딥러닝 토크 처음 시작할 때도 한번 추천한 바 있는데, 그게 벌써 2년 전이더라고요. 그 때 추천해드린 자료도 여전히 좋은 자료들인데요, 새로운 자료들도 좋은게 많아 2년 만에 2019년 버전으로 업데이트 하였습니다!
영상에서 소개하고 있는 무료 강좌 / 책 링크들은 다음과 같습니다.
(유튜브 위주로 올렸으나 사이트들도 있는 경우가 많으니 참고하세요)
[무료 강좌 - 섬머스쿨]
머신러닝 1시간으로 입문하기 (Terry) https://goo.gl/FoPe2c
Deep Learning & Reinforcement Learning Summer School
(2017) https://goo.gl/4WthXN
(2018) https://goo.gl/Z7stFe
Machine Learning Summer School (MPI) https://goo.gl/5hQtA1
[무료 강좌 - 한학기 강좌]
DeepLearning.ai (Andrew Ng) https://goo.gl/mMr4AW
CS231n (Stanford) https://goo.gl/WTLZkg
CS224d (Stanford) https://goo.gl/nmY6Ws
Fast.ai (Fast.ai) https://goo.gl/aBkesx
[무료 강좌 - 강화학습]
Deep RL bootcamp (UC Berkeley) https://goo.gl/i6CbtR
UCL lectures (DeepMind) https://goo.gl/gF7EoY
CS294 (UC Berkeley) https://goo.gl/d17a5x
[무료 강좌 - 한글]
모두의 딥러닝 (김성훈) https://goo.gl/zP6cYS
모두의 강화학습 (김성훈) https://goo.gl/XQiB9f
자연어 처리 (조경현) https://goo.gl/h8q6Kw
딥러닝 논문들 (최성준) https://goo.gl/7f2YyN
머신러닝 & 파이썬 (최성철, 유료) https://goo.gl/gy3U2y
[무료 책]
"Pattern Recognition and Machine Learning" https://goo.gl/EMbNKm
"The Element of Statistical Learning" https://goo.gl/Y8GqqG
"Gaussian Process for Machine Learning" https://goo.gl/4LU3Df
"Dive into Deep Learning" https://goo.gl/Bk5wF5
"Deep Learning" https://goo.gl/4kVPrm
"Machine Learning: a Probabilistic Perspective" (유료)
[비디오]
[슬라이드]
[youtube] https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq
[facebook] https://www.facebook.com/deeplearningtalk/
* T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다.
[facebook] http://facebook.com/trobotics
[rss] http://t-robotics.blogspot.kr/feeds/posts/default
