딥러닝을 공부하기에 또는 최근 소식을 전하는 좋은 사이트가 있으면 공유해 주세요.
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쉽게 풀어쓴 딥러닝(Deep Learning)의 거의 모든 것

머신러닝 및 로보틱스 관련 이론을 쉽게 풀어서 설명하기로 유명한 테리님의 딥러닝 소개 블로그 포스트 입니다. 딥러닝의 역사, 원리, 예제, 전망 등을 한눈에 쉽게 알 수 있습니다.

Neural Networks, Manifolds, and Topology

딥러닝이 어떻게 작동하는지 그 원리를 눈으로 보고 확인할 수 있도록, 낮은 차원의 예제를 통해 시각적으로 알아봅니다.

ConvNetJS

딥러닝 많은 예제를 웹상에서 시각화를 통해 확인해 볼 수 있는 사이트 입니다.

deepcumen

딥러닝 및 기계학습 관련 기초 이론을 공부하기에 좋은 한글 사이트 입니다.

Stanford deep learning tutorial

머신러닝 기초부터 딥러닝까지. 셈플 코드와 더불어 기초 이론이 잘 설명되어 있습니다.

  • 블로그 링크
  • 저자: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen, Adam Coates, Andrew Maas, Awni Hannun, Brody Huval, Tao Wang, Sameep Tandon 등등

Course Material from [COS598] Princeton Univ.

대학원(?) 수업에서 학생들이 조사하여 발표자료로 사용한 슬라이드들입니다. 그러다보니 확실히 정리가 덜 되어있지만, Caffe에 대한 간략한 튜토리얼 및 GoogLeNet 개괄 등등, Deep learning 배경지식에 대한 내용이 상대적으로 쉽게 요약되있는것 같습니다.

DeepVision: Deep learning in computer vision 2015

CVPR 2015에서 열렸던 워크샵 사이트 입니다.

Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

ImageNet의 창시자 Fei-Fei Li 교수의 스텐포드 대학 강의자료 입니다.

Deep Learning Book by Prof. Bengio group

대가 중 한명인 Bengio 교수 팀에서 만들고 있는 딥러닝 책 입니다. 머신러닝의 기초부터 최근 딥러닝 연구까지 이론적인 부분이 총 정리되어 있습니다. 계속 작업 업데이트 중인데 출판되기 전에 웹상에 오픈하였네요.

Tags: caffe