머신러닝을 공부하기전 선행해야 할 수학강의

  1. 고등학교 수준 미분
    • 수학의정석 (기본편) 책 정도 만 알면 됨 유튜브 강의로도 충분함
  2. 확률, 통계
    • 하버드 확률론 기초 https://www.edwith.org/harvardprobability
    • 확률 및 통계 http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=a2881d53f7ea3252
  3. 선형대수학
    • 칸아카데미 모두를 위한 선형대수학 https://www.edwith.org/linear-algebra
    • 인공지능을 위한 선형대수 https://www.edwith.org/linearalgebra4ai
  4. 인공지능을 위한 기초수학
    • 성균관대 이상구 교수 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

머신러닝 관련 강좌

  1. 홍콩과기대 김성훈 교수
    • 모두를 위한 머신러닝과 딥러닝의 강의 http://hunkim.github.io/ml/
    • 유투브 채널 https://www.youtube.com/channel/UCML9R2ol-l0Ab9OXoNnr7Lw
  2. 앤드류 응 ( Andrew Ng )
    • https://www.coursera.org/learn/machine-learning
    • https://www.edwith.org/deeplearningai1
  3. 숭실대 박성호 (머신러닝/딥러닝 강의 및 블로그)
    • https://youtu.be/vcCaSBJpsHk
    • https://blog.naver.com/beyondlegend
  4. 딥러닝 관련 링크모음
    • https://blog.naver.com/xinfra/221370566415

관련서적

 * Machine Learning_ A Probabilistic Perspective [Murphy 2012-08-24] 
 * Artificial intelligence : a modern approach/ Stuart Russell, Peter Norvig
 * Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997
 * 밑바닥부터시작하는 딥러닝