뭐 저게 정석루트인진 몰겠고 어디선가 본 루트 따라 교양수준으로 들었던거 모음

1. Coursera, Andrew Ng 교수의 ML코스

선대와 다변수 미적을 모르는 사람을 위한 ML 입문 강의

수갤러들은 시키는 대로 짜지 말고 들으면서 행렬과 다변수로 직접 식을 유도해보면서 짜보면 재밌음.

선대미적을 못써서 갑갑한 부분은 있지만 그럼에도 좋은 강의.

덤으로 120일짜리 Matlab 쿠폰도 준다.

2. 같은 Coursera에 U of Washington에서 하는 ML

얘넨 약간 수학을 써주고 약간 논문도 던져줌. 하다가 바빠져서 2/3만 하고 접은건 안자랑

3. 같은 Coursera Probabilistic Graphical Model

컴공 애들이 확률론을 어떻게 배우는지 배우는 수업. 그냥 조건부 확률 하나로 어디까지 울궈먹나 보여주는 수업이었음. 근데 용어를 잘 정의하고 넘어가질 않아서 약간 발암. 쉽고 어렵고 문제가 아니라 이게 집합이면 뭐의 부분집합인지 그런 논리관계를 제대로 설명하지 않아서 따로 찾아봐야함. 개념은 들어볼만

이것도 위에거랑 같이 하다가 바빠져서 2/3까지 끝내고 접음

4. 요즘 보고있는 cs231n Visual Recognition

요즘 다시 취미로 저거 보기 시작했는데 재밌어보인다. Tutorial이 생각보다 잘 되어있고 구글 cloud에 tensorflow setup하는거 등도 같이 해줌. 시키는대로 하면 됨.

5. 나중에 보고싶은 Natural Language Processing

사실 난 굳이 한다면 이쪽이 더 관심이 있긴 한데 위에쪽이 더 친절해서 그거부터. 둘다 github에 강의자료가 공개되어있는 stanford 강의임

6. 책이 필요하면 Ian goldfellow의 deep learning 책

위의 강의 내용 한 3번까지 대충 보면 뭐 하는지 대충 알아들을만 하고 나머진 개별 알고리즘 쭉 나열이라 그냥 필요할때 레퍼런스로 쓰면 될거같아서 대충 쓱 넘겨놓고 서재에 고이 보관해둠

7. 그래서 본 소감..

어느세월에 너가 model 학습시키고 있을거야 그냥 구글이 만든 모델 가져다 써 ^^

쟤들도 바보가 아니라 먹을만한건 남이 다 해놨으니 잘 가져다 쓰기만하면 됩니다.

하나하나 보면 멍청한 공대생들이 집단지성을 발휘하면 어떻게 지 혼자 똑똑한지 아는 수학과 나부랭이들을 쳐바를수 있는지 보여주는 좋은 예시.

뭐 우리가 현대음악의 이해, 현대사회와 심리 뭐 이딴것도 교양으로 듣잖냐. 교양 챙기는 수준으로 좀 들어보면 재밌다. 끝