TENSORFLOW로 시작하는

딥러닝 입문 CAMP.

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

#딥러닝입문#핵심논문
#업데이트반영

기간 & 일정

2019.06.22. – 08.31.
(8/17일 휴강)
매주 토요일 10:00 – 13:00
주 1회(3시간), 총 10회

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
필기구, 개인 노트북

담당자 & 문의

윤형진 매니저
02-517-0641
help-ds@fastcampus.co.kr

강의 목표 .

TensorFlow를 활용하여 핵심 딥러닝 알고리즘을 직접 구현하는 것

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 학습
고려해보신 분이라면
느낄 겁니다.

새로운 분야, 개념 익히기도 벅찬데

읽어야 할 논문은 계속 늘어나고

텐서플로우 업데이트까지??

내가 이 흐름을 쫓아갈 순 있기나 한 걸까?

crown

있습니다!

패스트캠퍼스에서 딥러닝을 시작하는 가장 쉽고, 빠른 방법을 소개합니다.

{TensorFlow로 시작하는
딥러닝 입문 CAMP}

강의 특징 . 

딥러닝 핵심
알고리즘
완전 정복

어려운 수식과 영어는 이제 막 딥러닝을 배우려는 입문자에게 높은 벽으로 다가올 수 밖에 없습니다. 본 캠프에서는 수식은 최대한 배제하고, 꼭 필요한 딥러닝의 대표적인 네트워크 구조와 알고리즘(RNN, CNN, GAN 등)을 쉽게 가르쳐드립니다.

TensorFlow 2.0를
활용한 알고리즘
구현 실습

직관적이고 접근성이 뛰어난 탓에 가장 널리 사용되는 TensorFlow지만, 기존 Python 문법과 다른 TensorFlow만의 고유 문법은 딥러닝 입문자를 쉽게 지치게 합니다. 게다가 올 3월엔 업데이트를 통해 큰 변화를 불러 올 예정이죠. 본 캠프에서는 핵심 알고리즘을 이론적으로 이해하고, 2.0 버전에 맞춘 실습을 매 시간 진행하여 수강생들의 실제 응용력을 길러 드립니다.

약 30개의
주요 논문 Review

딥러닝 이론은 꾸준히 새로운 접근 방법이 도출되는 분야 중 하나입니다. 본 강의에서는 딥러닝 알고리즘을 이해하기 위한 주요 논문 뿐만 아니라 최신 트렌드를 반영한 논문을 선별하여 강사님과 함께 Review합니다. 강사님이 직접 입문자도 쉽게 이해할 수 있도록 논문의 핵심 내용을 요약 정리하여 딥러닝 학습의 초석을 탄탄히 다질 수 있습니다.

공부도 하고!
학습지원금도 받고!

결제액의 10%를 학습지원금으로 드립니다.

패스트캠퍼스의 수강의지를 강화하기 위한 지원금 제도를 운영합니다
패캠이 제안하는 학습 목표를 달성하고 커리어 이상의 성취감을 얻어가길 바랍니다.

*학습지원금은 제세공과금(22%)을 제하고 드립니다.

과제/학습노트

100% 제출

Q&A .

응용 분야가 다양한 딥러닝,
여기선 뭘 배우나요?

 

본 코스 내용은 이미지 처리를 위한
딥러닝 중심으로 진행됩니다.
따라서 커리큘럼에서 자연어처리(NLP),
강화학습(Reinforcement Learning)은
다루지 않습니다.

30개의 논문을 리뷰한다?
어떻게 가능한가요?

 

강사님이 직접 논문의 핵심 개념과
알고리즘을 정리해서 알려드립니다.
제한된 시간에 많은 내용을 다루기에
주로 개념 설명과 코드리뷰
중심으로 강의가 진행됩니다.

– 논문 리뷰 강의 자료 예시 –

수강생 체크 리스트

본 과정은 입문 강의이기는 하나, 딥러닝 분야에 입문하기 위한 코스이기 때문에
TensorFlow 이해를 위한 Python 학습 경험이 있으셔야 수강에 어려움이 없습니다.
또, 머신러닝의 기본 개념인 regression, classification 등을 알고 있거나,
[모두를 위한 딥러닝 시즌2 강좌(클릭)] youtube 강의를 듣고, 이해할 수 있는 정도면 수강하셔도 좋습니다.

전화상담

더 많은 이야기를 듣고 싶으신가요?

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

 

인터뷰확인

강사 소개 .

이진원 강사님

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– 서울대학교 전기공학부 학부 및 석사 졸업 (딥러닝 영상처리 전공)
– 제스처 인식 및 의료 영상 관련 프로젝트 진행
– 개발자 대상 딥러닝 교육 다수 진행

″ 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. ″

커리큘럼 .

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

회차 강의 내용
1 Introduction to Deep Learning
2 Neural Network Basic Part 1
- Linear Regression
- Logistic Regression
- MLP (Multi-Layer Perceptron)
3 Neural Network Basic Part 2
- Optimization Methods
- Regularization
- Weight Initialization
CNN (Convolutional Neural Network) Part 1
Fundamentals of CNN
4 CNN (Convolutional Neural Network) Part 2
- Case Study of CNN
- Visualization
- Weakly Supervised Localization
5 CNN (Convolutional Neural Network) Part 3
- CNN Optimization
- Modern CNN
- 3D CNN
6 RNN (Recurrent Neural Network)
- Fundamentals of RNN
- LSTM (Long Short-Term Memory model)
- GRU (Gated Recurrent Unit)
Image Captioning
7 Object Detection
- RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, PVANet
- YOLO, SSD, YOLOv2
8 Semantic Segmentation
- FCN, DeconvNet, DeepLab
- U-Net, Fusion Net, PSPNet
9 Weakly Supervised Detection & Segmentation
Neural Style
Auto Encoder
10 GAN (Generative Adversarial Network)
- GAN Basic
- Variants of GAN

* 실습은 사전 세팅된 Google Colab 환경에서 진행합니다.

{ FASTCAMPUS COMMUNITY MEMBERSHIP }

패스트캠퍼스 오프라인 강의를 수강하셨다면!
별도의 가입절차없이 패스트캠퍼스 커뮤니티 멤버쉽 회원이 됩니다.
커뮤니티 멤버쉽은 수강 후 1년 동안 유지되며,
오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.

TENSORFLOW로 시작하는 딥러닝 입문 CAMP

강의일정 | 2019.06.22. – 08.31.
매주 토요일 10:00 – 13:00 (총 10회)

준비물 | 개인노트북 사용 추천

강의장소 | 패스트캠퍼스 강남강의장

문의 | 윤형진 매니저(02-517-0641, help-ds@fastcampus.co.kr)
메일로 문의 주실 경우 자세한 상담을 원하신다면 휴대폰 번호, 상담가능 시간을 남겨주세요

개강임박!
정가 : 150만 원

# 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
# 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다

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강의장 안내

학습 지원 프로젝트

공부도 하고! 학습지원금도 받고!

*학습지원금(제세공과금 22% 차감 후 지급)은 강의마다 개인마다 상이할 수 있습니다.

학습 목표. 학습노트 100% 제출

코스 진행 일정 3일 후(화요일) 24:00까지 폼스택으로 과제 제출. 과제 접수 여부는 폼스택 접수시간으로 판단.
[수강중 학습 콘텐츠 일정] 학습노트 제출 10회
1회차: 6월 25일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
2회차: 7월 2일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
3회차: 7월 9일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
4회차: 7월 16일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
5회차: 7월 23일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
6회차: 7월 30일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
7회차: 8월 6일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
8회차: 8월 13일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
9회차: 8월 27일(화)까지 학습노트 작성 후 제출
10회차: 9월 3일(화)까지 학습노트 작성 후 제출

학습지원금을 받으려면?

미션을 모두 완료하면 신청페이지를 통해 신청 가능합니다.
다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
아래의 환급신청 링크로 신분증 사본 / 환급받을 통장사본을 제출 (반드시 본인 명의로만 가능)해 주세요.
결제한 수강료의 10% (환급 금액의 22% 제세공과금으로 차감) 를 드리며, 학습지원금은 개인마다 상이할 수 있습니다.

환불규정

* 학습지원금은 기수강생 및 얼리버드 할인과 중복 적용이 가능합니다. (기타 다른 이벤트와 중복 적용이 불가합니다.)
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