#16. 딥러닝을 위한 하드웨어 구성하기

원래 모든 것들이 다 '장비빨(?)'이 서야 할 맛이 나는 법이죠. 딥러닝을 공부하려는 분들 중 아마도 '나 컴퓨터부터 다시 사야겠어'라고 생각하시는 분들 많을 것 같은데요, 그래서 오늘은 딥러닝을 위해 컴퓨터를 구성할 때 무엇들을 고려해야하는지 부품 가이드를 만들어봤습니다. 이제 돈만 준비하시면 됩니다 ㅎㅎ

* 테리의 딥러닝 머신 (2016년 11월 블프 때 싸게 구매함)

TV겸 모니터 : Samsung 4K TV KU6270 40인치 (52만)
CPU : Intel i5 6600k 3.90Hz 6M cache (27만)
CPU쿨러 : Cooler Master Hyper 212 Evo (4.5만)
GPU : MSI GeForce GTX1070 8GB (52만)
메인보드 : ASUS Z170-A (16만)
메모리 : G SKILL DDR4 16GB (10만) SSD : Crucial MX300 750GB (14만)
파워 : Corsair CX750 750W (8.5만)
케이스 : Deepcool V2 ATX (7.5만)
스피커 : Logitech Z506 5.1ch 150W (7.5만)
키보드 : Corsair Strafe Mechanical, 체리 청축 (8.5만)
마우스 : Logitech M705 (3.5만)
=========================
총 211만원!

[비디오]

[슬라이드]

*  테리의 딥러닝 토크
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#15. SNS로 딥러닝 소식 팔로우 하는 법

머신러닝 관련 최신 뉴스나 논문들을 귀신같이 접하고 페이스북 등에 공유하는 분들을 보면 '저 사람은 저런 소식을 어떻게 알았을까' 궁금증이 드는 경우가 많은데요, 사실 머신러닝 뉴스/논문 팔로우하기 그렇게 어렵지 않습니다. 제가 SNS로 머신러닝 소식 쫓는 법을 알려드리지요 ^^

* 오늘 소개해드린 사이트들
https://scholar.google.co.kr/
https://arxiv.org/
http://www.arxiv-sanity.com/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
https://twitter.com/TerryUm_ML/
https://www.facebook.com/terryum.io/
https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers/
https://www.fb.com/groups/TensorFlowKR/
https://www.fb.com/groups/AIKoreaOpen/
https://www.fb.com/deeplearningtalk/

[비디오]

*  테리의 딥러닝 토크
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#14. 딥러닝 논문리스트로 레딧 1위한 썰, 뒷이야기

이번에는 강의가 아니고요, 제가 얼마전 "2012년~2016년 가장 많이 인용된 딥러닝 논문 탑 100"을 깃허브에 발표해 화제가 되었던 썰을 풀려고 합니다. 이 레포로 연구자들의 주목도 많이받고, 쩌는 연구자들에게 메일/메시지들도 많이 받고 했었죠 ㅎㅎㅎ "테리의 딥러닝 강의"가 아닌 "딥러닝 토크"답게 이런 썰도 종종 풀어보겠습니다 >.<

[GitHub] "The Most Cited Deep Learning Papers" by Terry
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[비디오]

[슬라이드]

*  테리의 딥러닝 토크
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#13. 딥러닝은 피쳐러닝이다.

지난번엔 딥러닝과 머신러닝의 차이에 대해 설명을 드렸는데요, 그 설명이 조금 어려우셨을 수도 있을 것 같아 다시한번 쉽게 설명해 보았습니다. 딥러닝은 머신러닝의 과정에서 '피쳐 생성(선택)' 부분까지도 데이터 학습에 맡긴 것이라고 볼 수 있겠죠. 더 자세한 내용은 영상을 참고해주세요~

[비디오]

[슬라이드]

*  테리의 딥러닝 토크
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