인공지능(AI, Artificial intelligence)
Framework
Framework tutorial
Reference Materials for Choosing a Framework
- pytorch vs tensorflow in 2022
- MATLAB vs. Python: Which One Is Right for You?
- Which is better for AI Python or R
- 딥러닝을 위해 어떤 GPU를 골라야 할까?
Machine Learning
focused on practice
- (*)핸즈온 머신러닝 : 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무 2판 Youtube
- 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 Youtube
- ML, PCA, DL 등을 전반적으로 설명하는 외국 채널
- 머신 러닝 교과서 3판 Youtube
- 생활코딩 머신러닝 Youtube
focused on mathematical theory
- (*)Pattern-Recognition-and-Machine-Learning (PRML-Bishop) PDF 한글 번역 Python Code
- 패턴 인식과 머신러닝(제이펍 출판사) 한글 번역판 책도 존재
- (*)Mathematics for Machine Learning (MML) PDF 고려대 한글 자료
- (*)Probabilistic Machine Learning: An Introduction (머피책 1판) github page PDF
- Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (머피책 2판) github page PDF
- An Introduction to Statistical Learning PDF - Second Edition
- 해석 가능한 머신러닝
etc.
- EliceAcademy
- Do it! 딥러닝 입문
- 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝
- 모두의 딥러닝
- 외 일부 도서 무료 제공
Deep Learning
Stanford Series
- CS230 (Deep Learning)
- CS182 (Deep Learning: Spring 2021)
- CMU 11-785
- CS329S (Machine Learning Systems Design)
- CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)
- CS224d (Natural Language Processing with Deep Learning)
Sung Kim Series
- Sung Kim 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의
- Andrew Ng Supervised Machine Learning: Regression and Classification
- Andrew Ng Coursera 강의 정리
Books
- (*)밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈 (3편으로 구성)
- (*)Deep Learning-Ian Goodfellow PDF
- Do It! 딥러닝 입문
- 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝
- Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문
- Dive into Deep Learning
- PYTORCH로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기
- 파이토치 한번에 끝내기
- 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 eBook Github
Reinforcement Learning
- (*)단단한 강화학습 영어 원서도 추천
- (*)CS234: Reinforcement Learning Winter 2022
- UCL Course on RL
- Spinning Up in Deep RL!
- huggingface-RL course
- Deep Reinforcement Learning: CS 285 Fall 2021 (UC Berkeley)
- 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습
- Reinforcement Learning: An Introduction