카테고리 보관물: Lecture

New Coursera Specialization with Google

코세라Coursera에 새로운 전문 과정 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform이 개설되었습니다. 이름에서 알 수 있듯이 구글과 함께 제작한 것 같습니다. 총 다섯 개의 강좌로 이루어져 있으며 구글 클라우드와 텐서플로에 촛점이 맞추어진 머신러닝 강좌입니다. 이상한 것은 개별 강좌에 무료 옵션(Audit)이 없다는 점입니다. 앞으로 모든 전문 과정이 이렇게 되는 것인지는 모르겠지만 상당히 아쉽네요. 😦 시도해 볼 수 있는 것은 7일 무료 체험이고 그 이후에는 한달에 $49를 지불해야 합니다.

앤드류 응 박사가 만든 deeplearning.ai 코스는 개별 강좌로 계속 무료 수강이 가능합니다. 혹시 영어가 부담이 되신다면 반가운 소식이 하나 있습니다.  edwith에서 카이스트 대학 자원봉사 학생들과 함께 이 강좌의 자막을 번역하고 있습니다! 저도 숟가락 얹고 있는데요. 아마 뜨거운 여름이 되면 edwith에서 만나 보실 수 있을 것 같습니다. 당연히 무료입니다. 🙂

(업데이트) Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud 전문과정 중에 첫 번째 강의인 ‘How Google does Machine Learning‘는 무료로 수강이 가능합니다. 강의 등록 버튼을 누르고 중간에 조그만 글씨의 ‘무료 감사’ 링크를 선택하시면 됩니다. 다른 강의도 무료로 제공될지는 아직 확실하지 않네요. 이 정보는 skshin 님이 알려 주셨습니다.

DL & RL Summer School Video Out!

몬트리올 대학의 MILA 랩이 주관하는 2017 DL & RL 서머 스쿨 강의 동영상이 VideoLectures를 통해 공개되었습니다. 이번 서머 스쿨의 강의는 총 36개로 이 중에 2개는 공개되지 못하고 딥러닝 25개와 강화학습 9개가 공개되었습니다. 강의자들의 이름만 봐도 후덜덜하네요. : )

CS231n new lectures(Spring 2017)!

가장 인기 높은 인공지능 관련 강의 중 하나인 스탠포드 대학의 CS231n(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)이 드디어 온라인으로 공개되었습니다! 스탠포드 대학 내에서도 아주 인기있는 강좌이고 온라인 수강권의 비용도 아주 비쌌기 때문에 공개가 되지 않을까 걱정하기도 했었습니다. 작년에 비해 강화학습이나 생성 모델 등이 추가되었습니다. 이 강의의 슬라이드와 강의 노트는 여기에서 볼 수 있습니다.

cs231n_2017

전문가의 손길이 느껴지는 영상입니다. : )

Andrew Ng launch New DL Courses!

바이두에서 나온 앤드류 응이 세가지 프로젝트를 진행한다고 합니다. 그 중에 먼저 첫 번째로 선을 보이는 것deeplearning.ai로 예고했던 코세라의 Deep Learning Specialization 코스입니다! 파이썬과 텐서플로를 사용하는 이 커리큘럼은 총 다섯개의 코스로 이루어져 있습니다.

  1. Neural Networks and Deep Learning
  2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
  3. Structuring Machine Learning Projects
  4. Convolutional Neural Networks
  5. Sequence Models

작년부터 시작한 코세라의 구독 모델이 적용되는 specialization으로 월 $49를 내고 빠른 속도(!)로 주파를 하면 Certificate를 받을 수 있습니다. 돈을 내지 않고 청강을 할 수도 있는데요. 각 코스의 링크로 직접 들어가서 Enroll을 하면 팝업 화면 아래 조그맣게 쓰인 Audit 링크를 누르시면 됩니다. 자세히는 아직 모르지만 전체 커리큘럼의 수준은 intermediate 정도로 보입니다.

deeplearningai

눈에 익은 책상과 모니터네요! 🙂

NYU 조경현 교수의 Intro. to ML 강의 노트

뉴욕 대학교의 조경현 교수가 머신러닝 커리큘럼인 Introduction to Machine Learning을 위해 작성한 강의 노트를 깃허브에 공개하였습니다. 이 강좌는 올 봄 뉴욕대학교의 학부생을 위해 열렸습니다. 강의 노트의 제목 ‘Brief Introduction to Machine Learning without Deep Learning’으로 알 수 있듯이 딥러닝을 제외한 머신러닝의 핵심을 담았습니다. 깃허브에는 파이썬 도구를 이용한 연습문제와 주피터 노트북, 숙제도 포함되어 있습니다! 또 블로그에서 강의 노트를 작성하게 된 경위와 참고할만한 자료도 같이 소개하고 있습니다. 이 강의 노트는 pdf 62 페이지로 탐독하기에 아주 적당한 것 같습니다. 🙂

CS 228: Probabilistic Graphical Models Lecture Notes

확률 그래프 모델(Probabilistic Graphical Models)의 유명한 강의로는 벤처 회사 칼리코(Calico)로 간 다프네 콜러Daphne Koller 스탠포드 교수의 코세라 강의 ‘Probabilistic Graphical Models‘가 있습니다. 또 다프네 콜러의 동명의 저서도 유명합니다. 이보다 조금 더 부드럽게 시작할 수 있는 자료로 스탠포드 CS 228 강의 노트가 웹 사이트로 공개되었습니다. 동영상 보다 글을 좋아하지만 책은 부담스러운(정말 부담스럽습니다:) 경우에 딱 좋은 것 같습니다.

CS224n: NLP with DL’s Lecture Notes

스탠포드 대학의 CS224n: NLP with Deep Learning 코스(CS224d가 CS224n으로 통합되었습니다)는 강의 동영상이 공개되지 않습니다. 하지만 강의 슬라이드, 특히 강의 노트가 공개되고 있습니다. 현재 까지 총 7개의 노트가 공개되었으며 모두 합치면 대략 100여쪽이 됩니다. 강의 노트는 CS224n 스케줄 페이지에서 다운받을 수 있고 깃허브에서도 다운받을 수 있습니다. 스케줄 페이지에서는 강의 노트외에 추천 자료등 풍성한 읽을 거리(!)가 있습니다. 현재까지 강의 노트를 하나로 합친 것은 여기에서 다운받을 수 있습니다.

(업데이트) 2017 Winter 강의 영상이 유투브에 공개되었습니다. 전체 강의는 총 18편으로 자막이 함께 제공됩니다.

버클리 대학의 유투브 강좌가 삭제됩니다.

작년 장애인 평등법에 따라 온라인에 무료로 공개된 버클리 대학의 컨텐츠가 삭제될 것이라는 뉴스가 있었습니다. 이 삭제 조치가 이번달 3월 15일부터 유투브와 아이튠즈U 에 대해 시행된다는 기사가 게재되었습니다. 혹시 유투브에 있는 버클리 강의 중에 필요한 것이 있다면 다운받아 놓는 게 좋습니다. 이 조치가 강화학습 강의를 진행하고 있는 Cal ESG에도 적용되는 것인지는 확실하지 않습니다. 혹시 모르니 미리 받아두는 것도 나쁘지는 않을 것 같습니다. edX에 있는 강의에는 영향을 받지 않습니다.

(업데이트) 파이썬의 youtube-dl 패키지를 이용하면 손쉽게 동영상 리스트를 다운받을 수 있습니다. 아래 명령은 CS294: Deep RL 동영상 리스트로 부터 강의 동영상을 모두 다운받는 명령입니다. 동영상에 자동으로 생성되는 캡션이 있으면 같이 다운 받습니다. 이 자막은 기본 파일 형식에 vtt 인데 저는 VLC로 재생이 됩니다.

$ pip install youtube-dl
$ youtube-dl --yes-playlist --write-auto-sub https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIwTmSbCv9OVJB3YaO4sFwkX

CS 20SI, DL Seminar UPC TelecomBCN, Practical DL For Coders-Part 1

스탠포드 대학 강좌 ‘CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research’의 강의 노트깃허브가 공개되어 있습니다. 아쉽지만 영상은 공개되지 않았습니다. 텐서플로우를 집중적으로 다루는 커리큘럼은 아마도 이 강좌가 처음인 것 같습니다.

작년에 서머 스쿨을 열었던 UPC TelecomBCN 에서 다시 겨울 세미나를 지난달 말에 개최했습니다. 이번 세미나는 NLP, RNN 을 집중적으로 다루었다고 합니다. 세미나의 영상과 슬라이드가 공개되었습니다.

fast.ai 에서 만든 온라인 강좌인 ‘Practical Deep Learning For Coders, Part 1‘의 동영상에 영어 자막이 추가되었고 강의 노트가 만들어졌습니다. 온라인 강좌를 위해 강의노트를 만들다니 정말 대단합니다! 이 강좌는 씨아노(Theano)를 사용하며 사용한 예제는 깃허브에 올라가 있습니다.

(업데이트) 스탠포드의 20SI 강의 녹화본은 아니지만 이 슬라이드를 이용한 동영상 강의가 진행되고 있습니다.

MILA DL Summer School

mila-dlss-2017

작년에 이어 올해에도 몬트리올 밀라(MILA)랩에서 주최하는 딥러닝 서머 스쿨이 6월 26일 부터 7월 4일 까지 열립니다. 이번에는 조금 더 확장되어 딥러닝 파트가 6/26~7/1, 강화학습 파트가 7/2~7/4 까지 열리며 두 세션을 각각 등록할 수 있도록 되어 있습니다. 올해 강좌도 녹화되어 공개될 것으로 예상됩니다. 그런데 작년 강의도 아직도 못봤다는 게 문제네요. 😦