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저자: Jisoo Jang
1. 파이썬
1.1. 모두를 위한 파이썬 시리즈
1.1.1. (1) 모두를 위한 프로그래밍 : 파이썬 http://bit.ly/2SH1rHL
1.1.1.1. (2) 파이썬 자료구조 http://bit.ly/2EerYDq
1.1.1.1.1. (3) 파이썬을 이용한 웹 스크래핑 http://bit.ly/2BBVqSc
1.2. 머신러닝을 위한 파이썬 워밍업
1.2.1. 머신러닝을 위한 Python 워밍업 http://bit.ly/2Eetd5x
1.3. 파이썬 (Python) 으로 배우는 프로그래밍 기초 (CS101)
1.3.1. 파이썬 (Python) 으로 배우는 프로그래밍 기초 (CS101) http://bit.ly/2O84wvf
2. 딥러닝
2.1. Andrew Ng 시리즈
2.1.1. (1) 신경망과 딥러닝 http://bit.ly/2BAmukT
2.1.1.1. (2) 심층 신경망 성능 향상시키기 http://bit.ly/2GOTjxZ
2.1.1.1.1. (3) 머신러닝 프로젝트 구조화하기 http://bit.ly/2X5jQNf
2.2. 모두를 위한 딥러닝 시리즈
2.2.1. 머신러닝과 딥러닝 BASIC http://bit.ly/2GThyL8
2.2.2. Reinforcement Learning http://bit.ly/2tqMHxH
2.2.3. 모모딥 시즌 2 - TensorFlow http://bit.ly/2VDGA5P
2.2.3.1. 모모딥 시즌 2 - PyTorch http://bit.ly/2UgyYV3
2.3. 딥러닝 심화강좌들
2.3.1. 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 http://bit.ly/2GOMdcz
2.3.1.1. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 http://bit.ly/2TTYGQb
2.3.1.1.1. 베이지안 딥러닝 http://bit.ly/2GwtaVo
2.4. School of AI
2.4.1. School of AI : Business http://bit.ly/2U1nusC
2.4.1.1. School of AI : Deep Learning Live Coding http://bit.ly/2UuEDfn
3. 머신러닝
3.1. 문일철 교수님 시리즈
3.1.1. 인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ http://bit.ly/2T0EBKD
3.1.2. 인공지능 및 기계학습 개론 II http://bit.ly/2TSNWBj
3.1.3. 인공지능 및 기계학습 심화 http://bit.ly/2S5hFWd
4. 수학/통계
4.1. 확률
4.1.1. Statistics 110 from Harvard http://bit.ly/2IlrSOJ
4.2. 선형대수
4.2.1. 인공지능을 위한 선형대수 리프레시 http://bit.ly/2X9cwQz
4.2.2. 선형대수 with Khan Academy http://bit.ly/2NcvJMG
5. 기타
5.1. 데이터과학
5.1.1. Data Science from MIT http://bit.ly/2SF1Evc
5.1.2. 데이터 과학 산책 http://bit.ly/2X9zeYF
5.2. 컴퓨터공학기초교양
5.2.1. CS50 x edwith http://bit.ly/2Gwkb6r
5.3. 알고리즘
5.3.1. Deep Into Algorithm from MIT http://bit.ly/2TVzRmG