생활 깊숙이 침투한 인공지능, 그 중심엔 딥러닝이 있습니다

가장 강력한 머신러닝의 툴로서 주목받는 딥러닝은
생각보다 어려운 분야가 아닙니다

패스트캠퍼스와 딥러닝이 만났다

전세계 딥러너들의 툴, TensorFlow2.0과 Pytorch로 배우는 딥러닝/인공지능 올인원패키지 온라인

딥러닝에 관한 연구가 점점 활발해지고 실생활 적용 사례가 늘어나고 있습니다. 동시에 프로그래머들 사이에서 TensorFlow라는 툴을 사용하는 흐름이 나타나기 시작했으며 TensorFlow의 인기를 입증하듯 거대 기업들은 인공지능과 관련된 업무를 수행함에 있어 너도나도 TensorFlow를 채택하고 있습니다. NVIDIA, Twitter, Snapchat, Uber 등과 같은 유명 회사들이 그들의 주요 연구 및 인공지능 분야 실무에 TensorFlow를 사용하고 있다는 사실이 그 의견을 뒷받침합니다.

TensorFlow가 데이터 툴 설문조사에서 늘 상위인 이유 中

With more and more research and real-life use cases going mainstream, we can see a big trend among programmers, and developers flocking towards the tool called TensorFlow. The popularity for TensorFlow is quite evident, with big names adopting TensorFlow for carrying out artificial intelligence tasks. Many popular companies such as NVIDIA, Twitter, Snapchat, Uber and more are using TensorFlow for all their major operations and research areas.

Why TensorFlow tops AI tool surveys?

source: https://hub.packtpub.com/

Pytorch는 Python을 위한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리이다. Torch를 기반으로 하며, 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용된다. GPU사용이 가능하기 때문에 속도가 상당히 빠르다. 아직까지는 Tensorflow의 사용자가 많지만, 비직관적인 구조와 난이도 때문에, Pytorch의 사용자가 늘어나고 있는 추세이다. 이는 Facebook의 인공지능 연구팀이 개발했으며, Uber의 “Pyro”(확률론적 프로그래밍 언어)소프트웨어가 Pytorch를 기반으로 한다

What is PyTorch?

PyTorch is software, specifically a machine learning library for the programming language Python, based on the Torch library, used for applications such as deep learning and natural language processing. It is primarily developed by Facebook’s artificial-intelligence research group, and Uber’s Pyro probabilistic programming language software is built on it. It is free and open-source software released under one of the BSD licenses.

What is PyTorch?

source: https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch

부활하는 딥러닝

30년이 훌쩍 넘은 이 기술, 왜 다시 주목받는 걸까요?

딥러닝이 재조명을 받은 것은 겨우 몇 년밖에 되지 않았으나
매순간 새로운 결과 및 방법론과 이전의 한계을 허무는 향상된 기술이 등장하고 있습니다

앞으로 수 년간, 딥러닝이 이끌어 온 혁명은 훨씬 더 빠르게 진행될 것입니다

점차 다양해지는 딥러닝/인공지능의 활용 사례

일상 곳곳에 숨어있는 딥러닝 기술들

자율주행의 시대를 열다.

Object Detection

넷플릭스가 내 취향을 다 아는 이유.

RNN for recommendation

인공지능 고흐가 그리는 새로운 그림.

Neural Style

손 글씨까지 모두 알아봐줄게.

MNIST


딥러닝 공부가 어려워 “보였던” 이유

막연한 두려움들-!

그래서 준비한 패스트캠퍼스의 딥러닝 강의

어렵지 않아요. 누구나 쉽게, 빠르게, 제대로 배워봅니다

데이터 과학자의 길, 그 첫 걸음을 패스트캠퍼스와 함께

대기업과 유명 스타트업에서 필요로 하는 스킬셋을 장착해볼까요?


딥러닝 올인원 패키지만의 학습 로드맵

단계별 학습을 거쳐 딥러닝을 정복하세요


딥러닝 학습 예시

자연스럽게 반복되는 커리큘럼으로 이론을 탄탄히!

Convolutional Neural Network Study (컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 학습)

RGB, 이미지 처리된 음성 데이터(spectrogram) 등에
주로 활용하는 합성곱 신경망(CNN).
신경망에 필터기술을 병합하여 2차원 영상/이미지를
학습에 최적화시킨 알고리즘 중의 하나입니다.


딥러닝 실습 예시

백문이 불여일견, 예시와 함께 학습하는 딥러닝

실습 예시 1. MNIST(숫자를 인식하다)

MNIST Dataset은 손글씨 숫자의 데이터입니다.
본 데이터셋을 Tensorflow 2.0 및 PyTorch,
두 프레임워크를 모두를 활용하여 실습해봅니다.

실습 예시 2. GAN (데이터를 생성하는 GAN)

variation autoencoder부터 gan 까지 다양한
모델을 소개하며 이를 통해서 예술, 이미지, 음악 등
여러분야에 대한 응용 가능성을 살펴봅니다.


강의의 특장점

딥러닝 실무에 필요한 내용을 꽉 채워넣은 딥러닝 올인원 패키지

입문자의 어려움을 해소해주는 수업
비전공자도 코딩이 가능한 강의
프로그래밍은 개발자와 비개발자 모두에게 어려움이 될 수 있습니다. 그러나 딥러닝의 기본 개념만 알고 있다면 템플릿처럼 동일한 코드이므로 프로그래밍에 있어서 부담없이 시작할 수 있습니다. 또한 대표 프레임워크 Tensorflow 2.0 및 Pytorch를 모두 다루어 볼 수 있습니다.
나도 모르게 세 번 복습하는 커리큘럼
총 5단계로 학습하는 딥러닝
본 강의의 커리큘럼은 기본적으로 3 STEP으로 구성되어 있습니다.기본적인 개념을 알려주는 STEP 1, 수식이 접목된 딥러닝을 배우는 STEP2,코드를 직접 구현해보는 STEP3까지. 자연스러운 반복학습을 통해 한 번의 완강으로 탄탄한 기본기를 다질 수 있습니다.
수식보다는 최신 딥러닝 트렌드를 실습으로
실전에 강하다
학습한 딥러닝 개념을 바탕으로 최신의 트렌드로 많이 활용되는 딥러닝 기법을 바로 수강생들이 학습하고 이해할 수 있도록 4가지 분야를 지정해서 제공해드립니다. 실생활에서 만나볼 수 있는 주제를 선정하여 즐거운 학습을 유도합니다.
딥러닝 전문가와 함께하는 즐거운 실무 이야기
실제 딥러닝 적용기
딥러닝의 현 주소가 어떻게 되고 유명 딥러닝 개발자들은 각 분야에서 어떻게 프로젝트를 진행하고 있는지 인터뷰를 진행할 예정입니다. 연사자는 5~10명 이하로 진행되어 학습한 내용들이 어떻게 적용되고 발전되고 있는지 알아보는 시간을 가집니다.

자주 묻는 질문 #FAQ

제게 이 코스가 적합할까요?

가장 최신에 가장 가까운 PyTorch/Tensorflow 2.0 커리큘럼

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수강대상

딥러닝은 누가 공부하면 좋을까요?

완강 후, 우리는

딥러닝 전문가에 가까워져 있을 거예요

학습 커리큘럼

상세 커리큘럼 및 미공개 파트는 추후 업데이트 되며, 커리큘럼은 일부 수정 및 보완이 될 수 있습니다.

챕터별 강의 공짜로 맛보기

패캠만의 강의 커리큘럼을 잠깐 맛보고 가세요!

프레임워크 파트
- Tensor 이해하기
프레임워크 파트
- Tensorflow 2.0 의 Layer별 역할 개념
딥러닝의 3 STEP 기초 파트
- STEP 1. 경사하강 학습법 (개념)
딥러닝의 3 STEP 기초 파트
- STEP 2. 경사하강 학습법 (수학)
딥러닝의 3 STEP 기초 파트
- STEP 3. 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 (실습)

강사진 소개

체계적인 딥러닝 학습을 도와줄 강사님들을 소개합니다.

이준호 강사님

現 J.AI Labs CEO
인공지능 및 빅데이터 연구 및 개발

주요 경력 사항

> 유명 대학병원 및 기업 외주 프로젝트 진행

– 인공지능 Visual Training Board 개발
– 의료 빅데이터 및딥러닝 연구 및 개발(2017 / 2018)
– 마케팅 분석 및 분석 알고리즘 개발 (2016)

>주요 강의이력

– AI 전문가 양성 프로그램, 삼성전기(2019)
– LG CTO AI 교육, LG CTO (2019)
– 2019 기업 대상 인공지능 특강 및 해커톤 강의
-인공지능을 활용한 업무자동화 코딩캠프 with GDG, 제주산학융합원 (2019)

양서연 강사님

現 L 기업 로봇 연구원
現 AI Robotics KR 운영
現 SLAM KR 운영

주요 경력 사항

– 딥러닝 음성기반 파킨슨병 진단기
– 블로터(naver main), 구글코리아 기사, Google AI for Social Good, Google Cloud, GDG Seoul speaker
– Google Northasia women techmaker deep learning / machine learning
– Tensorflow kr deep learning camp 2기 (562 applications from 50+ countries and only 24 were selected)
– 서울대학원 기계항공공학 제어항법유도, 석사논문
– 스마트폰 센서 데이터 기반 context recognition 딥러닝
– 연세대학교 물리학, 기계공학 전공

신제용 강사님

現 L기업 CTO 딥러닝 자문
서강대학교 전자공학과 석사 최우수 졸업 (영상처리, 컴퓨터비전 전공)
딥러닝 공정 이미지 분석, 스마트팜, 차량 카메라 프로젝트 진행

주요 강의 이력

– L기업 딥러닝 최신 기술 강의
– L기업 딥러닝 기초/심화 강의

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