안녕하세요. 딥루트 @deep-root입니다.
이번 포스팅에서는 제가 공부할 때 참고했던/참고하고 있는 한글 그리고 한국어 기반 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 자료에 대한 소개 입니다. 오늘 간략히 소개하고 추가적으로 들어오는 정보가 있으면 계속 업데이트를 하기 위해서 제목에 1 이라고 표현했습니다 :)
출처: http://www.edwith.org/deeplearningchoi
참고로 오늘 소개해드리는 자료는 한국어 기반 콘텐츠 이기 때문에 머신러닝/딥러닝에 입문하고 싶으신 분들에게 좋은 자료가 될 것 같네요. 강의를 듣고 이것 저것 구현해 보고 하시면,
- [딥러닝 토이즈, Deep Learning Toys] Neural Style Transfer
- [딥러닝 토이즈, Deep Learning Toys] Quick, Draw! Handwriting recognition.
소개해드렸던 자료들 같이 재미있는 딥러닝 네트워크를 직접 만들어 보실 수 있습니다.
카이스트 문일철 교수님의 인공지능 및 기계학습
과학기술 분야 온라인 공개강좌 서비스 Star-mooc에 들어가시면 우리나라 과기원에서 공유하는 다양한 강의들을 들어보실 수 있는데요. 이중에서 문일철 교수님의 인공지능 및 기계학습 1, 2를 들어보시는 것을 추천합니다. 사실 기계학습 분야는 많은 사람들이 관심을 가지고 있음에도 불구하고 대부분의 강의들이 영어 기반이 많이 때문에 어떤 내용을 이해하는데 어려움이 있곤 했는데요. 강의를 들어보시면 한국어로 쉽고 자세하게 설명해주시기 때문에 차근차근 따라가시면 큰 도움이 되실 것 같습니다 .
홍콩과기대/네이버 Clova 김성훈 교수님의 모두를 위한 딥러닝
출처:https://www.youtube.com/user/hunkims/playlists
제목을 보면 느낌이 팍팍 오시죠? 말 그대로 모두를 위한 딥러닝 강의 입니다. 딥러닝의 기초부터 현재 성숙한 결과를 보여주고 있는 CNN/RNN까지 다양한 내용을 아주 쉽게 설명해주십니다. 또한 Tensorflow (Python) 라이브러리를 기반으로한 여러 실습 코드들도 함께 제공하기 때문에 강의를 들으면서 한땀한땀 배운 것을 확인해 나갈 수 있는 것도 아주 좋죠!!
(참고로 재생목록에 들어가시면 더 다양한 자료를 담겨 있습니다)
카카오 브레인 최성준 박사님의 최신 논문으로 시작하는 딥러닝
출처: http://www.edwith.org/deeplearningchoi
마지막으로 최신 논문으로 시작하는 딥러닝 입니다. 이 강의는 위의 모두를 위한 딥러닝 강의를 수강한 다음 보신다면 더욱 좋을 것 같은데요. 기초적인 부분을 빠르게 설명한다음 딥러닝 분야에서 트렌디한 최신 논문을 기반으로 해서 강의를 진행합니다. 기본적인 CNN 구조에서부터 요즘 핫한 GAN 까지 여러 분야들에 대해 설명이 진행되고, 중간중간 Tensorflow 예제를 통한 실습도 진행합니다. 중간중간 딥러닝 구조에 대한 이해나 여러 팁들도 함께 제공되기 때문에 최근 딥러닝 연구를 시작한 분들이라면 한번 완강을 하시면 좋을 것 같습니다.
이상 머신러닝 / 딥러닝에 관심있으신 분들이라면 쉽게 공부해볼 수 있는 자료였습니다. 저 또한 해당 강의들을 보면서 재미있게 공부해 볼 수 있었고 많은 도움이 되었기에 이렇게 소개하는 시간을 가져보았습니다.
앞으로 또 다른 재미진 자료가 있으면 함께 공유하겠습니다 :)