모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning

💐누구나 편하게 볼 수 있는 머신러닝/딥러닝💐

- 우리 생활 깊숙이 자리잡은 머신러닝 이야기 -

📝강좌 소개

🎲알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이터가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 "Super Power"를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.

🙊더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀 수 있게 하기 위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다. 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였으니 편한 마음으로 들어주시기 바랍니다.

📣참고 자료

• 이 영상은 저도 인터넷 등을 통해 공부하며 만든 것으로 아래 자료들을 참조하였습니다.
  
  
• Andrew Ng’s and other ML tutorials
  - https://class.coursera.org/ml-003/lecture
  - http://www.holehouse.org/mlclass/ (note)
  - Deep Learning Tutorial
  - Andrej Karpathy's Youtube channel 
  - 동국대 홍정모 교수님의 C++로 배우는 딥러닝
  
  
• Convolutional Nearal Networks for Visual Recognition
  - CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 
  - CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
  
  
• Tensorflow
  - https://www.tensorflow.org
  - TensorFlow Tutorials (Simple Examples) 
  - Another TensorFlow Tutorials 
  - TensorFlow Examples
  - Deep learning @Udacity 

✍강의자 소개

김성훈 교수님

• HongKong University of Science and Technology에서 Computer Engineering 연구를 하고 계십니다.
  
• 비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다.
• 자료실 : http://hunkim.github.io/ml/
• E-Mail: hunkim+ml@gmail.com