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최근 딥러닝을 다시 공부해야 될 필요성을 많이 느낀다.
우선 책으로만 공부하다 보니 머리 속에 정리가 잘 안됐다.
그리고 최신 트렌드나 실제 적용을 해보질 못하니 탁상공론을 하는 느낌이 계속 들었다.
그래서 딥러닝 강의들을 찾던 중 스탠포드 대학에서 온라인에 무료로 공개한 딥러닝 강의가 많이 있다는 것을 알게 되었다.
아래는 주제별 강의 목록이다.
스탠포드 대학 딥러닝 강의 목록
Deep Learning
[ Natural Language Processing ]
CS 124: From Languages to Information (LINGUIST 180, LINGUIST 280)
CS 224N: Natural Language Processing with Deep Learning (LINGUIST 284)
CS 224U: Natural Language Understanding (LINGUIST 188, LINGUIST 288)
CS 276: Information Retrieval and Web Search (LINGUIST 286)
[ Computer Vision ]
CS 131: Computer Vision: Foundations and Applications
http://cs131.stanford.edu
CS 205L: Continuous Mathematical Methods with an Emphasis on Machine Learning
CS 231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
CS 348K: Visual Computing Systems
[ Others ]
CS224W: Machine Learning with Graphs
CS 273B: Deep Learning in Genomics and Biomedicine (BIODS 237, BIOMEDIN 273B, GENE 236)
CS 236: Deep Generative Models
CS 228: Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
CS 330: Deep Multi-Task and Meta Learning
CS 337: Al-Assisted Care (MED 277)
CS 229: Machine Learning (STATS 229)
CS 229A: Applied Machine Learning
CS 234: Reinforcement Learning
http://s234.stanford.edu
CS 221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques
출처
- Facebook TF Korea의 Kim Sung 교수님
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1051374671870257/
위 강의 리스트 외에 스탠포드의 AI 관련 강의 리스트는 아래에서 확인할 수 있다.
https://ai.stanford.edu/courses/
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