강의 6주차 예시입니다.

* 강의 7주차 예시입니다.

* 강의 8주차예시입니다.

Part 1. 기본적인 딥러닝 모델의 이해

Part 2. 딥러닝 모델을 구체적인 영상인식 문제에 적용.

Part 3. 영상인식을 위한 심화 주제

수강대상

영상인식/ 컴퓨터 비전을 체계적으로 학습하고 싶은
연구원/개발자/대학원생

딥러닝 관련 주요 논문을 깊이 있게 이해하고 싶은
연구원/개발자/대학원생

  • ※ 아래의 3가지 사전 지식이 없으시다면,
    코스 수강에 어려움을 겪을 수 있습니다. 꼭 확인하세요!

    기본적인 딥러닝 모델인 ANN, CNN, RNN, LSTM에 대해 학습해 본 경험이 있다.
    TENSORFLOW 2.0을 이용해 직접 머신러닝 모델을 만들고
    학습과 추론을 진행해 본 경험이 있다.
    프로그래밍 언어(PYTHON, C, JAVA 등)로 300줄 이상의 코드를 작성해 본 경험이 있다.

  • 혹시, 사전지식이 부족하신가요?

    [TensorFlow로 시작하는 딥러닝 입문 CAMP]를 추천합니다.

  • 영상 인식 및 컴퓨터 비전이 아니라 강화학습에 관심이 있으신가요?

    [TensorFlow로 배우는 강화학습 CAMP]를 추천합니다.

수강후기

수강생들의 생생한 후기를 들어보세요!

6기 수강생 방승환님

10주 내내 코드 설명을 듣고 강사님이 주시는 보충자료를 보다보니, 확실히 텐서플로우 코드를 파악하는 힘이 늘었습니다. 그리고 혼자서는 하기 힘들었던 난이도 높은 딥러닝 주제들을 접해볼 수 있어서 좋았습니다. 이런 강의 수강 경험을 통해, 회사를 선택하고 진로를 결정하는데 큰 도움이 될 것 같습니다.

7기 수강생 이OO님

많이 알려진 기술들과 그 기술들 간의 차이, 사용된 방법 등을 서로 비교하면서 상세히 알려주어 이해에 도움이 되었고 다양한 방법을 공부할 수 있어서 좋았습니다.

8기 수강생 이OO님

최근 주목받고 있는 분야에 대한 트렌드와 내용에 대해 이해하고 코드 내용까지 배울 수 있어 유익한 시간이었습니다. 머신러닝, 딥러닝에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 심화 내용으로 진입하는데 있어 좋은 출발점이 될 것으로 생각됩니다.

7기 수강생 박OO님

영상인식 관련 딥러닝의 다양한 기법이 대체적으로 잘 이해될 수 있었습니다.

7기 수강생 이OO님

수업자료에 많은 내용을 포함해서 설명하기 위한 노력이 느껴집니다.

8기 수강생 박OO님

각 모델들의 구조를 그림을 통해서 설명해주는 방법이 도움이 많이 되었습니다

8기 수강생 임OO님

방대한 내용을 단기간에 익힐 수 있는 유익하고 흥미로운 강의였고, 논문 설명고 코드 리뷰가 아주 좋았습니다.

8기 수강생 김OO님

딥러닝의 기초부터 현재 어디까지 발전했고 어떠한 형태로 발전했는지에 대해 빠삭한 이론 설명으로 이해하기 쉬웠습니다.

7기 수강생 윤OO님

논문설명과 코드리뷰가 아주 좋았습니다.

8기 수강생 강OO님

10주간 수업을 들으면서 내용적으로 어려운 부분도 있고 잘 이해가 가지 않는 부분도 있었지만 수업 중에 내주신 과제를 직접해보고 강사님이 올려주신 코드를 분석해보면서 다시 공부를 하니 처음에는 이해가 가지 않던 부분도 이해가 되고 많은 도움이 되었습니다. 무엇보다 중요한 논문들을 한번쯤은 보고 싶었는데도 시간이 없다는 핑계로 미루기만 하였는데 이 수업을 통해 강사님이 중요한 부분을 짚어주며 직접 구현한 코드를 제공하여 주셔서 다음에도 혼자서 논문을 공부하는 요령과 방법을 배울 수 있어서 좋았습니다.

원격 강의 안내.

본 강의는 전 차시 원격 강의(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.
- 1회차 비대면 원격 강의 수강 후 3일 이내 환불 의사를 밝혀주신 분에 한해서 강의료 전액 환불이 가능합니다.

유의사항 및 환불규정.

수강료.

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