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한국어 버전 (Korean)

• Deep Reinforcement Learning

  김성훈 교수님의 모두의 딥러닝 사이트 에서 Deep Reinforcement Learning을 들어보시는 걸 추천드립니다. 한국어 강의이며 강의 하나당 15분 내외로 하루만에 완강하실 수 있습니다. Q-learning이 무엇인지부터 시작해서 DQN이 나오게된 배경과 알고리즘 동작을 이해하기 쉽게 설명해주십니다.

  강화학습의 기초를 다지기에 도움이 많이 되었습니다.

• Auto Encoder

  이활석 박사님의 오토인코더의 모든 것은 생성 모델 중 하나인 Auto Encoder에 대해 3시간분의 강의를 3편으로 나눠서 해주십니다.

  강의 초반에 수학 수식이 다소 등장하기 때문에 딥러닝과 생성모델에 대해 어느정도 공부하신 분들께서 들어보시길 추천드리고, 전체적인 흐름을 잡는데 도움이 많이 되었습니다.

영어 버전 (English)

• Deep Unsupervised Learning

  UC Berkeley의 Pieter Abbeel 교수님께서 강의하시는 Deep Unsupervised Learning (course website)을 수강해보시는 걸 권유드립니다. 유튜브 강의 링크에서 보실 수 있으며 생성 모델 전반을 다루고 최신 모델 동향까지 파악할 수 있는 보석같은 강의입니다.

• Deep Learning in Computer Vision

  정말 유명한 스탠퍼드 강의입니다. cs231n에서 모든 자료들을 확인하실 수 있습니다. 컴퓨터 비전에 딥러닝을 적용하는 과정을 담고 있으며 그 흐름 속에서 CV에 대한 통찰력을 기르실 수 있습니다. 실습 과제가 오픈되어 있으니 코랩에서 코딩까지 해보시는 걸 추천드립니다.