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  패스트캠퍼스
  <a href="https://fastcampus.co.kr/data_online_cptvsn">&lt;컴퓨터비전:초격차&gt; 패키지</a>에서 제가 맡은 첫번째 파트가 오픈되었습니다. "컴퓨터비전을 위한 딥러닝 기초"
  파트이며, 크게 "딥러닝 개론" 챕터와 "CNN 개론" 챕터로 구성되어 있습니다.
  기초적인 개념부터 시작해 선형회귀 - 신경망 - CNN으로 이어지며, 신경망 및 CNN
  구조의 각 부분이 어떤 역할을 하며 또 실제로 어떤 의미를 가지는지까지 자세히
  풀어 설명한다는 점에서 차별점을 가진다고 생각합니다.
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<p><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjcCoW1-j_M7hLzrAjz890qLn-Fw7twrTQxvMENu2QWchY3LR2yog1uxLG6_IeeJtAroi8jtuIMsV3ChdL6tnzextdq2ol7d6OlvJhvbp850rA5UHlYl18FMu-oLMj_HRnQO80zYcSuDVLGOYA-x8xyII6wMtkElC7RlmadGCFsz4XciIyM-FfN3kFy"><img alt="" data-original-height="1008" data-original-width="2492" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjcCoW1-j_M7hLzrAjz890qLn-Fw7twrTQxvMENu2QWchY3LR2yog1uxLG6_IeeJtAroi8jtuIMsV3ChdL6tnzextdq2ol7d6OlvJhvbp850rA5UHlYl18FMu-oLMj_HRnQO80zYcSuDVLGOYA-x8xyII6wMtkElC7RlmadGCFsz4XciIyM-FfN3kFy" width="100%"></a>
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  수강생분들이 이어지는 파트2 "컴퓨터비전 특화 이론과 실습", 파트3 "컴퓨터비전
  응용분야 실습 프로젝트", 파트4 "최신 컴퓨터비전 기술과 논문 코드 구현"에 잘
  준비할 수 있도록 강의를 구성했습니다. 저도 파트1에서는 강사지만, 파트2부터는
  수강생의 입장에서 기대가 됩니다.
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<p><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgIsy1DG0SD0O4KPIfNecbUKk4ZqF9aNUEMv2564pJBFTeUVOyvy4-uNwFCWfrI2mDPiiIOwdbmVYnRLfdxjjDM6b5HDb1UeiZhxhwr3qA-HOCJETgOAbwfI-PIgeYTjKPq-dobyAjXHqLxs3TpXNoV-6ojEaj7Pp4cMDDh8ggrrqAlDfeYXWUph1sk"><img alt="" data-original-height="2108" data-original-width="1682" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgIsy1DG0SD0O4KPIfNecbUKk4ZqF9aNUEMv2564pJBFTeUVOyvy4-uNwFCWfrI2mDPiiIOwdbmVYnRLfdxjjDM6b5HDb1UeiZhxhwr3qA-HOCJETgOAbwfI-PIgeYTjKPq-dobyAjXHqLxs3TpXNoV-6ojEaj7Pp4cMDDh8ggrrqAlDfeYXWUph1sk" width="80%"></a>
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  <a href="http://www.yes24.com/Product/Goods/107477798">&lt;비전공자를 위한 딥러닝&gt;</a>
  출간 직후 제안받은 강의였는데, 이 강의 역시 많은 비전공자분들과 입문자분들께
  도움을 주는 컨텐츠가 되길 바랍니다.
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  블로그에 글을 쓰다가 책 출판 제의를 받게 되었고, 책을 내자 강의 제안을 받게
  되어 여기까지 오게 되었습니다. 저도 아직 이제 막 커리어를 시작한 주니어
  개발자이지만, 저처럼 컨텐츠 생산에 관심이 있는 주니어 개발자분들 혹은 개발자를
  꿈꾸는 학생분들께서 블로그/책/강의에 대해 궁금한 점이 있다면 얼마든지
  질문해주세요. 메일도 좋고 블로그 댓글도 좋습니다. 올해에는 해당 주제로
  포스팅도 할 계획이며, 아웃풋(컨텐츠 생산)으로는 한 해 목표를 벌써 달성했기
  때문에 인풋(공부)에 더 집중할 생각입니다.
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국문과 공대생

패스트캠퍼스   <컴퓨터비전:초격차> 패키지에서 제가 맡은 첫번째 파트가 오픈되었습니다. "컴퓨터비전을 위한 딥러닝 기초"   파트이며, 크게 "딥러닝 개론" 챕터와 "CNN 개론" 챕터로 구성되어 있습니다.   기초적인 개념부터 시작해 선형회귀 - 신경망 - CNN으로 이어지며, 신경망 및 CNN   구조의 각 부분이 어떤 역할을 하며 또 실제로 어떤 의미를 가지는지까지 자세히   풀어 설명한다는 점에서 차별점을 가진다고 생각합니다. 
  
  수강생분들이 이어지는 파트2 "컴퓨터비전 특화 이론과 실습", 파트3 "컴퓨터비전   응용분야 실습 프로젝트", 파트4 "최신 컴퓨터비전 기술과 논문 코드 구현"에 잘   준비할 수 있도록 강의를 구성했습니다. 저도 파트1에서는 강사지만, 파트2부터는   수강생의 입장에서 기대가 됩니다. 
  
  <비전공자를 위한 딥러닝>  출간 직후 제안받은 강의였는데, 이 강의 역시 많은 비전공자분들과 입문자분들께   도움을 주는 컨텐츠가 되길 바랍니다. 
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  블로그에 글을 쓰다가 책 출판 제의를 받게 되었고, 책을 내자 강의 제안을 받게   되어 여기까지 오게 되었습니다. 저도 아직 이제 막 커리어를 시작한 주니어   개발자이지만, 저처럼 컨텐츠 생산에 관심이 있는 주니어 개발자분들 혹은 개발자를   꿈꾸는 학생분들께서 블로그/책/강의에 대해 궁금한 점이 있다면 얼마든지   질문해주세요. 메일도 좋고 블로그 댓글도 좋습니다. 올해에는 해당 주제로   포스팅도 할 계획이며, 아웃풋(컨텐츠 생산)으로는 한 해 목표를 벌써 달성했기   때문에 인풋(공부)에 더 집중할 생각입니다.

[패스트캠퍼스] 제가 맡은 컴퓨터비전 강의가 오픈되었습니다

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