인공지능(AI, Artificial intelligence)

Framework

• PyTorch [Korean]
• Tensorflow [Korean]
• MATLAB
• Ray

Framework tutorial

• PyTorch tutorial
• Tensorflow tutorial guide
• Tensorflow example
• Keras example

Reference Materials for Choosing a Framework

• pytorch vs tensorflow in 2022
• MATLAB vs. Python: Which One Is Right for You?
• Which is better for AI Python or R
• 딥러닝을 위해 어떤 GPU를 골라야 할까?

Machine Learning

focused on practice

• (*)핸즈온 머신러닝 : 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무 2판 Youtube
• 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 Youtube
• ML, PCA, DL 등을 전반적으로 설명하는 외국 채널
• 머신 러닝 교과서 3판 Youtube
• 생활코딩 머신러닝 Youtube

focused on mathematical theory

• (*)Pattern-Recognition-and-Machine-Learning (PRML-Bishop) PDF 한글 번역 Python Code
  • 패턴 인식과 머신러닝(제이펍 출판사) 한글 번역판 책도 존재
• (*)Mathematics for Machine Learning (MML) PDF 고려대 한글 자료
• (*)Probabilistic Machine Learning: An Introduction (머피책 1판) github page PDF
• Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (머피책 2판) github page PDF
• An Introduction to Statistical Learning PDF - Second Edition
• 해석 가능한 머신러닝

etc.

• EliceAcademy
  • Do it! 딥러닝 입문
  • 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝
  • 모두의 딥러닝
  • 외 일부 도서 무료 제공

Deep Learning

Stanford Series

• CS230 (Deep Learning)
• CS182 (Deep Learning: Spring 2021)
• CMU 11-785
• CS329S (Machine Learning Systems Design)
• CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)
• CS224d (Natural Language Processing with Deep Learning)

Sung Kim Series

• Sung Kim 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의
  • 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1
  • 모두를 위한 RL강좌
  • PR12 딥러닝 논문읽기 모임
• Andrew Ng Supervised Machine Learning: Regression and Classification
• Andrew Ng Coursera 강의 정리

Books

• (*)밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈 (3편으로 구성)
• (*)Deep Learning-Ian Goodfellow PDF
• Do It! 딥러닝 입문
• 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝
• Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문
• Dive into Deep Learning
• PYTORCH로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기
• 파이토치 한번에 끝내기
• 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 eBook Github

Reinforcement Learning

• (*)단단한 강화학습 영어 원서도 추천
• (*)CS234: Reinforcement Learning Winter 2022
• UCL Course on RL
• Spinning Up in Deep RL!
• huggingface-RL course
• Deep Reinforcement Learning: CS 285 Fall 2021 (UC Berkeley)
• 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습
• Reinforcement Learning: An Introduction

ETC (ex: k8s/MLOps)

• Kubernetes tutorials
• MLOps 정리 노션
• MLOps Contents 모음
• Kubeflow를 통해 더 나은 AI 모델 서빙과 MLOps 실현하기
• Open Neural Network Exchange (ONNX)
• Airflow vs Kubeflow
• 모두를 위한 MLOps
• CSEP 590B Explainable AI
• TinyML and Efficient Deep Learning Computing
• AI-Expert-Roadmap
• W&B Courses