한글로 공부하는 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 2

안녕하세요. 딥루트 @deep-root입니다.

이번 포스팅은 지난번 글에 이어 딥러닝을 공부할 때 유용한 한글 자료들을 소개하도록 하겠습니다.

지난 글에서는 딥러닝을 공부하실 때 순서별로 보면 좋을 것 같은 강의 리스트를 말씀드렸는데요. 오늘은 딥러닝에 대한 개념 이해 그리고 배경 이해를 도울 수 있는 자료들에 대해 이야기해 보겠습니다 ^^

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영상으로 빠르게 딥러닝 개념을 익혀보고 싶다!! 헬로 딥러닝

보이저엑스의 남세동 대표가 올린 유튜브 강의입니다. 세이클럽을 개발한 것으로 유명하신 분이죠!
다양한 예시 동영상을 통해서 딥러닝의 기본적인 개념을 쉽게 쉽게 설명해주는 강의입니다. 수학적인 설명 보다는 직관적인 개념 설명이 잘 되어있기 때문에 딥러닝을 처음 접하는 분들도 쉽게 개념을 쏙쏙 받아들이실 수 있습니다.

특히 기존의 프로그래밍들과 예제를 비교하는 내용들이 중간중간 나오는데, 프로그래밍을 조금 해본분들이라면 비교 설명을 통해 기존의 프로그래밍 방식과 딥러닝의 차이를 더 쉽게 이해하실 수 있습니다.

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슬라이드로 딥러닝을 빠르게 맛보고 싶을때!! 머리속에 딥러닝 인스톨하기

출처: https://www.slideshare.net/yongho/ss-79607172

나는 영상보다는 슬라이드로 팍팍 넘어가면서 보고 싶다! 라고 하시는 분들에게 추천하는 자료입니다. 카카오 리서치의 하용호 연구원님의 자료입니다.
총 96페이지의 슬라이드로 되어 있는 자료인데, 아마 도발적인 제목에 드러나 있듯이 한번 시작하시면 마지막 슬라이드까지 순식간에 지나가는 것을 느끼실 겁니다.

앞의 자료가 개괄적인 내용에서 딥러닝을 소개한다면 지금 소개하는 자료는 딥러닝에서 자주 발생하는 문제 + 자주 사용하는 키워드 위주로 설명하고 있습니다.

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딥러닝/머신러닝을 한번 해보고 싶은데... 기초공부는?? 확률 및 통계와 선형대수의 쌍끌이!

딥러닝/머신러닝을 바닥부터 공부해보고 싶은데.. 하시는 분들에게 좋은 기초 강의입니다. 사실 딥러닝이나 머신러닝을 보시면 확률 및 통계와 선형대수 개념이 많이 나오게 되는데요.
딥러닝을 단순히 사용하는 관점에서 보시면 사실 기초내용을 모르셔도 괜찮으나 본격적으로 해보고자 하시면 한번은 기초를 다지고 가시는 것도 좋을 것 같습니다.

한양대학교 이상화 교수님 강의로 강의 영상과 자료가 친절히 오픈되어 있습니다. 사실, 지난번 글에서 소개해드린 문일철 교수님 강의로 시작하셔도 좋은데, 문일철교수님 강의가 조금 어렵다 하시는 분들은 위 소개해드리는 강의를 보시면 좀 더 쉽게 이해하실 수 있으실 겁니다.

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딥러닝의 팁팁들이 필요할땐 테리의 딥러닝 톡톡

출처: https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq

마지막으로 소개해드릴 자료는 테리의 딥러닝 톡입니다. 머신러닝/딥러닝에 대한 설명들로 로봇쪽에선 유명인인 엄태웅님이 공개한 강의 영상입니다.
딥러닝쪽 공부를 시작하신 분들에게 유용한 자료가 될 것 같구요. 주 내용은 딥러닝에서 사용하는 키워드에 대한 설명, 그리고 딥러닝에 대한 다양한 팁을 공유하는 내용입니다. 예를들면, 딥러닝과 머신러닝의 관계라든가, 라이브러리를 Tensorflow나 pytorch중 어떤 것을 사용하는 것이 좋은가? 같은 설명들이 담겨져 있습니다.

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이상 한글로 공부하는 딥러닝 의 두번째 포스팅을 마치도록 하겠습니다. 이번 포스팅은 강의와 자료가 섞여있는데요. 딥러닝에 관심 가지시는 분들이 좀 더 쉽게 다가갈 수 있는 자료들이 된다면 더 좋을 것 같습니다 :)