A팀에게 추천 커리

1.

Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

→ 영어로 이루어져있으나 딥러닝의 근본 강의라고 볼 수 있습니다. 딥러닝에 대해 복습하고 싶으신 분들은 해당 강의 추천 드립니다. 쉬운 영어로 구성되어 있고, 대학원 가면 어차피 영어로 PPT 제작하는 일들이 많아지기 때문에, 해당 강의 들어보는 것을 추천 드립니다.

| 1. 딥러닝 커리(A팀에게 추천 커리 1) | 2. NLP 커리(A팀에게 추천 커리 2) | 3. CV 커리(A팀에게 추천 커리 3) | 4.머신러닝 교과서 3판 (I팀에게 추천 커리 1) | 5. PyTorch 강의 (I팀에게 추천 커리 2) | 6. [ML/DL] (I팀에게 추천 커리 3) | 7. S+팀 추천커리 | 8. S팀 추천커리 | 기타 ( 이름과 컨텐츠 적어주세요 ) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | ex) S팀_김주디_상관 없음 | | | | | | s팀_김하은_상관없음 | | I_ML팀_서동주_상관없음 회귀분석 스터디 | | ex) S팀_심하나_화요일 전시간 가능 | | | | | | s팀_한성혁_상관없음 | | | | | | | | | | I팀_서동주_상관 없음 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

2.

자연어 처리의 모든 것

자연어 처리 Natural Language Processing 기초

→ 자연어 처리의 모든 것 강의를 통해 자연어 처리에 필요한 개념 몇가지를 빠르게 훑어볼 수 있습니다. 이 강의를 통해 예습 혹은 복기한 후, 자연어 처리 Natural Language Processing 기초 강의를 통해 코랩에서 함께 실습하면서 자연어 처리에서 자주 다루는 개념들을 심도있게 학습할 수 있습니다.

3.

[컴퓨터비전] Lecture 1. Course Introduction & Introduction to Computer Vision

→ CNN을 이용한 간단한 분류부터 비디오 분류, 멀티모달, 생성형 AI등 CV가 조금이라도 포함된 내용에 대해서 학습할 수 있습니다. Object detection, segmentation과 같은 cv의 기초 내용도 포함되어 있으니 컴퓨터비전의 전반적인 내용들을 공부하고 싶으신 분들에게 추천 드립니다.

I팀에게 추천 커리

1.

머신 러닝 교과서 3판 - 1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다

→ I-ML팀 스터디 교재인 혼공머신으로 기초를 다졌다면, 머신러닝 교과서로 사이킷런, 텐서플로를 다뤄보며 복습하실 수 있습니다. 머신 러닝 입문자에게도 추천합니다.