처음부터 시작하는 딥러닝 유치원 Online. (끝장 패키지 포함)
![딥러닝 기초](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/192153-14/딥러닝입문-1.png)
![딥러닝](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/164816-14/딥러닝입문-2.png)
딥러닝 쉽다더니, 시작하기도 전에 지쳤나요..?
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이런 고민 없이,
딥러닝 공부 시작할 순 없을까요?
![딥러닝 입문](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191258-14/딥러닝입문-4.png)
Point 01
정말 입문자를 위한 수업일까? 걱정하실까봐 말씀드립니다.
딥러닝 유치원에선 아래 3가지를 하지 않을 거예요!
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191401-14/딥러닝입문-5.png)
인공지능, 신경망, 딥러닝에 대한 사전 학습을 요구하지 않아요!
딥러닝의 의미와 자주 사용되는 용어를 풀어서 설명하는 것부터 시작합니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191401-14/딥러닝입문-5.png)
기초 수학(ex. 미분)을 다 알고 왔을 거라 넘겨짚지 않아요!
문과생, 비전공자를 위해 딥러닝 구현의 기초가 되는 미분도 강의에서 다룹니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191401-14/딥러닝입문-5.png)
개발 환경 세팅 정도는 알아서 하게 두지 않아요!
파이썬 설치 및 개발 환경 세팅, Pytorch 활용 실습을 진행합니다.
Point 02
단계별로 필요한 강의나 자료를 따로 검색하거나 찾아볼 필요 전혀 없어요!
딥러닝 기초로 입문해서 기계번역기까지 직접 구현하는
체계적인 로드맵을 그냥 따라가면 되니까요.
![딥러닝 개념](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/160458-14/deep-6.png)
![딥러닝 심화](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191444-14/딥러닝입문-7.png)
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16가지 주제, 약 23시간 분량
딥러닝 입문자 눈높이에 맞춰 딥러닝 기술 구현에 필요한 기본기를 다지고 간단한 프로젝트 실습까지 진행합니다.
처음부터 시작하는 딥러닝 유치원
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13가지 주제, 약 31시간 분량
자연어처리 입문부터 모델 구현까지 직접 해보면서 서비스 상용화 수준의 자연어처리 전 과정을 경험합니다.
딥러닝을 활용한 자연어처리 입문
강의 자세히 보기
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9가지 주제, 약 30시간 분량
자연어 생성 최신 기술을 마스터하고 기계 번역기를 직접 구현할 수 있습니다.
딥러닝을 활용한 자연어생성
강의 자세히 보기
Point 03
그간의 수많은 수강생들이 입증하는 강의!
딥러닝 분야 연구 10년 이상 경력의 현직자의 노하우를 그대로 가져가세요!
![딥러닝 자연어처리](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/191536-14/딥러닝입문-15.png)
강사님의 포트폴리오
김기현 강사님의 딥러닝 연구 히스토리를
실제 포트폴리오로 확인해보세요!
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202004/135930-149/dpnlp-2-1.png)
11번가 글로벌 기계번역 시스템 개발
PyTorch를 활용하여 신경망 기계번역 시스템을 자체 개발하고 상품화했습니다. 일례로 11번가 글로벌 사이트에 해당 시스템을 배포하고 서비스하였습니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202004/135949-149/dpnlp-2-2.png)
자동 통역기 지니톡 개발
필요한 내용을 음성으로 말하면 실시간으로 자동 번역된 결과를 보여주고 읽어주는 자동 통역기 지니톡 어플리케이션을 개발했습니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202004/140027-149/dpnlp-2-3.png)
로봇팔 이상탐지 시스템 개발
현 직장인 '마키나락스'에서는 로봇을 활용하여, 기계공정 상의 불량을 자동으로 잡아내는 이상탐지 시스템 연구/개발에 참여 중입니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202007/161114-205/%ED%8B%B0%EB%AA%AC%EC%B6%94%EC%B2%9C.png)
이커머스 사이트 추천 시스템 개발
'티켓몬스터(2016~2017)'에서는 딥러닝 기술을 활용하여 소비자에게 대체상품 또는 보완상품을 자동으로 추천하는 시스템 연구/개발, 배포하였습니다.
Point 04
어려운 딥러닝 기초 개념도 다양한 그림과 도식을 활용한 학습자료와 함께 보니까
더 쉽게 이해할 수 있을 거예요!
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딥러닝 Overview앞으로 배울 딥러닝에 대해 전반적으로 설명합니다.
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데이터셋이란학습을 하기 위한 데이터셋과 그 형태에 대해서 설명합니다.
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Batch Matrix Multiplication (BMM)벡터와 행렬의 곱셈과 배치 행렬곱에 대해 배웁니다.
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Linear Layer신경망의 가장 기본 구성 요소인 Linear Layer에 대해서 설명합니다.
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미분미분의 개념을 소개하고 수식 표기법에 대해 배웁니다.
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편미분편미분과 행렬의 미분에 대해서 소개하고, 표기법에 대해 배웁니다.
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Gradient Descent신경망의 파라미터를 찾기 위한 경사하강법을 이야기합니다.
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Linear LayerDeep Neural Networks비선형 데이터의 관계 및 함수를 근사할 수 있는 심층신경망에 대해 소개합니다.
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수식: SGDSGD의 수식을 통해 개념을 다집니다.
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Momentum, Adative LR & Adam Optimizer가장 널리 쓰이는 Adam Optimizer를 소개합니다.
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오버피팅이란학습 데이터에만 학습이 치중되어 성능이 하락되는 오버피팅을 소개합니다.
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Softmax & Cross Entropy분류 모델을 학습시키기 위한 softmax 함수와 교차 엔트로피 손실 함수에 대해 배웁니다.
*위 내용은 각 챕터별 실제 학습 자료의 일부를 발췌한 것입니다.
Point 05
타사 대비 단연 압도적인 분량!
23시간 분량 커리큘럼을 온라인으로 기간 제한 없이 쭉 수강해요!
![딥러닝 인강](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202101/162340-14/딥러닝입문-16.png)
딥러닝 유치원을 졸업하면
이렇게 바뀝니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202009/114415-11/n-1.png)
딥러닝 기초 이론과 개념을 이해하고 직접 코드로 구현해볼 수 있습니다.
![](https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202009/114423-11/n-2.png)
딥러닝 기초 개념과 수식에 대해 스스로 설명할 수 있게 됩니다.
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딥러닝 기술을 활용하여 간단한 프로젝트를 내 손으로 구현할 수 있습니다.
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이후 자연어처리 과정을 통해 원하는 결과물을 만들 수 있는 기초 실력을 갖춥니다.
이런 분이라면, 강력 추천!
• 딥러닝을 어디서부터 시작해야 할 지 모르겠는 왕초보 누구나
• 프로그래밍에 능숙하진 않고 수학은 자신 없지만, 딥러닝을 배우고 싶은 입문자
• 머신러닝 또는 딥러닝 엔지니어로 커리어를 연결하고 싶은 주니어 개발자
• 인공지능 관련 학문에 관심이 있는 대학생 또는 대학원생
딥러닝 공부,
여기서 바로 시작해요.
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개념 + 수식 + 코딩 3박자 완성
어려운 딥러닝 기초 개념은 그림과 도식으로, 기초 수학 이론 및 코딩 실습까지 빠짐 없이 강의에서 다룹니다.
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23시간으로 기초부터 실습까지
실습 환경 세팅부터 PyTorch 튜토리얼, 딥러닝 개념과 필수 이론, 프로젝트 실습까지 폭넓게 다룹니다.
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로드맵만 따라가면 OK!
초보자도 자연어처리까지 완성할 수 있도록 만들어진 체계적인 로드맵에서 입문에 해당하는 강의입니다.
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딥러닝 분야에서 10년 이상 경력
현직에서 10년 이상 경력을 쌓은 베스트셀러 저자의 노하우와 꿀팁을 온라인으로 만나볼 수 있습니다.
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김기현 수석연구원
- RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway, Ki Hyun Kim et al., ICLR, 2020
- 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 파이토치 편, Ki Hyun Kim, 한빛미디어, 2019
[강의 경력]
- 김기현의 딥러닝을 활용한 자연어처리 입문 올인원 패키지 Online, 패스트캠퍼스
- 김기현의 딥러닝을 활용한 자연어생성 올인원 패키지 Online, 패스트캠퍼스
- 자연어처리를 위한 딥러닝 CAMP, 패스트캠퍼스
- PyTorch를 활용한 자연어처리 심화 CAMP, 패스트캠퍼스
- 신경망 기계번역 튜토리얼, [SKT, KT, KTDS, NSR]
[연구 발표]
- RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway, 삼성전자 종합기술원, 2020 7월
- RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway, 국가보안연구소(NSR), 2020 6월
- Industrial AI와 Anomaly Detection: 알고리즘과 적용 사례, KT 머신러닝데이, 2019 12월
- Anomaly Detection for Industrial Manufacturing, 한국전자통신연구원(ETRI), 2019 11월
- Operational AI: 지속적으로 학습하는 Anomaly Detection 시스템 만들기, 네이버 DEVIEW, 2019 10월
(현) 대기업 S 통신사
- 언어모델링 및 챗봇 연구/개발
(전) 마키나락스 수석연구원
- 이상탐지 및 생성 모델 학습 연구/개발
(전) SK플래닛 머신인텔리전스랩
- 신경망 기계번역 연구/개발 및 상용화
- SK플래닛 SUPEX 수상
(전) 티켓몬스터 데이터랩
- 추천시스템 및 자연어처리 시스템 개발 및 상용화
(전) 한국전자통신연구원(ETRI) 자동통역연구실
- 자동통역(음성인식 및 언어모델) 연구/개발 및 상용화
- 특허기술상(특허청) 충무공상 : 자동통역시스템 발명
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(* 무료 공개 영상은 파트의 일부 강의 클립입니다.)
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Chapter 1. 딥러닝 유치원 강의 소개- Orientation20분 ㅣ 1개 강의무료 공개
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Chapter 2. 실습을 위한 환경셋팅- 환경 구축하기 (아나콘다 설치)
- IDE 환경 구축하기 (VSCode)20분 ㅣ 2개 강의무료 공개 -
Chapter 3. 딥러닝의 의미와 용어설명- Introduction
- 좋은 인공지능이란?
- 용어 설명
- Appendix : 기초 수학 용어 정리1시간 10분 ㅣ 4개 강의Chapter 3. 딥러닝의 의미와 용어설명- Introduction
- 좋은 인공지능이란?
- 용어 설명
- Appendix : 기초 수학 용어 정리1시간 10분 ㅣ 4개 강의 -
Chapter 4. 파이토치(PyTorch) Tutorials- 왜 파이토치인가?
- 실습: 파이토치 설치
- 데이터셋이란
- 텐서란?
- 실습: 텐서 생성하기
- 실습: 기본 연산
- 실습: 텐서 형태 변환
- 실습: 텐서 자르기 & 붙이기
- 실습: 유용한 함수들2시간 30분 ㅣ 9개 강의Chapter 4. 파이토치(PyTorch) Tutorials- 왜 파이토치인가?
- 실습: 파이토치 설치
- 데이터셋이란
- 텐서란?
- 실습: 텐서 생성하기
- 실습: 기본 연산
- 실습: 텐서 형태 변환
- 실습: 텐서 자르기 & 붙이기
- 실습: 유용한 함수들2시간 30분 ㅣ 9개 강의 -
Chapter 5. 신경망의 기본 구성요소 살펴보기- 행렬 곱
- 실습: 행렬 곱
- Linear Layer
- 실습: Linear Layer
- 실습: GPU 사용하기1시간 5분 ㅣ 5개 강의Chapter 5. 신경망의 기본 구성요소 살펴보기- 행렬 곱
- 실습: 행렬 곱
- Linear Layer
- 실습: Linear Layer
- 실습: GPU 사용하기1시간 5분 ㅣ 5개 강의 -
Chapter 6. 신경망이 잘 학습하는지 판단하기- Loss Function
- 실습: MSE Loss25분 ㅣ 2개 강의Chapter 6. 신경망이 잘 학습하는지 판단하기- Loss Function
- 실습: MSE Loss25분 ㅣ 2개 강의 -
Chapter 7. 기초 최적화 방법 : Gradient Descent- Appendix: 미분
- Appendix: 편미분
- Gradient Descent
- Learning rate에 따른 특성
- 실습: Gradient Descent 구현
- 실습: PyTorch AutoGrad 소개
- Wrap-up2시간 ㅣ 7개 강의Chapter 7. 기초 최적화 방법 : Gradient Descent- Appendix: 미분
- Appendix: 편미분
- Gradient Descent
- Learning rate에 따른 특성
- 실습: Gradient Descent 구현
- 실습: PyTorch AutoGrad 소개
- Wrap-up2시간 ㅣ 7개 강의 -
Chapter 8. 선형회귀(Linear Regression)- Linear Regression by Gradient Descent
- 수식: Linear Regression
- 실습: Linear Regression40분 ㅣ 3개 강의Chapter 8. 선형회귀(Linear Regression)- Linear Regression by Gradient Descent
- 수식: Linear Regression
- 실습: Linear Regression40분 ㅣ 3개 강의 -
Chapter 9. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)- Activation Function: Sigmoid
- 실습: Sigmoid Function
- Logistic Regression
- Binary Cross Entropy Loss
- 수식: Logistic Regression
- 실습: Logistic Regression
- Wrap-up1시간 10분 ㅣ 7개 강의Chapter 9. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)- Activation Function: Sigmoid
- 실습: Sigmoid Function
- Logistic Regression
- Binary Cross Entropy Loss
- 수식: Logistic Regression
- 실습: Logistic Regression
- Wrap-up1시간 10분 ㅣ 7개 강의 -
Chapter 10. 딥러닝 입문 ① (회귀)- Deep Neural Networks
- Back-propagation
- 수식: Back-propagation
- Gradient Vanishing
- ReLU
- 실습: Deep Regression
- Wrap-up1시간 40분 ㅣ 7개 강의Chapter 10. 딥러닝 입문 ① (회귀)- Deep Neural Networks
- Back-propagation
- 수식: Back-propagation
- Gradient Vanishing
- ReLU
- 실습: Deep Regression
- Wrap-up1시간 40분 ㅣ 7개 강의 -
Chapter 11. 일부 데이터로 속도를 빠르게 (Stochastic Gradient Descent) 무료 공개- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- 수식: SGD
- 미니배치 크기에 따른 특징
- 실습: SGD 적용하기55분 ㅣ 4개 강의Chapter 11. 일부 데이터로 속도를 빠르게 (Stochastic Gradient Descent)- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- 수식: SGD
- 미니배치 크기에 따른 특징
- 실습: SGD 적용하기55분 ㅣ 4개 강의무료 공개 -
Chapter 12. 딥러닝 학습을 쉽게 하는 방법- 하이퍼 파라미터란?
- TIP: 효율적인 연구 진행 방법
- Momentum, Adative LR & Adam Optimizer
- 수식: Adaptive LR Optimizer
- 실습: Adam Optimizer 적용하기
- Wrap-up1시간 35분 ㅣ 7개 강의Chapter 12. 딥러닝 학습을 쉽게 하는 방법- 하이퍼 파라미터란?
- TIP: 효율적인 연구 진행 방법
- Momentum, Adative LR & Adam Optimizer
- 수식: Adaptive LR Optimizer
- 실습: Adam Optimizer 적용하기
- Wrap-up1시간 35분 ㅣ 7개 강의 -
Chapter 13. 딥러닝 모델의 실험 과정- 실험 과정 소개
- 오버피팅이란?
- 실습: 실험 환경 구성하기55분 ㅣ 3개 강의Chapter 13. 딥러닝 모델의 실험 과정- 실험 과정 소개
- 오버피팅이란?
- 실습: 실험 환경 구성하기55분 ㅣ 3개 강의 -
Chapter 14. 딥러닝 입문 ② (분류)- Deep Binary Classification
- Precision & Recall
- 실습: Deep Binary Classification
- 분류(Classification)
- Softmax & Cross Entropy
- Confusion Matrix
- 실습: Deep Classification
- Wrap-up2시간 20분 ㅣ 10개 강의Chapter 14. 딥러닝 입문 ② (분류)- Deep Binary Classification
- Precision & Recall
- 실습: Deep Binary Classification
- 분류(Classification)
- Softmax & Cross Entropy
- Confusion Matrix
- 실습: Deep Classification
- Wrap-up2시간 20분 ㅣ 10개 강의 -
Chapter 15. 딥러닝의 성능개선을 위한 Regularizations- Regularization이란?
- Weight Decay
- Data Augmentation
- Dropout
- Batch Normalization
- 실습: Regularization
- Wrap-up1시간 50분 ㅣ 8개 강의Chapter 15. 딥러닝의 성능개선을 위한 Regularizations- Regularization이란?
- Weight Decay
- Data Augmentation
- Dropout
- Batch Normalization
- 실습: Regularization
- Wrap-up1시간 50분 ㅣ 8개 강의 -
Chapter 16. 딥러닝 프로젝트 Exercise 무료 공개- 실무에서 신경써야 할 것들
- 시작하기 전에 해야 할 것들
- 실습 브리핑
- 실습: Classifier 구현하기
- 실습: Trainer 구현하기
- 실습: train.py 구현하기
- 실습: CLI 환경에서 실행하기
- 실습: predict.ipynb 구현하기
- Wrap-up3시간 10분 ㅣ 12개 강의Chapter 16. 딥러닝 프로젝트 Exercise- 실무에서 신경써야 할 것들
- 시작하기 전에 해야 할 것들
- 실습 브리핑
- 실습: Classifier 구현하기
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- 실습: CLI 환경에서 실행하기
- 실습: predict.ipynb 구현하기
- Wrap-up3시간 10분 ㅣ 12개 강의무료 공개 -
Chapter 17. 강의 summary- 클래스 요약20분 ㅣ 1개 강의무료 공개
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상세 커리큘럼.
자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!
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