[참고자료] 머신러닝과 딥러닝에 관련된 사이트 정리 (지속적으로 업데이트중)

1. 모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 강의

딥러닝 또는 머신러닝에 대한 입문자들을 위한 기초 강의가 수록되어있다.

천천히 배워볼 예정이다.

https://hunkim.github.io/ml/

저자의 깃

https://github.com/hunkim

2. 스탠포드에서 수업하고 있는 자료 : Visual recognition을 위한 CNN 강의 자료 모음

http://aikorea.org/cs231n/

http://ishuca.tistory.com/380

3. 딥러닝과 관련된 라이브러리

https://deeplearning4j.org/kr-index

4. 파이썬 책 저자가 운용하는 블로그

http://blog.naver.com/prologue/PrologueList.nhn?blogId=samsjang

5. CNN 데모 사이트

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html

6. Human pose estimation / Recognition / Body parts segmentation

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release

7. Object Localization and Detect

https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/object_localization_and_detection.html

8. AI Korea

http://aikorea.org/

9. GAN 발표자료

https://www.slideshare.net/YunjeyChoi/generative-adversarial-networks-75916964

• 1. Introduction

• 2. Generative Adversarial Networks

• 3. Variants of GAN

• 4. Extensions of GAN

• 5. Appendix (Theory in GAN)