카테고리 보관물: Lecture

CS294: Deep RL, Spring 2017

cs294

버클리 대학의 강화학습 강좌인 CS294 Deep Reinforcement Learning 의 올해 봄(2017 Spring) 강의가 녹화될 예정이라고 합니다! 이 강의는 버클리 대학의 세르게이 레빈(Sergey Levine) 교수외에 OpenAI의 존 슐만(John Schulman)이 함께 진행합니다. 강화 학습에 관심있다면 한껏 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.

강의 페이지에 올려져 있는 맛보기 동영상은 존 슐만이 작년 머신러닝 서머스쿨에서 진행했던 강화 학습 강의입니다.

ML Boot Camp, CS229T Lecture Note, Berkeley ML Blog

버클리 대학의 Simons Institute for the Theory of Computing 연구소에서 1월 23일 부터 27일 까지 머신러닝 부트 캠프를 진행합니다. 카네기 멜론 대학의 러슬랜 살라쿠디노프(Ruslan Salakhutdinov)를 비롯하여 머신러닝과 딥러닝 분야의 많은 연구자들이 강사로 참여합니다. 반가운 것은 이 부트 캠프의 슬라이드와 동영상이 행사가 종료되고 1 주일 남짓 후에 공개될 예정이라는 것입니다. 자세한 스케줄은 이곳을 참고하세요.

덧붙여 스탠포드 대학의 CS229T(Statistical Learning Theory) 2016 겨울 클래스의 강의 노트와 버클리 ML 블로그의 머신러닝 Crash Course #1, #2 도 최근에 나온 좋은 자료인 것 같습니다.

딥러닝북 스터디, Chapter 12: Applications

샌프란시스코의 딥러닝북 스터디 그룹(Deep Learning Textbook Study Group)의 다음 스터디 일정이 나왔습니다. 한국시간 11일 오전 10시 30분이고 챕터는 딥러닝북12장 어플리케이션입니다. 이번에도 유튜브에서 실시간 스트리밍 됩니다. 스트리밍이 시작되면 유튜브 주소를 추가하도록 하겠습니다. 이번에 발표할 사람은 UC 버클리의 Ph.D 학생인 조슈아 아키암(Joshua Achiam)으로 알려졌습니다.

발표 슬라이드는 이곳에서 다운로드 받을 수 있습니다.

Hinton’s Neural Networks Class Start

제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수의 코세라 강좌인 Neural Netwoks for Machine Learning 가 드디어 시작되었습니다. 다프니 콜러(Daphne Koller)의 Probabilistic Graphical Models 와 함께 놓칠 수 없는 강의입니다. 이번 기회에 꼭 완주해야겠습니다 🙂

Coursera: Probabilistic Graphical Models Start

코세라의 유명한 강좌 중 하나인 다프니 콜러(Daphne Koller)의 Probabilistic Graphical Models 강의 시리즈가 드디어 시작되었습니다. 지금 시작된 것은 첫번째 강의 Representation이고 나머지 두 강의는 Inference와 Learning 입니다. 아마도 코세라가 새로운 플랫폼으로 이전하면서 강의를 나누어 Specialization으로 만든 것 같습니다. 예전과는 달리 무료로 들을 경우엔 어떤 Certificate나 Statement도 주지 않습니다.

Bay Area DL School Live Stream!

스탠포드 대학에서 열리는 베이 에어리어 딥러닝 스쿨(Bay Area Deep Learning Schoolbayareadlschool.org)이 25일 새벽 1시(한국시간)부터 유튜브에서 라이브로 스트리밍됩니다! 손흥민 경기보고 바로 이어서 보면 되겠네요! 낮잠을 자 두어야 할 것 같습니다. 🙂

dlschool-speaker

(업데이트) 발표자들의 슬라이드가 일부 공개되었습니다.

(업데이트) 아래는 12명의 발표를 각각 나누어 놓은 유튜브 링크입니다.

  1. Foundations of Deep Learning (Hugo Larochelle, Twitter)
  2. Deep Learning for Computer Vision (Andrej Karpathy, OpenAI)
  3. Deep Learning for Natural Language Processing (Richard Socher, Salesforce)
  4. TensorFlow Tutorial (Sherry Moore, Google Brain)
  5. Foundations of Unsupervised Deep Learning (Ruslan Salakhutdinov, CMU)
  6. Nuts and Bolts of Applying Deep Learning (Andrew Ng)
  7. Deep Reinforcement Learning (John Schulman, OpenAI)
  8. Theano Tutorial (Pascal Lamblin, MILA)
  9. Deep Learning for Speech Recognition (Adam Coates, Baidu)
  10. Torch Tutorial (Alex Wiltschko, Twitter)
  11. Sequence to Sequence Deep Learning (Quoc Le, Google)
  12. Foundations and Challenges of Deep Learning (Yoshua Bengio)

Deep Learning Textbook Study Group

샌프란시스코 지역의 한 딥러닝 스터디 그룹이 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)의 딥러닝북(Deep Learning Book)을 이용하여 매주 스터디를 진행하고 있습니다. 지난 주부터 강의 진행 영상을 유튜브로 실시간 스트리밍해 주고 있습니다. 지난 주에는 이안 굿펠로우가 직접 9장 콘볼루션 네트워크에 대해서 강의를 진행했습니다. 다음 주 월요일에도 이안 굿펠로우가 11장 Practical Methodology에 대해 스터디를 진행합니다. 이 영상도 실시간으로 중계될 예정입니다. 한국 시간으로는 27일 오전 10시 30분입니다.

(업데이트) 이안 굿펠로우가 진행했던 9장과 11장의 슬라이드 파일입니다.

카이스트 머신러닝 워크샵 강의 동영상

지난 8월 22~23일에 열린 카이스트 머신러닝 워크샵에서 1일차와 2일차에 각각 한시간씩 진행된 동영상 강의가 유튜브에 공개되었습니다. 첫째날 강의는 ‘Introduction to Machine Learning’ 입니다. 둘째날 영상도 공개되면 업데이트 하겠습니다.

Academic Torrents

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연구자들을 위한 대량의 데이터와 유명 강좌들을 토렌트로 제공하는 아카데믹 토렌츠(Academic Torrents)가 있습니다. 데이터 셋은 물론 코세라나 스탠포드 등의 대학 강의 영상도 받을 수 있습니다. 다만 토렌트의 특성상 시드가 원활하지 않을 경우에는 다소 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

PhD level ML Courses

레딧(Reddit)에 머신러닝 코스 중 난이도가 높은 코스를 리스팅해 놓은 이 올라왔습니다. 좋은 코스들이 정리되어 있는 것 같아 공유합니다.

추가적으로 Edx에서 칼텍의 유명한 머신러닝 강좌인 ‘Learning from Data‘가 9월 18일 부터 시작됩니다!