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딥러닝 5일 썸머 School.

딥러닝 전성시대, 5일만에 딥러닝 끝내자!
중요한 핵심 원리 총정리 + 필수 알고리즘 5가지 실습

  • #딥러닝 기본기 끝

  • #5일뒤 Tensorflow는 내 친구

  • #대학(원)생 특별할인

  • 기간

    8/19(월) - 8/23(금)

  • 일정

    월 ~ 금 (7h/day)
    AM 10:00 - PM 18:00
    (점심시간 13:00 - 14:00)

  • 장소

    패스트캠퍼스 강남 본원

  • 문의

    조한준 매니저
    02-501-9396
    help-school@fastcampus.co.kr

딥러닝 5일 썸머 School.

딥러닝 전성시대, 5일만에 딥러닝 끝내자!
중요한 핵심 원리 총정리 + 필수 알고리즘 5가지 실습

  • #딥러닝 기본기 끝

  • #5일 뒤 Tensorflow는 내 친구

  • #대학(원)생 특별할인

  • 기간

    4기 8/19 - 8/23

  • 일정

    월 ~ 금 (7h/day)
    10:00 - 18:00
    (점심시간 13:00 - 14:00)

  • 장소

    패스트캠퍼스 강남점

  • 문의

    조한준 매니저
    02-501-9391

딥러닝 카테고리 로고 W@2X

5일 뒤 딥러닝의 모든 알고리즘 체득.

실무에 써먹을 수 있는 핵심 개념들만 하루 7시간씩 5일만에 익힙니다. 현재 가장 핫한 딥러닝 알고리즘을 빠짐없이 모두 경험해 볼 수 있습니다. 하루에 한 개씩 각 알고리즘을 이해하고 직접 코드로 구현해보며 꼼꼼하게 정복합니다. 

[딥러닝 5일 썸머 스쿨] 하나로 딥러닝 입문 완벽히 끝내세요.
여기저기 돌아다니며 자투리 지식 주워담기는 이제 그만. 전기수 수강생이 추천하는, 믿을 수 있는 곳에서 배우세요.

짧은 시간에 집중적으로 알고리즘들을 총정리해주기 때문에 입문자가 큰 맥락을 잡기에 가장 적절한 강의인 것 같습니다.

방학 때 약간 시간이 남았는데, 다음 학기부터 딥러닝을 공부하고 싶었어요. 그 전에 빠르게 overview를 하면 좋겠다고 생각했고요! 그래서 패스트캠퍼스의 딥러닝 과정들을 찬찬히 살펴보다가 딥러닝 5일 썸머스쿨 수강 신청을 하게 되었습니다. 5일 동안, 단기간이었지만 제가 원했던 만큼 딥러닝 기본기를 쌓고 나올 수 있었어요. 텐서플로우 사용법도 익혔고, 딥러닝의 기본 알고리즘 등에 쉽고 명료하게 접근할 수 있었습니다.

불가능하지 않습니다.
오직 입문자를 위한, 맞춤형 5일 딥러닝 기본기 과정
!

[현업 딥러닝 전문가의 밀착 지도]

미국 헤지펀드 WorldQuant 컨설턴트, 대학원에서 딥러닝을 금융에 적용하는 연구 중인 강사님이 직접 곁에서 알려드립니다. 딥러닝의 기본적인 개념과 큰 그림, 실제 어떤 식으로 적용 되는지 자세히 배우세요.

[꼭 알아야 하는 핵심 개념만 골라서]

딥러닝 핵심 원리의 기초는 중학생도 이해할 수 있습니다. 복잡한 수학 수식들을 하나하나 공부하기 보다 딥러닝의 가장 필수적인 요소들만 우선순위로 뽑아서 공부합니다.

[직접 손으로 쓰면서 배우자]

기존 강의는 이론강의 시간이 길고 실습 시간이 짧아, 수강생들의 이론 이해도가 아쉬웠습니다. 본 강의는 최소한의 개념만 이해하고 하루종일 실습에 집중하는 가장 효과적인 학습법으로 가르쳐드립니다.

‘가장 적은’ 사전지식으로
‘가장 많은’ 알고리즘을 배워가는
[딥러닝 5일 썸머 스쿨]

하루에 한 개씩, 알고리즘 완전 정복.
풍부하고 다양한 데이터셋을 사용하여 대표적인 딥러닝 알고리즘 모두 실습합니다. 딥러닝 손맛을 느껴보세요!

실습 결과물 예시

1) 강화학습 cart pole

딥러닝 아예 모르셔도 상관없습니다. 딱 5일만 투자하세요!

이제 막 딥러닝을 시작하려는 대학(원)생
단기간에 인텐시브하게 딥러닝을 끝내고 싶은 바쁜 직장인

잠깐! 본 강의는 기초적인 파이썬 문법, 함수 지식을 가진 분들께 적합합니다.
아래 항목 중 3가지 이상 해당되는 경우 수강하시는 것을 추천드립니다.

 

*사전 체크 리스트
1. 나는 python의 기본 문법(반복,조건문,함수,클래스,랜덤 등)을 알고 있다.
2. python 대표 라이브러리인 numpy, pandas, matplotlib 를 사용해본적이 있다.
3. 간단한 통계,미적분,행렬,벡터 개념을 이해하고 있다.
4. 분류(Classification)와 회귀(regression)에 대해서 알고 있다.

나에게 맞는 과정이 무엇인지 잘 몰라 고민되시나요?

담당 매니저가 개인별 상황에 맞춰 커리큘럼을 제안해 드립니다.
무료 상담을 신청하세요!

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조한준 매니저
02-501-9396 / help-school@fastcampus.co.kr

*궁금하신 사항이 있으면 언제든지 연락주세요 🙂

잠자는 시간도 아까운, 5일간의 일정 확인하기.
독학으로는 5개월 이상 소요되는 과정을 5일간 집약적으로 알려드립니다. 아침부터 저녁까지 딥러닝! 

딥러닝 기초 개념 (Cost Function, Activation Function, Overfitting 등)과 실습에 필요한 Tensorflow의 설치 및 기본적인 사용법에 대해 알아봅니다. 또한 프로그램 구현에 필요한 모듈(Numpy, Pandas, Matplotlib 등) 을 필요한 기능위주로 실습을 통해 익힙니다.
신경망은 인간의 뇌가 패턴을 인식하는 방식을 모사한 알고리즘입니다. 이를 이용하여 각종 분류(classification) 및 군집화(clustering) 문제 뿐만 아니라 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 신경망은 딥러닝의 기본 골격으로 이것을 확실히 이해하고, 더불어 다중 신경망의 학습 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 신경망을 이용하여 Regression/ Classification 문제를 프로그램 구현을 통해 해결해보고, 신경망과 딥러닝의 이해를 높입니다.
CNN은 이미지 처리 분야에서 빠른 속도로 발전하고 있는 분야입니다. Convolution 연산을 신경망에 접목시켜 이미지 처리의 성능을 급격히 개선시켰습니다. CNN의 연산 과정을 학습하고, 실제 이미지 처리 프로그램을 구현해봄으로써 CNN을 이해합니다.
RNN은 현재의 입력 데이터와 과거 데이터를 같이 고려하는 재귀 형태의 딥러닝 모델입니다. 실제 상황에서 출력값은 그 시점의 입력값 뿐 아니라 과거에 무슨 데이터가 있는지를 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 주가를 예측하거나 문장을 보고 다음에 올 단어를 예측 할 때 바로 앞에 있는 데이터만을 고려하게 되면 예측력이 떨어질 수 밖에 없습니다. 실제로 문장에서 다음 단어 예측이나 주가 예측 프로그램을 구현해봄으로써 RNN 모델이 기본 신경망에 비해 어떤 이점이 있는지 알아봅니다.
GAN은 판별자와 생성자의 두 모델로 구성되어 서로 대립을 통해 성능을 개선시켜나가는 모델로, 최근 딥러닝 아이디어 중 가장 연구가 많이 진행되고 있는 분야 중 하나입니다. 간단한 이미지 생성 실습을 통해 판별자와 생성자가 어떻게 대립하여 성능을 개선시켜나가는지 알아봅니다. 강화학습이란 에이전트가 행동과 보상의 경험을 축적하여 최적의 전략을 찾아내는 방식의 알고리즘입니다. 환경상태, 행동, 보상 세 가지로 구성되며, 이를 어떻게 모델링 하는지가 강화학습을 활용하는데 있어서의 핵심입니다. 실습을 통해 강화학습을 위한 모델링을 어떻게 하는지에 대해 알아봅니다.

데일리 커리큘럼 확인하기

[DAY 01 Basic of Deep Learning]

<오전>

⠂강의 OT
⠂Installing Tensorflow on AWS, 환경 세팅

실습
⠂Basic of Tensorflow 기본 개념/연산자/함수 설명 및 실습
⠂기본적인 Tensorflow 라이브러리 및 모듈 사용법 실습
⠂Tensorflow Hub를 활용한 영화 리뷰 데이터(IMDB) 감정 분석 프로그램 구현

<오후>

⠂Numpy, Pandas, Matplotlib 기본 개념/연산자/함수 설명 및 실습
⠂Cost Function, Activation Function, Overfitting, Back-Propagation, Gradient Descent 기본 개념 설명 및 실습
⠂Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression 의 개념과 차이점

실습
⠂기본적인 Numpy, Pandas, Matplotlib 라이브러리 및 모듈 사용법 실습
⠂Tensorflow를 활용한 DeepDream 알고리즘 구현
⠂간단한 숫자 데이터를 사용하여 Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression 각각을 실습

(실습 데이터 : IMDB 데이터셋, DeepDream 데이터셋)


[DAY 02 Neural Network]

<오전>

⠂기본 신경망 개념 및 필요한 개념 설명
⠂Linear Regression 내용 실습

실습
⠂다중 분류 데이터를 이용하여 Regression/Classification 문제에 적용하는 프로그램을 구현

<오후>

⠂Classification (Logistic Regression), 다중 신경망 개념 및 필요한 개념 설명
⠂MNIST Data 설명
⠂MNIST Data와 기본 신경망 / 다중 신경망 / CNN / RNN을 활용하여 숫자 인식도를 높이는 프로그램 구현해보는 과정 설명

실습
⠂MNIST Data를 이용하여 Logistic Regression과 다중 신경망을 적용하여 보다 개선된 프로그램 구현
⠂Kaggle 데이터 셋을 활용하여 신경망 및 다중 신경망을 적용한 프로그램 구현

(실습 데이터 : MNIST 데이터셋, Zoo 데이터셋)


[DAY 03 CNN]

<오전>

⠂Fundamentals of CNN, CNN의 기본 개념 설명 및 간단한 프로그램 구현

실습
⠂CNN을 활용한 MNIST Data 처리

<오후>

⠂Case Study, 다양한 CNN 구현 실습 진행

실습
⠂CNN을 활용한 CIFAR-10 Image 분류 프로그램 구현
⠂CNN을 활용한 ImageNet 이미지 인식 프로그램 구현

(실습 데이터 : MNIST 데이터셋, CIFAR 10 Image, ImageNet 데이터셋)


[DAY 04 RNN & LSTM]

<오전>

⠂Fundamentals of RNN. RNN의 기본 개념 설명 및 실습

실습
⠂RNN을 활용한 MNIST Data 처리

<오후>

⠂LSTM, GRU 의 기본 개념 설명 및 실습
⠂Case Study, 다양한 RNN, LSTM, GRU 구현 실습 진행

실습
⠂RNN을 활용한 World2Vec Data 처리와 Char-RNN(글자생성) 구현
⠂RNN을 활용한 주가 예측 프로그램 구현

(실습 데이터 : MNIST, Word2Vec, Char-RNN, Stock Prediction)


[DAY 05 GAN, 강화학습]

<오전>

⠂Fundamentals of GAN, GAN의 기본 개념 설명 및 실습
⠂GAN을 이용하여 실제 이미지를 생성하는 프로그램을 직접 구현해보는 실습 진행

실습
⠂GAN을 활용한 MNIST Image Generating(MNIST 데이터와 같이 숫자 손글씨 이미지를 컴퓨터가 생성하는) 프로그램 구현

<오후>

⠂Reinforcement Learning, 강화학습의 기본 개념 설명 및 실습
⠂Q-Learning, DQN, OpenGym 을 이용한 실습
⠂Frozen Lake, CartPole Game을 수행하는 프로그램을 강화학습을 활용하여 직접 구현해보는 실습을 진행
⠂강의 마무리

실습
⠂강화학습과 DQN을 활용한 Frozen Lake Game 구현
⠂강화학습과 DQN을 활용한 Cart Pole 구현

(실습 데이터 : Frozen Lake, Cart Pole, MNIST Image Generator)

 

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민종현 강사님

딥러닝의 알고리즘을 활용해서 무언가를 만들어보고 문제를 해결하는 것은 결국 ‘반복 학습’입니다. 그래서 5일동안 계속해서 손으로 딥러닝을 익힐 수 있도록 할거에요. ‘아, 이런 방식으로 딥러닝이 구현되고 동작하는구나!’하고 직접 체득하는 과정입니다.

제가 직접 시간을 쏟아가며 익힌 딥러닝에 대한 개념과 구현에 필요한 디테일한 내용들을 5일동안 압축적으로 전달해드릴 예정이니, 딥러닝 분야에 꿈을 키우시는 분들이라면 꼭 만나뵙기를 기대하고 있겠습니다.

  • 현, WorldQuant LCC Consultant
  • 전, 패스트캠퍼스 딥러닝 썸머스쿨 1기, 2기 강사
  • 전, (주)이씨오, 소프트웨어 개발자
  • 전, 고려대학교 컴퓨터학과 학사 및 석사

결코 만족하지 않습니다.

패스트캠퍼스 SCHOOL의 모든 강의는 담당 매니저가 직접 강의 기획부터 강사님, 커리큘럼까지 관리합니다. 항상 최신 기술의 커리큘럼을 기획합니다.

분기별 채용공고 분석 & 커리큘럼 반영
지원자격/우대사항/기타사항을 분석해서 기업이 요구하는 사항을 분석하고 커리큘럼에 반영합니다.

전문가 7인과의 기획미팅
강의 운영 중 애로사항 및 수강생 이해도를 강사 및 조교 7명이 정성적으로 측정하여 커리큘럼 업데이트시 반영합니다.

지난기수 회고 & 수료생 피드백
매 강사님, 프로젝트가 끝날 시 상시로 피드백을 수집하여 강의에 실시간으로 반영합니다. 또한 기수가 끝난 후 이를 바탕으로 더 나은 강의를 제공하기 위해 노력합니다.  

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조한준 매니저 02-501-9396
help-school@fastcampus.co.kr
* 1:1 상담은 무료로 진행됩니다. 상담 대기자가 많아 상담이 지연될 수 있습니다. 서둘러 신청해주세요!

등록프로세스.
작심 10일! 데이터 사이언스 입문 SCHOOL은 사전 과제 없이 오로지 상담으로 선발됩니다.
가능한 빠른 시일 내에 상담 받아보시길 권장드립니다!

서비스 기획자로 가는 가장 확실한 로드맵.
막막한 당신을 위해 서비스 기획자로서의 방향성 확실하게 잡아드리겠습니다.

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총 13주, 풀타임 집중 과정

비전공자도, 재직자도 모두  OK!  단지 맛만 보는 과정이 아닙니다. 수료후 바로 실무에 뛰어들 수 있는 탄탄한 실력과 경쟁력을 갖출 수 있도록 실무에 특화 되어있는 수업입니다. 

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현직 전문가의 실무 노하우

타사 비교 불가! 특강으로 끝나는 것이 아닌 각 분야별 현직 전문가만 강사로 모셨습니다. 현직 기획자/개발자를 5명 이상 만나고 현장에서 경험으로 체득한 실무 스킬과 깊이가 다른 노하우를 가져갈 수 있습니다.

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커리어 전환을 위한 프리미엄 과정

서비스 기획자로서 커리어 전환을 목표로 포트폴리오 맞춤 피드백, 기술모의 면접, 기업과 1:1 면접을 진행하는 Hiring day 참가 등 프리미엄 커리어 서비스를 제공합니다.

FAQ.

개발 관련 경험이 없어도 수강이 가능할까요?

수강하는데 있어 파이썬 기초 문법에 대한 지식은 필요합니다. 자세한 사항은 사전 체크리스트를 확인해주세요. 더 궁금한 내용은 언제든 담당 매니저를 통해 문의해주시기 바랍니다.

강의는 5일동안 진행되는 건가요? 전부 다 참석해야 하는 건가요?

네, 본 강의는 5일간 아침 10시부터 저녁 6시까지 전일제로 진행되는 과정입니다. 수강 시 5일 전부 참석하셔야 합니다.

강의를 듣고나면 뭘 얻어갈 수 있는 건가요?

1. 딥러닝에 대한 기초적인 개념을 정립할 수 있고,
2. TensorFlow의 사용법을 확실히 익힐 수 있습니다.
3. 또한 딥러닝의 핵심 알고리즘을 모두 경험해 볼 수 있으며,
4. 직접 코딩을 통해 문제를 해결하는 경험을 통해 실무 인사이트를 기를 수 있습니다.

수강료에는 무엇이 포함되어 있나요?

수강료에는 1) 일 7시간씩 총 35시간의 이론/실습 강의와 2) 약 30시간 상당의 실습용 AWS 서버 비용 전액 이 모두 포함되어 있습니다. 수강료 140만원을 기준으로 계산했을 때, 시간당 약 4만원으로 책정되었습니다.

기존 입문 강의와 비교해보세요!

본 강의는 실습에 집중한 과정입니다. 비전공자분들이 당장 데이터 사이언스를 공부하기 위해 필요한 기본기를 쌓아드립니다.

 이론은 가르쳐줄테니 실습은 각자 알아서?

예제풀이 & 테스트 & 퀴즈를 하루종일 반복해드립니다. 지금 이 자리에서 몸에 새기세요.

 입문 강의라더니.. 진짜 왕초보는 따라가기 힘들고, 전공자만 알아듣는 수업?

기초가 없는 비전공자와 전공자의 학습 속도는 다를 수 밖에 없습니다.
본 강의는 비전공자도 전공자처럼 데이터 사이언스 수업을 잘 따라갈 수 있게 기본기를 만들어 드립니다.

이것 저것 많이 배우느라, 깊이는 없고 진도만 빠른 강의?

다양한 내용을 보여주며 구경만 시켜주는 강의가 아닙니다.
첫날과 마지막날에 전반적인 상황을 정리 전달해 시야를 넓혀 드리고, 나머지는 오직 기본기를 만드는데에만 집중합니다.

딥러닝 5일 썸머 SCHOOL

기    간 2019.8.19.~ 2019.8.23.
일    정 월 ~ 금 (7h/day)
AM 10:00 - PM 18:00
(점심시간 13:00 - 14:00)
준비물 개인 노트북
장    소 패스트캠퍼스 강남 본원
문    의 조한준 매니저 : 02-501-9396
궁금하신 사항이 있으면 언제든 연락주세요 🙂

수강료
정가 140만원

 

※ 카드 12개월 무이자 할부 시!

 

약 월 12만원

기 간 2018. 12. 03(월) – 2018. 02. 28(목)
*휴강 : 12/24-26, 12/31, 1/1, 2/4-6 (*13주 과정)
일 정 월~금, 풀타임 전일제(자습 포함)
(자습) AM 10:00 ~ 12:00 / PM 5:00 ~ 6:00
(강의) PM 1:00 ~ 5:00 or 6:00
* 강의가 없는 평일에는 쾌적한 자습 공간을 제공합니다.
장 소 패스트캠퍼스 강남 미왕빌딩
준비물 Macbook (Sketch app 설치필수 *수강시 할인권 제공)
정 원 최대 25명(결제자 선착순으로 마감)
담당자 조찬일 매니저 02-517-0694

등록 프로세스.
UX/UI 디자인 SCHOOL은 상담 및 사전 과제 진행 후 합격하셔야 들으실 수 있는 프리미엄 강의 입니다.
대기자가 많으니 일단 신청을 서둘러 주세요! 

  • 상담 신청
  • 전화 상담
  • 사전 과제
  • 합격 안내

1:1 무료 전화 상담 신청

SCHOOL 과정은 '전화 상담 신청'을 시작으로 등록을 위한 프로세스가 진행됩니다.
다양한 수강생들과의 상담 경험을 가진 매니저와 함께 여러분이 꿈꾸는 커리어의 방향에 대해 논의하고, 적지 않은 시간과 수강료를 투자해야하는 과정이므로 모집 시 최대한 강의에 대한 의욕과 수강 목표가 뚜렷한 분들을 선발하여 매 기수를 구성하고 있습니다.

상담 신청 후 24시간 이내 담당매니저 연결

상담 신청 후 최대 24시간 이내에 본과정을 총괄하는 담당매니저가 유선으로 자세한 커리큘럼 소개와 함께 자신의 수준과 상황에 맞는 코스는 무엇인지 진단해드립니다.이를 통해 교육 과정에 대해 보다 상세히 안내해드리고, 커리어 방향에 대한 논의를 합니다.

사전과제 및 2차 면접

상담 후 담당 코스매니저가 사전과제를 부여합니다. 사전과제는 선발의 당락을 결정하기 위한 것이 아니라, 최소 한의 베이스를 확인하고 수강에 대한 의지를 확인하기 위한 것 입니다. 필요에따라 2차적으로 방문상담 및 면접이 진행됩니다.

SCHOOL 최종 합격 안내

사전 과제까지 제출하시면 앞서 진행된 모든 과정에 대해 검토한 후, 과제 제출일 기준 7일 이내에 이메일을 통해 결과를 안내해 드립니다.안내와 함께 수강료를 결제할 수 있는 링크를 발송드립니다.

취업 지원 프로그램

현업자 특강

현업에서 실제로 서비스 기획을 담당하고 있는 실무자가 생생한 기획 노하우와 여러 현업 에피소드 및 문제해결 방안에 대한 정보를 제공합니다. 이론공부나 인터넷 리서치로는 채워지지 않던 실무 경험 전수 및 세밀한 질의응답이 이루어집니다.

다이렉트 매칭

HIRING DAY 등 제도화된 Route를 통한 취업 연계 이외에도 하루에 보통 3~4건의 구인 요청을 받습니다. 수료생이 취업을 희망하는 회사에서의 구인 요청을 맞춤형으로 수료생 여러분께 전달해 더 많은 맞춤형 면접 기회를 제공합니다.

HIRING DAY

수료생들이 채용 수요가 있는 기업들을 직접 만나볼 수 있는 자리로, 한 자리에서 채용 수요가 있는 기업들을 만나 1:1 인터뷰를 통해 그 동안 학습한 역량을 맘껏 발휘하는 적극적 구직의 기회입니다.