[❓질문] Cs231n이랑 Andrew ng 강의 들으면

[익명(211.104)]

머신러닝이나 딥러닝 논문 읽는데 무리가 없을까요?
수학은 해석학,선대,수리통계학,실해석정도 수강했습니다

[익명(104.28)]

딥러닝 입문 및 비전은 cs231n, nlp 입문은 cs224n 들으면 되고 개인적으로 앤드류 응 머신러닝 들을거면 cs229로 듣는 거 추천. 코세라인가로 듣는 건 뭐 증명하는 것도 그냥 대충 넘어가고 그러는 것 같은데 cs229 들으면서 강의노트도 같이 보면 머신러닝 공부하는 데에는 나쁘지 않음. 물론 좀 어렵긴 함.

[익명(211.104)]

감사합니다 그정도면 최신 딥러닝 논문읽는데 무리가 없을까요?

[익명(104.28)]

위 강의들 듣고나서 딥러닝의 근본이라 할 수 있는 논문들부터 읽으면서 시작하면됨. Resnet이라던지 attention is all you need라던지.. 최신 논문들 잘 읽는 건 사실 해당 분야의 연구 트렌드를 잘 따라가야 되는 건데 이런 건 논문 읽으면서 알아가는 거. 결론은 위 강의들 듣고 유명한 논문들 읽다 보면 될 거임

[익명(211.104)]

감사합니다!!

[지잡컴공(wlwkqzjarhd)]

제가 딱 그 두 강의 참고자료 읽고 assignments까지 다 끝냈더니 논문 읽는거랑 어디가서 아는척 하는건 가능하더라고요 ㅋㅋ

[익명(211.104)]

최신 논문읽고 이해할수있을정도면 되는데 저정도면 가능하긴 한가보군여

[지잡컴공(wlwkqzjarhd)]

물론 분야에 따라서 이해를 못하는 분야도 있어요~

[익명(211.104)]

감사합니다

[익명(223.39)]

개인적으로 수학이 가장 많이 들어간 유명한 딥러닝 관련 논문은 Wasserstein GAN이라고 생각하는데 여기에 나오는 수학 얘기들이 다 이해가능하면 수학으로 막히는 일은 없을듯?