월: 2019 8월

• 강의
  • Neural networks class – Université de Sherbrooke, 노트 : http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/neural_networks/content.html
  • 딥러닝 입문 튜토리얼
  • 모두를 위한 딥러닝 (홍콩과기대 김성훈 교수님), 모두를 위한 딥러닝 (강추!!!)
  • 러닝 딥러닝
  • https://archive.org/download/cs231n-CNNs
  • Neural Networks Demystified
  • 뇌과학으로 본 인공지능의 미래-1, 뇌과학으로 본 인공지능의 미래-2
  • 데이터 사이언스 스쿨
• 아티클
  • RNN
    • DL4J와 RNNs (Recurrent Neural Networks)
    • The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
    • Understanding LSTM Networks
    • 메탈리카 드럼패턴 분석
    • RNN 기본 구조와 Keras를 사용한 RNN 구현
  • 머신러닝
  • 음성/음악신호+머신러닝 초심자를 위한 가이드
  • 자연언어 처리에 관한 100가지 논문
  • https://www.slideshare.net/RickyPark3/1-68876510 :  해커에게 전해들은 머신러닝
• 블로그
  • 함지 블로그
  • http://deepbrain.cafe24.com/
  • https://tensorflow.blog/
  • https://github.com/insikk/keras_cnn_mnist_kor
• 프로그램
  • Multiple Back-propagation
  • 뉴럴넷 시뮬레이터
• 라이브러리
  • ConvNetJS – Javascript 라이브러리
  • DEER
  • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/beginners-guide-to-create-beautiful-interactive-data-visualizations-using-plotly-in-r-and-python/ : 데이터 시각화 하기 가이드
• 재미있는 주제들
  • 딥러닝과 음악 분류
  • 뉴럴넷을 통한 나스닥 예측
  • 인공지능 시인
• 연구소
  • http://dm.snu.ac.kr/ko/research/reports