연초에 포스팅했던 머신러닝 부트캠프 워크샵의 동영상이 공개되었습니다. 각 강의 동영상은 머신러닝 부트캠프 스케줄 페이지에 모두 연결되어 있습니다. 이 중에서 눈에 띄이는 것은 애플에 합류한 카네기 멜론 대학의 러슬랜 살라쿠디노프(Ruslan Salakhutdinov)의 딥러닝 튜토리얼 4편과 같은 대학의 엠마 브런스킬(Emma Brunskill)의 강화학습 튜토리얼 2편인 것 같습니다. 이 워크샵은 5월까지 총 4개의 시리즈로 진행됩니다. 1월에는 머신러닝 부트캠프였고 그 다음은 Interactive Learning, Representation Learning, Computational Challenges in Machine Learning 로 이어집니다. 자세한 내용은 워크샵 안내 페이지를 참고하세요.
러슬랜의 슬라이드는 아래 링크에서 다운받을 수 있습니다.
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.
(업데이트) 버클리 ML 블로그 Crash Course #3 이 나왔습니다.
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 