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머신 러닝 리소스, 실습 및 연구.
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| 코스 이름 | 기관 | 강사 | 링크 | 범주 |
|---|---|---|---|---|
| 기계 학습 | Coursera | 앤드류 ng | [Coursera] [Bilibili] [YouTube] | 기계 학습 |
| 기계 학습 기초 | 국립 대만 대학교 | Hsuan-Tien Lin | [Bilibili] [YouTube] | 기계 학습 |
| 기계 학습 기술 | 국립 대만 대학교 | Hsuan-Tien Lin | [Bilibili] [YouTube] | 기계 학습 |
| 기계 학습 | 스탠포드 | 앤드류 ng | [NetEase] [YouTube] | 기계 학습 |
| 딥 러닝 | deeplearning.ai | 앤드류 ng | [NetEase] [Coursera] | 딥 러닝 |
| CS231N : 시각적 인식을위한 Convolutional Neural Networks | 스탠포드 | Fei-Fei Li | [홈페이지] [YouTube] | 딥 러닝, 컴퓨터 비전 |
| CS224N : 딥 러닝을 통한 자연 언어 처리 | 스탠포드 | 크리스토퍼 매닝 | [홈페이지] [YouTube] | 딥 러닝, NLP |
| 자연어 가공을위한 딥 러닝 | 옥스포드 대학교 | Phil Blunsom | [홈페이지] [슬라이드] | 딥 러닝, NLP |
| 적용 딥 러닝 / 머신 러닝 및 깊고 구조화 된 | 국립 대만 대학교 | Yun-Nung Chen, Hung-Yi Lee | [홈페이지] [YouTube] | 머신 러닝, 딥 러닝 |
| CS 20 : 딥 러닝 연구를위한 텐서 플로 | 스탠포드 | 칩 huyen | [홈페이지] [Github] | 딥 러닝 |
| CS 294 : 깊은 강화 학습 | UC 버클리 | Sergey Levine | [홈페이지] [YouTube] | 딥 러닝, 강화 학습 |
| NLP 용 신경망 | CMU | 그레이엄 네우비그 | [홈페이지] | NLP, 딥 러닝 |
| 딥 러닝의 수학 | NYU | 조안 브루나 | [github] | 딥 러닝 |
| NLP 소개 | 스탠포드 | Dan Jurafsky, Chris Manning | [YouTube] | NLP |
| 텍스트 마이닝 및 분석 | UIUC | Chengxiang Zhai | [Coursera] | NLP |
| Tensorflow API를 사용한 기계 학습 충돌 과정 | [홈페이지] | 머신 러닝, 텐서 플로우 | ||
| CS230 : 딥 러닝 | 스탠포드 | Andrew NG, Kian Katanforoosh | [홈페이지] | 딥 러닝 |
| Pytorch와의 딥 러닝에 소개 | 페이스 북 AI | 페이스 북 AI | [udacity] | 딥 러닝, Pytorch |
| 딥 러닝 소개 | UC 버클리 | Alex Smola, Mu Li | [YouTube] [Github] | 딥 러닝 |
| 기계 학습의 기초 | NYU | Mehryar Mohri | [홈페이지] | 기계 학습 |
| DS1003 머신 러닝 | NYU | Julia Kempe, David Rosenberg | [홈페이지] [슬라이드] [YouTube] [과제] | 기계 학습 |
| 실제로 텐서 플로우 | Coursera | 로렌스 모로 니 | [Coursera] | 텐서 플로 |
| DS-GA 1008 딥 러닝 | NYU | Yann Lecun, Alfredo Canziani | [홈페이지] [YouTube] [Bilibili] | 딥 러닝, Pytorch |
| 인간 언어 처리를위한 딥 러닝 | 국립 대만 대학교 | Hung-Yi Lee | [홈페이지] [YouTube] | 딥 러닝, NLP |
| 책 이름 | 작가 | 링크 | 범주 |
|---|---|---|---|
| 机器学习 | 周志华 | [아마존] [JD] | 기계 학습 |
| 딥 러닝 | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville | [PDF] [f] | 딥 러닝 |
| 기계 학습 | 톰 미첼 | [PDF] | 기계 학습 |
| 패턴 인식 및 기계 학습 | 크리스토퍼 비숍 | [PDF] [f] | 기계 학습 |
| 통계 학습의 요소 | Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman | [PDF] | 기계 학습 |
| 데이터 마이닝 : 실용적인 기계 학습 도구 및 기술 | Ian H. Witten, Eibe Frank | [PDF] | 데이터 마이닝 |
| 인공 지능 : 현대적인 접근 | Sturart J. Russell, Peter Norvig | [PDF] | 일체 포함 |
| 기계 학습 : 확률 적 관점 | 케빈 P. 머피 | [PDF] | 기계 학습 |
| 파이썬을 사용한 자연어 처리 | Stven Bird, Ewan Klein, Edward Loper | [PDF] [링크] | NLP |
| Tensorflow로 시작합니다 | 지안카를로 Zaccone | [PDF] | 텐서 플로 |
| Scikit-Learn 및 Tensorflow를 사용한 실습 머신 러닝 | Aurélien Géron | [pdf] [github] | 기계 학습 |
| 파이썬으로 딥 러닝 | François chollet | [pdf] [github] | 딥 러닝 |
| 확률 적 그래픽 모델 : 원리 및 기술 | Daphne Koller, Nir Friedman | [PDF] | 확률 론적 그래픽 모델 |
| 언어 및 언어 처리 | Dan Jurafsky, James H. Martin | [홈페이지] [PDF] | NLP |
| 자연어 처리를위한 신경망 방법 | Yoav Goldberg | [PDF] | NLP |
| 统计学习方法 | 李航 | [아마존] | 기계 학습 |
| 자연어 처리 | 야곱 아이젠 슈타인 | [PDF] | NLP |
| 딥 러닝으로 뛰어 들어 learning | Aston Zhang, Mu Li, Zachary C.Lipton, Alexander J.Smola | [f] [pdf] [웹 사이트] [github] [Jupyter] | 딥 러닝 |
| 기계 학습을위한 기능 엔지니어링 | Alice Zheng, Amanda Casari | [PDF] [f] | 기계 학습, 기능 엔지니어링 |
| 머신 러닝 갈망 | 앤드류 ng | [在线阅读] [[] | 기계 학습 |
| 기계 학습의 기초 | Mehryar Mohri | [PDF] [홈페이지] | 기계 학습 |
