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. 5. 23 - 2020. 8. 1 총 10주
일정
매주 토요일, 10:00 ~ 13:00 주 1회, 총 30시간
장소
패스트캠퍼스 강남강의장 강남역 4번출구, 미왕빌딩
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

본 강의는 모집이 마감되었습니다.
다음 기수 출시알림을 신청해주시면, 특별 할인혜택과 함께 가장 먼저 소식을 알려드리겠습니다

강의목표.

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.

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.


강의장 안내

😀패스트캠퍼스는 코로나19 SAFE😀

패스트캠퍼스는 수강생 분들이 안심하실 수 있도록 보건 당국 지침에 따라 아래의 대응 조치를 시행하고 있습니다.

매일 전 강의실 및 화장실 방역 시행
강의실 입실 전 체온 측정 실시
마스크 및 손소독제 비치
유의사항 및 환불규정.