[강의] 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 온라인강좌

TensorFlow를 본격적으로 시작하기전에, 관련된 블로그, 책, 까페, 강의 뭐 이런것들에 대한 정보를 수집하였다.

처음엔 팀장님이 말한 CNN위주로 검색을 했지만, 키워드를 TensorFlow와 머신러닝에 맞추었다.

다행이도, 가장 먼저 아주 훌륭한 TensorFlow강의를 발견하게 되었다.

강의제목

모두를 위한 머신러닝/딥러닝

강의URL

https://www.inflearn.com/course/%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B0%95%EC%A2%8C/

1. 강좌 소개

알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 “Super Power”를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.

이 머신러닝, 딥러닝 강좌는 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.

2. 도움되는 분들

• 인공지능에 대해 관심이 있는 누구나
• 머닝러신, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신분
• 머닝러신의 직접 구현해보고 싶으신 분

3. 참고자료

이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.

• Andrew Ng’s and other ML tutorials
  • https://class.coursera.org/ml-003/lecture
  • http://www.holehouse.org/mlclass/ (note)
  • Deep Learning Tutorial
• Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
  • http://cs231n.github.io/
• Tensorflow
  • https://www.tensorflow.org
  • https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
  • Deep learning @Udicity

4. 지식공유자 소개

김성훈

Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다.
비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다.
hunkim+ml@gmail.com

강의를 듣다가 이것저것 검색하다보니, 굳이 위의 사이트를 가입하지 않아도 볼 수 있었다..

http://hunkim.github.io/ml/

한마디 더 붙이자면, 김성훈 교수님같이 자신의 시간을 투자하여 아낌 없이 가지고 있는 지식을 공유하는분들이

점점 늘어나고 있다. 덕분에 많은 도움을 받고있다. 감사합니다.