결제 취소나 환불은 어떻게 하나요?

결제 취소 및 환불이 필요하신 경우, 고객센터를 통해서 요청해주시기 바랍니다결제 취소 및 환불 내역은 ‘마이페이지 > 거래내역’에서 확인이 가능합니다. 환불 신청 절차 안내 1. 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 수강생 정보(성함 및 아이디), 강의명을 기재하시어 이메일로 환불 접수를 해주세요.2. 결제 수단에 맞춰 환불이 진행되며, 계좌 입금으로 결제하신 경우에는 환불받으실 계좌도 함께 기재해주시기 바랍니다.3. 이메일로 환불을 요청하신 경우, 카드/가상계좌/이니계좌 환불은 메일 답변 후 바로 취소 처리되며 결제사를 통해 실 환불이 진행되기 때문에 환불완료까지는 최대 3~7일 정도 소요될 수 있습니다.4. 무통장 결제건은 목요일까지 환불계좌정보와 함께 help@fastcampus.co.kr 로 환불 접수해주셨을 경우 다음 주 수~목요일 사이쯤 입금될 예정이오니 참고하셔서 추후 확인해 주시기 바랍니다.

현금영수증은 어디에서 발급 요청이 가능한가요?

현금영수증은 온라인 결제 시스템을 통해 결제를 진행하실 때, 해당 결제 시스템을 통해 신청이 가능하며 소득공제용(개인), 지출증빙용(사업자) 중 선택하실 수 있습니다.무통장 입금[우리 1005-902-393657 ㈜패스트캠퍼스)]으로 입금을 해주신 경우에는 고객센터(help@fastcampus.co.kr) 이메일 주소로 현금영수증 혹은 지출증빙 영수증을 발급하실 정보(핸드폰 번호 혹은 사업자번호)를 기재하여 따로 요청해주시기 바랍니다.

회사 비용으로 처리하기 위해 전자세금계산서를 발급받고 싶습니다.

전자세금계산서 발급을 원하실 경우, 무통장입금 방식으로 결제를 해주셔야 하며 입금하실 전용 계좌번호는 다음과 같습니다.패스트캠퍼스는 면세 사업자로 수강료에 별도의 부가세가 부과되지 않습니다. 수강료 입금 계좌 우리은행 1005-902-393657 패스트캠퍼스㈜전자세금계산서를 발급하실 귀사의 사업자등록증을 파일로 첨부하시어 고객센터 이메일 주소로 전자세금계산서 발행을 요청해주시기 바랍니다. 입금 시, 수강생명 혹은 계산서를 발급하신 회사명과 상이한 정보로 입금하시면 꼭 알려주시기 바랍니다. 상세 안내 1) 수강료 입금 후 발행을 원하실 경우전자계산서 발급을 위해 귀사의 사업자등록증을 PDF파일로 첨부하신 후 '수강생명/교육과정명 / 아이디(계정정보) / 전자계산서를 발급 받을 담당자 이메일 주소 '를 기재하여 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 요청해주세요.2) 수강료 입금 전 청구 발행 요청 시수강하고자 하는 과정의 '수강신청서 제출 '을 먼저 완료 해 주신 후, 전자계산서 발급을 위해 귀사의 사업자등록증을 PDF파일로 첨부하신 후 '수강생명 / 교육과정명 / 아이디(계정정보) / 입금액(수강료) / 입금예정일자 / 전자계산서를 발급 받을 담당자 이메일 주소 '를 상세 기재하여 고객센터(help@fastcampus.co.kr)로 요청해 주시면 입금하실 전용 계좌정보를 안내드립니다. 얼리버드 할인의 경우 결제일자 기준으로 적용됩니다.따라서 전자세금계산서만 발급하시고 입금완료가 되지 않을 경우 수강료는 추후 상향조정될 수 있는 점 참고하시어 할인 마감일을 지켜주시기 바랍니다.

수강신청확인서 및 수료증은 어디에서 발급 요청이 가능한가요?

수강신청확인증은 수강료 결제가 완료된 경우, 수강신청을 증빙하기 위해 발급해드리는 증빙 서류이며수료증명서는 강의를 완강하신 경우에 강의 수료를 증빙하기 위해 발급해드리는 증빙 서류입니다. 수료증명서 발급 기준 안내 1) 오프라인 강의의 경우 : 강의를 완강하신 경우 발급2) 온라인 강의의 경우 : 80% 이상 수강하신 경우에 발급위 증빙 서류 발급을 희망하실 경우 저희 고객센터(help@fastcampus.co.kr) 이메일 주소로 아이디/수강생명 / 과정명을 기재하여 발급을 요청해주시면 PDF 파일을 첨부하여 메일로 안내해드리고 있습니다.

혁펜하임의 DEEP AI DAY 18기

기간

2023. 02. 04 - 2023. 02. 11
일정

Day 1 : 2월 4일 (토) 13:00~17:00 / 오프라인 4시간
Day 2 : 2월 7일 (화) 20:00~23:00 / 온라인 3시간
Day 3 : 2월 11일 (토) 13:00~17:00 / 오프라인 4시간

오프라인+온라인 강의 총 3 회, 11시간 (2주 진행)
장소

오프라인 : 강남 미왕빌딩 10층 (10C)
온라인 : ZOOM 화상 미팅 라이브 (별도 안내)
문의

홈페이지 하단 고객센터 메뉴 이용

15기 수강생 모집 마감까지 남은 시간

0일 0시간 0분 0초 2022-10-07T18:00

기본 정보

· 오프라인+온라인 강의 총 3 회, 11시간 (2주 진행)
· 강의에 사용 되는 학습 교재 제공, 누구나 수강 가능
· 신청 기수 별 수강생 전용 질의응답 채널 운영

강의특징

· 선착순 20명 한정, 선착순 강의 신청에 따라 결제 진행 가능
· 오프라인 강의의 경우, 패스트캠퍼스 강남강의장에서 진행
· 온라인 강의의 경우, ZOOM 실시간 라이브 강의로 진행
· 온라인 강의 접속 링크의 경우, 질의응답 채널 또는 고객 안내 메일을 통해 안내
· 오프라인과 온라인 강의 진행은 동시에 중복 운영되지 않음

100% 리얼 후기!
수강생 리뷰를 통해 확인하세요!

AI, 배워보고는 싶은데 어떻게 시작해야 할지
도저히 감이 안오시나요?

‘혁마카세 밀착 AI 족보’로
사전지식 채우고 AI 스텝 업!

오프라인 강의 전 준비해드리는 혁펜하임 오마카세, ‘혁마카세’로 채우는 빵빵한 배경지식!
여러분들은 소화만 시키시면 돼요. 카카오톡을 통해 사전에 보면 좋은 자료들을 공유합니다.

혁마카세 밀착 AI 족보로 공부할 준비가 되셨다면,

3 DAY, 11 hour로
AI 기본기를 다져보세요

본 강의는 2/4(토) , 2/7(화), 2/11(토) 총 3회, 11시간 내용으로 이루어진 강의입니다.
수강 신청 기준 선착순 20명에 한하여 수강 기회가 주어지며,
오프라인(Day 1, Day 3)과 온라인(Day2)에서 각 회차별 내용대로 강의 진행됩니다.

Day 1 : 2월 4일 (토) 13:00 ~ 17:00 / 오프라인 4시간
Day 2 : 2월 7일 (화) 20:00 ~ 23:00 / 온라인 3시간
Day 3 : 2월 11일 (토) 13:00 ~ 17:00 / 오프라인 4시간

오프라인 강의의 경우, 패스트캠퍼스 강남강의장에서 이루어지며
온라인 강의의 경우, 본 강의의 카카오톡 채널 및 고객 안내 메일을 통해
별도 전달되는 ZOOM 링크로 실시간 라이브 강의 진행됩니다.
강의 수강에 참고 부탁드립니다.

[ 유의사항 ]
• 오프라인 강의를 중도 환불 하실 경우, 온라인 강의 할인 이벤트가 적용되지 않습니다.
• 쿠폰은 2/10(금)에 발행되며, 올인원 패키지 : 혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.) 결제시 사용하실 수 있습니다.
• 올인원 패키지 : 혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.) 강의 기소지자는 제외됩니다.

수강생 모집 마감까지 남은 시간

0일 0시간 0분 0초 2022-09-15T18:00

AI의 첫걸음,
혁펜하임 DEEP AI DAY와 함께! 지금 참여하세요

※ 직선 함수, log 함수, 미분, 등 중고등학교 수학 내용을 완전히 잊으신 분들께는 추천하지 않습니다.
※ 커리큘럼 내용들을 이미 충분히 공부하여 제시된 커리큘럼 내용에서는 더 배울 것이 없는 분들께는 추천하지 않습니다.

인공지능계의 스타 혁펜하임과 함께하는
DEEP AI DAY!

'쉽게 풀어서 설명하는 강의’, ‘초심자들이 소화하기 쉬운 전복죽 같은 강의’
함께 한 학생들이 하나같이 극찬했던 인공지능 계의 강자 혁펜하임의 직강!
인공지능을 쉽게 빠르게 시작하는 지름길, 그가 야심차게 준비한 이번 클래스에 지금 신청하세요!

강의 이력

• 청주대학교 재학생 대상 딥러닝 특강 (40시간 과정)
• 김천시 공무원 대상 인공지능 기본과정 강의 (120시간 과정)
• 국가과학기술인력개발원 주관, 비전공자를 위한 딥러닝 온라인 강의
• DVS 관련 알고리즘 온라인 강의 (삼성전자 內 온라인 교육 시스템)
• 유튜브 무료 온라인 강의 및 DEEP AI DAY 진행
• KAIST 학부생 대상 튜터링 진행 (신호 및 시스템)
약력

• 삼성전자 책임연구원 (CL3) (~22.03)
• KAIST 전기 및 전자공학과 박사 졸업

연구 이력

• CIS 관련 신호처리 알고리즘 개발
• 머신러닝 기반 장거리 레이다 탐지 알고리즘 연구
• 자율주행 차량용 레이다 SLAM 알고리즘 연구
• MIMO-OFDM 레이다 신호처리 연구

이 시대의 필수 역량
‘AI 역량’을 UP하는 클래스!

이미지 출처 :
https://news.appstory.co.kr/it11960
이미지 출처 :
https://cm.asiae.co.kr/article/2021070814364627880
이미지 출처 :
https://medium.com/@safk8899/computer-vision-in-autonomous-vehicles-21dffa873b23

애플의 시리, 유튜브 추천 알고리즘, 테슬라의 자율주행...
빅데이터를 기반으로 AI 기술은 우리의 삶에 큰 영역을 차지해 나가고 있습니다.
우리는 'AI'를 통해 기존의 방식으로는 해결하기 어려웠던 수많은 문제를 해결해 나가고 있습니다.

인공지능의 기본기부터 떠먹여주는 기초반 수업

혁펜하임과 함께 하는 DEEP AI DAY

“Beautiful Insight”

선수 지식 X

단 3일이면 완성
쉽고 재미있게 인공지능 기초 개념 완성
인공지능을 처음 접하는 사람도 OK
직관적인 학습

단순 방식과 수식을 넘어
직관적으로 딥러닝/AI를 이해하는 과정으로
AI 기본 개념을 학습합니다.
주도적인 학습

따라하기만 하는 수업은 NO!
스스로 좋은 질문을 던지고 해결할 줄 아는 능력을 키울 수 있게 만들어드립니다.

오프라인 수강생들만을 위한
패스트캠퍼스만의 수강생 초밀착 케어!

DEEP AI DAY 수강생을 위한 카카오톡 채널 운영

수업이 끝났다고 질문이 멈춰서는 안되죠!
언제든지 강사님과 수강생들끼리 묻고 답할 수 있도록 DEEP AI DAY 수강생 전용 카카오톡 채널을 운영합니다.

※ 자세한 참여 방법은 오프라인 강의를 통해 안내됩니다.

커리큘럼.

Day 1.

왜 현재 AI가 가장 핫할까?

• AI vs ML vs DL (Rule-based vs Data-based)
• CNN, RNN, GAN 소개
• 지도학습, 비지도학습, 자기지도학습, 강화학습 소개

02. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가?

• 인공 신경망, weight와 bias의 직관적 이해
• 인공 신경망은 ___다!!
• 선형 회귀, 개념부터 알고리즘까지 step by step
• 가중치 초기화 기법 정리
• GD vs SGD
• mini-batch SGD & Momentum & RMSprop & Adam 수식을 넘은 직관적 이해 (왜 SGD보다 Adam이 좋다는 걸까?)
• Training vs Test vs Validation (AI는 목표는 무엇인가? Validation이 중요한 이유?)
• K-fold Cross Validation

03. 딥러닝, 그것이 알고 싶다.

• DNN, 단 한 줄의 수식으로 표현하기 (행렬과 벡터의 식)
• 왜 non-linear activation이 중요할까?
• Backpropagation: 깊은 인공신경망의 학습

Day 2.

04. 이진 분류와 다중 분류

• 선형분류와 퍼셉트론
• Sigmoid를 이용한 이진 분류 (왜 sigmoid를 쓸까?)
• MSE vs likelihood (왜 log-likelihood를 써야 할까?)
• 인공신경망은 “MLE 기계”다!
• Softmax를 이용한 다중 분류 (결국 MLE 라는 뿌리)

05. 인공 신경망, 그 한계는 어디까지인가?

• Universal Approximation Theorem (왜 하필 인공신경망인가?)
• Beautiful insights for ANN (AI가 스스로 학습을 한다는 것의 실체는?)

06. 깊은 인공신경망의 고질적 문제와 해결 방안 (1)

• 직관적으로 이해하는 vanishing gradient (식당, 대기업, 스타트업)
• Vanishing Gradient의 해결 방안들 (ReLU, BN, 등..)
• BN 직관적으로 이해하기 (왜 BN이 대박인가?)

Day 3.

07. 깊은 인공신경망의 고질적 문제와 해결 방안 (2)

• Loss landscape 문제와 skip-connection (왜 Resnet이 아직까지도 사랑받는 모델일까?)
• Overfitting 과 해결 방안들 (Data augmentation, Dropout, Regularization 등..)
• Dropout 과 Regularization, 수식을 넘은 직관적 이해
• Autoencoder에 Dropout 적용, 실험 결과 공유

07. 왜 CNN이 이미지 데이터에 많이 쓰일까?

• CNN은 어떻게 인간의 사고방식을 흉내냈을까?
• CNN이 잘될 수밖에 없는 이유 (MLP와의 비교)
• CNN은 어떻게 특징을 추출할까?
• Padding & Stride & Pooling
• CNN의 feature map 분석 (직접 구현한 실험 결과 공유)
• VGGnet 모델 읽기 & YOLO 감상
• Beautiful insights for CNN (3x3 두 번과 5x5 한번의 차이를 세가지 측면에서 비교 포함)

08. 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?

• 연속적인 데이터 예시와 RNN의 개념
• RNN, 행렬, 벡터 식으로 5분 만에 이해하기
• RNN의 backpropagation과 구조적 한계를 직관적으로 이해
• RNN의 여러 유형과 seq2seq
• seq2seq의 문제점과 attention 개념
• RNN + attention의 문제점과 트랜스포머의 self-attention
• Beautiful insights for RNN (왜 RNN보다 트랜스포머?)
• 강의 마무리 (딥러닝 연구는 뭘 잘해야 할까?)

상세커리큘럼 보기

이 강의도 추천해요.

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.
- 수강 시작 후 환불 신청 시 하기 수업 시수를 기준으로 학원법 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

-강의 자료 제공 전 환불 요청 시 전액 환불 가능합니다. (개강 1일전)
-수강시작 후 (2/3일 기준) 수강 시간의 1/3 경과 전 환불 요청 시 2/3에 해당하는 금액 환불
-수강시작 후 (2/3일 기준) 수강 시간의 1/2 경과 전 환불 요청 시 1/2에 해당하는 금액 환불
-수강시작 후 (2/3일 기준) 수강 시간의 1/2 경과 후 환불 불가
(수강시작일은 강의 자료가 제공 된 개강 1일전인 2/3일을 기준으로 적용됩니다.)

* 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.