HongJaeKwon, Seungwoo Han, Tae Heon Kim

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• 블로그

취지

This repository is intended for personal study in machine-learning

머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들께 도움이 되고자 작성하였습니다.

온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.

직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.

Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.

파이썬 (Python), 데이터분석 (Pandas, Numpy), 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)

• 생애 첫 코딩 - 파이썬 (김정욱)
  • 코딩 학원을 운영하고 있는 김정욱 대표의 파이썬 입문 강좌 (3시간). 라이트 과정은 무료로 제공하고 있습니다.
• 파이썬 강좌 코딩 기초 강의 Python | 김왼손의 왼손코딩
• NumPy(넘파이) 기본 - T아카데미
• Pandas 기본기 다지기 - T아카데미
• Pandas로 하는 시계열 데이터분석 - T아카데미
• 입문자를 위한 파이썬 기초 따라잡기 - 재즐보프
• 파이썬 데이터 시각화 튜토리얼 - 재즐보프

수학 (Mathmatics) & 통계 (Statistics)

• 선형대수 기초 - 3Blue1Brown
• Mathematical Monk Youtube(영문)
  • 딥러닝에 관련된 수학을 굉장히 쉽게 풀어놓은 유튜브.
• 딥러닝을 위한 선형대수학 - 올바른 수학교육 연구소
• 딥러닝 수학 강의 - 모두의연구소 Chanwoo Timothy Lee 님
  • 직접 손글씨로 딥러닝 수학의 원리를 이해하는데 도움이 되는 강의

머신러닝 (Machine Learning) & 딥러닝 (Deep Learning)

• Machine Learning by coursera - Andrew Ng

  • 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.

• 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 - 최성철 교수님(TEAMLAB)

  • 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 유료 (3만 3천원)

• 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow) - 김성훈 교수님

  • 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음.

• 고등학교 수학만 알면 따라할 수 있는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - 바람님

  • 바람님께서 유튜브 채널에 공개한 딥러닝 오픈 강의. 입문자도 이해하기 쉽게 설명.

• 딥러닝 홀로서기 - Idea Factory KAIST

  • 입문용으로 딥러닝에 대한 전반적인 이해를 위한 강의. 강의별 코드도 제공

• CS231n (영문) - Stanford

  • 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.

• 캐글실습으로 배우는 데이터사이언스 - 오늘코드

  • 입문자를 위하여 이해하기 쉽게 설명해주는 강의이며, 캐글을 경험하지 못한 분들은 입문용 강의로 추천.

• 청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 - 오늘코드

• Deep Learning by GOOGLE - Udacity

  • 평균 1분 내외의 굉장히 짤막한 강의로 이루어져 있음. 어느 정도 중급 단계에서 실전 코딩을 해보기 위하여 듣는 것을 추천 (Assignment를 완료해 보는 것을 추천)

• DEEP LEARNING, Spring 2020 - NYU CENTER FOR DATA SCIENCE

  • 딥러닝의 거장 얀 르쿤 교수님과 Alfredo Canziani 의 딥러닝 강의. 슬랑이드와 렉쳐를 제공하며, 한국어 자막은 진행중입니다.

• 테리의 딥러닝 토크

  • 딥러닝에 대한 강좌라기 보다는 보다 재밌게 에피소드 별/ 카테고리 별로 짧고 쉽게 설명해 주시는 강의. 지루하지 않고 재밌게 들을 수 있으며, 알기 쉽게 설명해 주는 것이 포인트 (개념 정리용).

• TensorFlow2 강의 - Shin's Lab

  • 깔끔한 설명과 수학에 대한 친절한 설명까지 곁들여진 강의. 강의자의 전달력이 좋고, 코드 설명과 더불어 논문에 대한 내용도 다룬다.

• Pytorch Zero To All (영문) - 김성훈 교수님

• 모두를 위한 RL강좌 - 김성훈 교수님

• 논문으로 시작하는 딥러닝 - 최성준님

• 수학 (Mathmatics)
• 통계 (Statistics)
• 머신러닝 (Machine Learning)
• 딥러닝 (Deep Learning)
• 최적화 & AutoML (Optimization-AutoML)
• 메타러닝 (Meta Learning)
• 시각화 (Visualization)
• 캐글 & 데이콘
• 블로그 (Blogs)
• 깃헙 저장소 (GitHub)
• 웹사이트 (Web Sites)
• 위키독스 (Wiki Docs)
• 유튜브 채널 (YouTube Channel)
• 논문 읽기 (YouTube)
• 데이터 사이언티스트 스토리 (Data Scientist Story)
• 페이스북 그룹 (Facebook Groups)
• 오픈데이터
• 텐서플로우 자격증
• 기타

• 기초

  • 머신러닝, 딥러닝을 위한 기초 수학 - 이경록

• 미분

  • 미분과 편미분(Ordinary Derivative & Partial Derivative) | 인공지능 및 컴퓨터 비전을 위한 수학 핵심 개념노트(Mathematics for AI) - 동빈나님
  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 2강 - 미분 | T아카데미

• 유사도

  • 컴퓨터가 두 데이터(이미지 혹은 자연어)의 유사성을 측정하는 방법: 유클리드 거리, 코사인 유사도 - 동빈나님

• 선형대수

  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 4강 - 선형대수 | T아카데미

• 통계 종합
  • 경영통계분석 - 이상철 교수님
    • 통계학 입문자에게 듣기 굉장히 편하며, 입문자들도 알아듣기 쉽게 설명해 주시는 강의 입니다.
  • 제대로 시작하는 기초 통계학 - 노경섭님
  • 통계 공식과 개념들 한번에 총정리 해드립니다. (이산확률분포, 이항분포, 연속확률분포, 확률밀도함수, 표준정규분포, 표준화공식, 임의추출, 표본평균, 통계적추정, 모평균의추정) - 알고리즘성남학원
• p-value
  • P-값(p-value)는 무엇인가? - Sapientia a Dei님
  • P-Value - 김성범 교수님
• 가설
  • 가설검정 (미리 알고 학습하면 훨씬 편해요.) - 노경섭님
  • 가설검정 (가설검정과 유의수준) - 노경섭님
  • 귀무가설 vs. 대립가설 중 하나를 선택하기 위한 증거, p-value - Data Scientist이지영님
• 분포
  • 확률분포1(확률분포, 균등분포, 정규분포, 표준정규분포) - 노경섭님
  • 확률분포2(이항분포, 베르누이시행, 베르누이분포, 이항분포의 확률계산) - 노경섭님
  • 확률분포3(포아송 분포, 푸아송 분포, 람다 변화에 따른 곡선의 변화 확인) - 노경섭님
  • 정규분포 (Normal Distribution) - 김성범 교수님
  • 일양분포 (Uniform Distribution) - 김성범 교수님
• 추정, 신뢰구간
  • 신뢰구간 정확하게 이해하기 - Data Scientist이지영님
  • 추정 (점추정, 구간추정, 신뢰구간) - 노경섭님
  • 추정 (모평균의 구간추정, 표본의 크기결정) - 노경섭님
  • 추정 (모집단 비율 및 모집단 분산의 구간추정) - 노경섭님
• 베이즈 이론
  • Bayes theorem - 3Blue1Brown
• 푸리에 변환
  • 푸리에 변환이 대체 뭘까요? 그려서 보여드리겠습니다. - 3Blue1Brown

• 경사하강법 (Gradient Descent)

  • 경사 하강, 신경 네트워크가 학습하는 방법 | 심층 학습, 2장 - 3Blue1Brown
  • 경사하강법 기본 개념 (수학편) - 이경록님
  • 경사하강법 파이썬 코드로 구현 - 이경록님
  • 경사법 이해 - 바람님

• 오차 역전파 (Back Propagation)

  • Yes you should understand backprop
  • Stanford - CS231n - Introduction to Neural Networks
  • Stanford - CS231n - Backpropagation(한글설명) - Kyoseok Song님
  • 신경망의 역전파 - Chanwoo Timothy Lee님
  • 인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘 7강 역전파 - TAcademy

• 손실 함수 (Loss Functions)

  • Stanford - CS231n - Loss Functions and Optimization

• 선형회귀 (Linear Regression)

  • 최소제곱법 증명 - 이경록
  • Least Squares Estimators 증명 - jbstatistics
  • 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 1 - patrickJMT
  • 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 2 - patrickJMT
  • 머신러닝의 기초 - 선형 회귀 한 번에 제대로 이해하기 (30분만 투자해봐요!) - 동빈나
  • 회귀분석 증명 - 최소자승법(Least Square Method)으로 모수 추정하기 - Data Scientist이지영님
  • Linear Regression(선형회귀) 이해하기 - 허민석님
  • 선형과 비선형의 차이 - 허민석님
  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 5강 - 회귀분석 (Regression) | T아카데미

• Norm (L1 & L2)

  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 6강 - L1/L2 정규화 (Regulaization) | T아카데미
  • Norm (L1, L2) - 허민석 님

• Lasso, Ridge, ElasticNet

  • 정규화 모델2 - LASSO, Elastic Net - 김성범 교수님

• Support Vector Machine (SVM)

  • SVM 모델 (1) - 김성범 교수님
  • SVM 모델 (2) - 김성범 교수님

• KNN (K-Nearest Neighbors)

  • kNN(k-Nearest Neighbors) 최근접 이웃 알고리즘 - 허민석님

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

  • 로지스틱회귀모델 1 (로지스틱함수, 승산) - 김성범 교수님
  • 로지스틱회귀모델 2 (파라미터 추정, 해석) - 김성범 교수님

• 의사결정나무(Decision Tree)

  • 의사결정나무모델 1 (모델개요, 예측나무) - 김성범 교수님
  • 의사결정트리 (Decision Tree) 알고리즘 쉽게 이해하기 - 허민석님

• 차원축소

  • PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현 - 허민석 님
  • Principal Component Analysis (PCA, 주성분 분석) - 김성범 교수님

• 군집 (Clustering)

  • 군집분석 개론 - 김성범 교수님

• 개요

  • 신경망이란 무엇인가? | 1장.딥러닝에 관하여 - 3Blue1Brown

• Convolution Neural Networks (CNN)

  • Stanford - CS231n - Convolution Neural Networks
  • CNN의 효율성: Stride와 MaxPooling - 혁펜하임님
  • ML lab11-1: TensorFlow CNN Basics - 김성훈 교수님

• Recurrent Neural Networks (RNN)

  • Stanford - CS231n - Recurrent Neural Networks
  • Programming LSTM with Keras and TensorFlow

• 자연어 처리 (Natural Language Processing)

  • 딥러닝을 이용한 자연어 처리 - 조경현 교수님
  • Stanford - Natural Language Processing with Deep Learning
  • 자연어 언어모델 "BERT"

• 음성인식 (Speech Recognition)

  • 딥러닝 기반 음성인식 기초 - T아카데미

• 객체탐지 (Object Detection)

  • Object Detection - Deeplearning.ai

• 강화학습 (Reinforcement Learning)

  • 강화학습 - 김성훈 교수님
  • 강화학습(영문) - 데이비드 실버 교수님
  • 강화학습 개론(10강) - 팡요랩
  • 쉽게구현하는 강화학습(2강) - 팡요랩
  • 강화학습 입문하기(season 1) - T아카데미
  • 강화학습 입문하기(policy gradient) - T아카데미

• 생산적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network)

  • 1시간만에 GAN 완전 정복하기 - 네이버 D2
  • Basic of GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
  • DC GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
  • DC GAN 논문 이해하기 - YBIGTA
  • Finding connections among images using CycleGAN - naver d2
  • 머신러닝/딥러닝 강의 - 016 CycleGAN 한방에 끝내기 - hanyoseob님

• 기타

  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning
    • Andrew Ng 교수님이 직접 진행하는 DNN 개선을 위한 아이디어. 딥러닝 모델의 세부 내용을 더욱 자세히 이해하고 싶다면 꼭 들어보는 것을 추천.
  • Why Does Batch Norm Work? (Batch Norm이 좋은 이유) - Andrew Ng교수님

• 유전 알고리즘 기반
  • 최단 경로 검색 인공지능 feat.유전알고리즘, TSP
• 베이지안 기반
  • [ML] 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)
• 하이퍼밴드 기반
  • Hyperband 논문 설명
• Neural Architecture Search
  • NASnet 설명
  • ENAS 설명
  • PNAS 설명

• 이론
  • Meta-Learning: Learning to Learn Fast 설명
• 메타 강화학습
  • Meta Reinforcement Learning 설명

• Bokeh
  • 대화형 웹 시각화 Bokeh - 재즐보프

• Azure 머신러닝
  • Azure 머신러닝 - 퇴근후딴짓
• 데이터베이스
  • RDBMS와 SQL 맛보기 - T아카데미

정형데이터

• 정형데이터 분석 노하우 - T아카데미
  • 캐글, 데이콘 대회 (정형 데이터) 분석 노하우, 접근 방법에 대한 강의

강연

• Deep Learning Practitioner의 캐글 2회 참가기 - 김일두 (Kakao) 님

노트북

• Feature Engineering Techniques - Chris Deotte

입문 (For Beginners)

• Titanic: Machine Learning from Disaster
  • 타이타닉 생존자 예측 대회. 사망/생존자 분류 대회
• Bike Sharing Demand
  • 자전거 수요 예측 대회. 수요를 예측하는 회귀예측(regression) 대회
• Home Credit Default Risk
  • 신용 불량에 대한 리스크 예측 대회 (ROC-AUC)
• House Prices: Advanced Regression Technique
  • 집값 예측 대회 (회귀 예측)

비전 (Vision)

• Digit Recognizer
• Facial Keypoints Detection
• Dogs vs. Cats
• Right Whale Recognition
• Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening

시계열 (Time Series)

• Web Traffic Time Series Forecasting
• Recruit Restaurant Visitor Forecasting
• Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting
• Rossmann Store Sales

음성

• TensorFlow Speech Recognition Challenge

• 테디노트

  • 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 블로그

• 생새우초밥집

  • 통계 관련 지식이 잘 정리되어 있는 블로그

• 데이터 사이언스 스쿨

  • 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 학습자라면 꼭 한번 씩은 가본 웹사이트. 노트북 정리가 잘 되어 있다. 운영자님께서 수학 강의도 하신다.

• 공돌이의 수학정리노트

  • 머신러닝, 딥러닝에 꼭 필요한 수학을 정리한 블로그

• 텐서 플로우 블로그

  • 설명이 굳이 필요하지 않음. 텐서플로우를 다룬다면 모를리 없는 박해선님의 블로그. 좋은 책 번역을 많이 해주신다.

• 파이썬 킴

  • 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 시즌 1" 강좌별 정리가 되어 있는 블로그

• 안수빈님의 블로그

  • 시각화에 대한 내용이 굉장히 정리가 잘 되어있는 블로그

• Google - Tensorflow Get Started (영문)

  • Google의 공식 document 사이트 이며, Tensorflow 의 기본 구현 방법 튜토리얼

• Laon People - Machine Learning

• ratsgo's blog

  • 자연어 처리 분야 뿐만 아니라, 다른 딥러닝 관련 글도 퀄리티가 높다. 다만, 이해에 조금 어려운 부분도 있다.

• 수아랩 이호성님 블로그

  • 수준 높은 논문을 정리한 글들이 많다. 논문 스터디에 대하여 요약된 글도 좋다.

• 매주 한편씩 글을 작성하는 자연어처리 블로그 - 위클리 NLP

  • 매주 한 편씩 자연어처리 관련 블로그 글을 게재하며, 퀄리터 또한 우수하다.

• 한국어 임베딩 깃험

  • 한국어 임베딩 도서 튜토리얼 페이지. 한국어 자연어처리에 관심있는 분들은 한 번쯤 보시길.

• 추천 시스템 - 알고리즘 트렌드 정리

  • 추천 시스템 알고리즘 트렌드에 대하여 자세히 정리된 블로그

• Team AI Korea

• AI Dev - 인공지능 개발자 모임

• TensorFlow 한글 문서

• Agustinus Kristiadi's Blog (영문)

• Colah's Blog (영문)

• 강화학습 정리 - 오태호님

튜토리얼(Tutorial)

• 스탠포드 강의 한글 번역 repo - AIKorea.org
  • 스탠포드 강의 요약본을 한글로 번역한 github repo
• pytorch-tutorial
  • 10,000개 이상의 스타를 받은 PyTorch 튜토리얼 깃헙
• TensorFlow Example Source Code
• 텐서플로우 공식 깃헙(한글)
  • 텐서플로우 공식 운영중인 깃헙이며, 튜토리얼과 가이드가 있습니다.
• 최성준님의 깃헙
  • tensorflow를 활용한 많은 튜토리얼이 있음
• Tensorflow2.0 Tutorial - 허민석님
  • 허민석님이 진행하는 유튜브 TensorFlow 2.0 강의와 실습자료가 있는 깃헙

강의(Lecture)

• 김성훈 교수님 - Deep Learning Zero To All
  • 김성훈 교수님 유튜브 강의 (밑바닥부터 시작하는 딥러닝) 깃헙
• deepLearningOpenLecture - 바람님
  • 유튜브 채널 바람님의 딥러닝 강의 실습 파일 깃헙

자연어처리(Natural Language Processing

• 한국어 임베딩 깃험
  • 한국어 임베딩 도서에 관한 자료를 받아볼 수 있는 깃헙. 데이터 셋을 다운로드 받을 수 있습니다.
• 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
  • 최근 발간된 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 서적에 대한 샘플 코드가 수록되어 있는 깃헙.
• 자연어 처리 실무 깃헙 - 김웅곤님
  • BERT, Transformer등 실무 코딩을 다룹니다. (colab 파일 제공)
• 국민은행 - KB-ALBERT-KO
  • 국민은행에서 공개한 한글 ALBERT 모델
• 카카오 Khaiii 형태소 분석기
  • 카카오에서 개발한 형태소 분석기 (Khaiii) 공식 깃헙
• 한글 자연어처리 기법 모음
  • 직접 실행해 볼 수 있는 Colab 파일입니다. 각 종 한글 데이터 전처리 기법들을 모아 놓았습니다.

GAN

• Keras GAN
  • Keras를 활용한 GAN구현
• Keras-DCGAN
  • DCGAN에 대한 Tutorial
• Keras-WGAN
• 미술관에 GAN 딥러닝
  • GAN에 관련된 번역 서적 실습용 GitHub repo 입니다. 다양한 예제들이 보기 쉽게 제공됩니다.
• Gan ZOO
  • GAN에 관한 사실상 거의 모든 논문이 정리된 깃헙

논문

• terryum - awesome-deep-learning-papers
  • 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙

서적 예제

• 파이썬 코딩의 기술 (Effective Python) - 길벗출판사
  • 파이썬을 배우기 위한 서적 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• Pandas, Numpy, Visualization - PythonDataScienceHandbook 튜토리얼
  • PythonDataScienceHandbook 튜토리얼이 잘 정리된 colab. Pandas, Numpy, Visualization관련된 실습을 진행할 수 있습니다.
• 모두의 딥러닝 개정2판 - 길벗출판사
  • 모두의 딥러닝 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• 머신러닝을 다루는 기술 with 파이썬, 사이킷런 (2020)
  • 서적의 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• 핸즈온 머신러닝
  • 핸즈온 머신러닝 서적의 예제 및 소스코드 제공
• 파이썬 머신러닝 완벽가이드
  • 권철민님의 파이썬 머신러닝 완벽가이드 깃헙. 인프런에서 강의와 서적을 함께 보면 좋은 깃헙.

• 머신러닝 용어집
  • 머신러닝 용어들이 정리되어 있는 구글 developer 사이트.
• 10 minutes to pandas
  • 10분안에 빠르게 끝내는 판다스 훓어보기 (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
• 20 minutes to matplotlib
  • 20분안에 빠르게 훓어보는 matplotlib (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
• Paper With Code
  • 논문과 관련된 깃허브 저장소를 동시에 제공합니다.
• Keras Examples
  • 케라서 공식 도큐먼트에서 제공되는 example 예제 모음. 300줄 이하의 코드로 구성되어 있으며, 다양한 기본 예제들이 있다.
• 자연어처리 100제
  • 자연어 처리 관련된 문제 100제를 풀어보는 사이트
• 자연어(NLP) 처리 기초 정리
• Deep Note
  • Jupyter Notebook에 도전장을 내미는 데이터 사이언스 Notebook. 궁금하신 분들은 사용해 보시길!
• OpenAI Spinning Up
  • OpenAI의 강화 학습 교육 자료
• GUI for TensorFlow
  • GUI로 텐서플로우 모델 만들기
• arXiv - 논문저장소
  • 논문 저장소. 인공지능, 프로그래밍 등 거의 모든 논문을 찾아볼 수 있다.
• arXiv sanity
  • 일정 기간동안 원하는 주제에 대한 인기 있는 arXiv 논문을 볼 수 있다.

• Dive into Deep Learning

  • 코드, 수학, 토론이 함께하는 대화형 딥러닝 학습서라고 나와있으며, 강력 추천 하고 다만, 한글 번역은 완벽하지 않음. 꼭 한번 살펴 보시길!

• 점프 투 파이썬

  • 파이썬을 책으로 배우고 싶다면!

• 초보자를 위한 파이썬 300제

  • 파이썬 기초 문법에 대한 300제 수록.

• Machine Learning 강의노트

  • Andrew Ng 교수님의 강의내용을 정리한 노트. 정말 잘 정리되어 있음.

• PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문

  • PyTorch를 위키독스로 배우고 싶다면

• 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문

  • 자연어 처리 위키독스 (텐서플로우).

• 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 심화

  • 조경현 교수님의 강의를 정리한 노트.

• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩

  • 증권사 연동 API를 활용한 트레이딩을 가능하게 해주는 파이썬 Wiki!

• 빅데이터 - 하둡, 하이브로 시작하기

  • 하둡, 하이브에 대한 내용 수록

• 빅데이터 - 스칼라(scala), 스파크(spark)로 시작하기

  • 스칼라, 스파크를 배우고 싶다면

• SKPlanet TAcademy

  • 인공지능 강의 뿐만아니라 테크 분야의 다양한 분야의 정말 좋은 강의를 무료로 제공합니다.

• 빵형의 개발도상국

  • 재미난 인공지능을 활용한 다양한 프로젝트를 진행해보고 풀이까지 쉽게 제공.

• 한요섭님 - 딥러닝

  • 논문에 대한 리뷰, 구현까지 쉽게 설명해주시는 강의형 영상이 있습니다.

• 이유한님 - 캐글

  • 캐글 커널 리뷰와 다양한 캐글 팁들을 알려주시는 영상으로 구성되어 있는 채널입니다.

• 허민석님 - Minsuk Heo

  • 딥러닝 관련 영상들이 많이 게재되어 있으며, 깔끔한 PPT와 쉽고 간결한 설명의 강의 영상들이 많다.

• 공돌이의 수학정리노트

  • 공돌이의 수학정리노트 블로그에 이은, 쉽게 설명하는 수학 강의 영상 채널.

• 혁펜하임

  • 머신러닝, 딥러닝 관련 강의를 재밌고, 이해 하기 쉽게 설명하는 유튜브 채널

• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season1
• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season2
• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season3
• 딥러닝 논문 읽기 모임

코딩하는 테크보이 워니

• 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터가 도대체 뭐야? ft. 스탠포드 박사 - 코딩하는 테크보이 워니

• 인공지능 (머신러닝) 직장 취업 어떻게 해요? ft. 스탠포드 박사 - 코딩하는 테크보이 워니

Data Scientist이지영님

• 비전공자가 데이터사이언티스트로 취업할 수 있는지, 취업 팁 - Data Scientist이지영님
• 데이터 사이언티스트 연봉, 휴가 이직에 대해 - Data Scientist이지영님
• 3년차 데이터과학자가 말하는 이 일이란? - Data Scientist이지영님

터닝포인트TP, 취업 전문 유튜브

• 데이터 사이언티스트 & 머신러닝 엔지니어? 현직자가 모두 알려준다!(ft.자연어 처리10년) - 터닝포인트TP, 취업 전문 유튜브
• 데이터 사이언티스트 연봉? 취업 전망? 10년차 엔지니어가 다 알려줌!! - 터닝포인트TP, 취업 전문 유튜브
• 머신러닝과 데이터사이언티스트 진로? 학벌? 야근? 10년차 전문가가 모두 답변해드립니다!! - 터닝포인트TP, 취업 전문 유튜브

딥러닝호형 DL bro

• 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 데이터 분석 대학원 고민하고 계세요? - 딥러닝호형 DL bro

• TensorFlow Korea
  • 텐서플로우 코리아
• PyTorch KR
  • 파이토치 코리아
• Kaggle Korea
  • 캐글 코리아
• Recommender System KR
  • 추천 시스템
• A.I. Lookbook
  • 시각화
• AI Korea
  • AI 코리아
• Reinforcement Learning KR
  • 강화학습 코리아
• 통계분석연구회
  • 통계학 분석 연구회 (Statistics Analysis Study)
• GNN KR
  • 그래프 뉴럴 네트워크

• 공공데이터포털
• Open Data Inception
• AI Hub
  • 정부지원 AI 관련 데이터, 소프트웨어, 컴퓨팅 자원지원, 경진대회 등이 존재하는 플랫폼
• Appen
• 오픈데이터를 모아 놓은 깃헙
• VisualData - Vision 관련 데이터셋
• 한국데이터거래소
• Korpora: Korean Corpora Archives - 한글 자연어처리 관련 데이터셋
• KorQuAD2.0 - 한글 질문답변 데이터셋

• 텐서플로우 자격증 취득 과정

• Udacity: Dog Breed Image Classifier in Pytorch
• TED: Big Data playlist (한국어 자막 지원)
  • 데이터 이해하기 (통계, 시각화)