[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터

인공지능/머신러닝/딥러닝

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[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터 by Mind Map: [개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터

1. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야, 머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다.

1.1. 저는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 역자입니다. 이 책 관련 문의는 wegra.lee (지메일)로 주시면 최대한 답변드리겠습니다.

2. 각 책 제목의 오른쪽 화살표를 클릭하시면 Yes24의 해당 책 소개 페이지로 이동합니다.

2.1. 이 지도가 배우는 순서를 뜻하진 않습니다. 각 책의 설명과 목차를 읽고 자신에게 적합한 책을 고르시기 바랍니다.

2.1.1. 현재 서점에서 구할 수 있는 책 중 가능한 한 개발자 친화적 & 어느 정도 판매되는(혹은 특색 있는) 책들을 대상으로 했습니다. 제가 다 읽어본 것은 아니니 특정 책에 대한 문의는 해당 출판사나 저/역자께 해주세요~

3. 인공지능 전반

3.1. 알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문

3.1.1. 처음 배우는 인공지능

4. 머신러닝

4.1. 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 스터디 자료: https://goo.gl/yq5oud

4.1.1. 처음 배우는 머신러닝

4.1.1.1. 알고리즘 중심의 머신 러닝 가이드

4.1.1.1.1. 텐서플로 머신러닝 쿡북

5. 딥러닝

5.1. <신경망 첫걸음>은 다른 딥러닝 책보다 더 기초적인 내용을 더 쉽게 설명했습니다. "수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초"라는 부제가 잘 어울립니다. 다른 책이 부담스러운 분은 <신경망 첫걸음>부터 시작해보시길 추천합니다.

5.1.1. 간단히 형식적인 큰 차이면 말씀드리면, <딥러닝 첫걸음>은 예제를 MATLAB으로 돌려보고 <밑바닥 딥러닝>은 파이썬으로 <딥러닝 제대로>는 작동 예제 없이 이론 중심으로 설명합니다.

5.1.1.1. 이론보다 코드로 부딪히며 익히길 좋아하시는 분이라면 <골빈해커의 3분 딥러닝>을 추천합니다. CNN, 오토인코더, RNN, GAN, DQN까지 저자가 깔끔히 정리한 텐서플로 코드로 딥러닝을 공부해보세요.

5.2. 신경망 첫걸음

5.2.1. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 요약 정리: https://goo.gl/5MEqd8

5.2.1.1. 딥러닝 첫걸음

5.2.1.1.1. 딥 러닝 제대로 시작하기

5.3. 프레임워크 / 라이브러리

5.3.1. 텐서플로

5.3.1.1. 골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛

5.3.1.1.1. 텐서플로 첫걸음 역자 세미나: https://goo.gl/yYb8qB

5.3.2. 케라스

5.3.2.1. 코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛 페북 그룹: https://goo.gl/31fDMG

5.3.2.1.1. 블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스

5.3.3. 기타

5.3.3.1. 가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe

5.3.3.1.1. C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 (세트)

5.4. 우리말 용어표

6. 온라인

6.1. 김성훈 교수 강의(우리말)

6.1.1. 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 강좌 실습 코드: https://goo.gl/RGGMFn

6.1.1.1. 모두를 위한 강화학습

6.2. 앤드류 응 교수 강의(영어)

6.2.1. Machine Learning

6.2.1.1. Deep Learning Specialization - Master Deep Learning, and Break into AI

6.3. 스탠퍼드 대학교 강의(영어)

6.3.1. CNN for Visual Recognition - CS231n

6.3.1.1. Deep Learning for NLP - CS224d

6.4. (페북 그룹) 텐서플로우 코리아

6.4.1. (페북 그룹) 케라스 코리아

6.4.1.1. 웹: http://dataintelligence.podbean.com/ 아이튠즈: https://goo.gl/zsHmgG 팟빵: http://www.podbbang.com/ch/15233

7. 실용(?)

7.1. 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문

7.1.1. 왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문

7.1.1.1. 머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발 저자 세미나: https://goo.gl/T0Ftrz

8. 수학

8.1. 프로그래머를 위한 선형대수

8.1.1. 통계가 빨라지는 수학력

8.1.1.1. 헤드 퍼스트 대수학

8.1.1.1.1. 헤드 퍼스트 통계