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Deep Learning Basic Lectures (01/30/20)
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| UC 버클리 - Introduction to Deep Learning (STAT 157) | |
| https://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/syllabus.html | |
| - 강의 + 슬라이드 | |
| - 전범위 (Linear regression ~ 최근 NLP, Vision 모델) | |
| - 사용 실습 패키지: MxNet (한글 가이드 https://ko.d2l.ai/) | |
| - 진행중인 강의로 Assignment는 순차 업로드 | |
| UCL + DeepMind - Deep Learning Lecture Series | |
| https://www.eventbrite.co.uk/o/ucl-x-deepmind-deep-learning-lecture-series-general-29078980901?fbclid=IwAR1kpPES8IzR2L4oORESUypeZHfvQFiHXsdjZedgltPXpFamjEVNGZVuDxo | |
| - 강의 + 슬라이드 (총 12강) | |
| - 전범위 | |
| - 2월 3일 부터 매주 저녁 6시 30분 업로드 | |
| Stanford CS230 - Deep Learning | |
| http://web.stanford.edu/class/cs230/?fbclid=IwAR0Xri_YK9Naj6on_OJ3ICyi5BNyhYxgAGZ42COAjyeMKNwavFIg-UqHPMQ | |
| - 강의 + 슬라이드 | |
| - 맛보기 강의, 기술적인 설명은 적음 | |
| Stanford CS231n - CNN for Visual Reconignition | |
| http://cs231n.stanford.edu/?fbclid=IwAR0SkLhz7pSChh-19EzRQma174Of2ngUW7yMfjymnHdRhECusQ2u0KSewN8 | |
| - 강의 + 슬라이드 | |
| - 오랜 인기 강의 | |
| - 전반적인 Deep Learning 설명 | |
| MIT Deep Learning Basics by Lex Fridman | |
| - 강의 https://www.youtube.com/watch?v=O5xeyoRL95U&list=PLrAXtmErZgOeiKm4sgNOknGvNjby9efdf | |
| - 슬라이드 https://www.dropbox.com/s/c0g3sc1shi63x3q/deep_learning_basics.pdf?dl=0 | |
| - 코드 https://github.com/lexfridman/mit-deep-learning | |
| - 1시간 반만에 알아보는 기초 Deep Learning | |
| - Tensorflow 사용 간단 실습까지 | |
| * 이 밖에도 강의가 많아서 여러개를 다 보기보다는 한가지 (많아야 두가지)를 정해서 깊게 파는게 낫지 않나 싶습니다. |
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