[참고자료] 딥러닝 관련 온라인 강좌

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 김영준님 글

안녕하세요? 처음으로 글을 올려보네요. 알찬 정보 가득한 TensorFlow KR 진심으로 감사드립니다 :)

다음학기에 UST(과학기술연합대학원)에서 MOOC 형식으로 대학원생/연구원들과 함께 딥러닝 수업을 진행해보려고 하는데요, 
조사해본 온라인 강좌들은 다음과 같습니다.

1. 뉴럴넷의 창시자라고 할 수 있는 토론토대 제프리 힌튼 교수님 강의 (강의 자체는 좀 심심하다는 소문이.. ㅎㅎ)
https://www.coursera.org/learn/neural-networks

2. 스탠포드 앤드류 응 교수님 강의 (기본에 충실한 강좌이죠..)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

3. 버클리대 CS 294: Deep Reinforcement Learning, Spring 2017 (청강 형식이 되겠네요..)
http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

3. Stanford대 CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (이번 학기 수업 비디오는 아직 안올라왔네요)
http://cs231n.stanford.edu/

4. 딥러닝계 스타강사(?) Siraj Raval 강의 (재밌을 것 같은데 등록 기간이 따로 정해져 있네요..)
https://www.udacity.com/…/deep-learning-nanodegree-foundati…

5. 구글에서 만든 딥러닝 강의, TensorFlow 이용, 이론+실습
https://classroom.udacity.com/courses/ud730

6. 죠지아텍의 Machine Learning 강의
https://classroom.udacity.com/courses/ud262

7. 홍콩과기대 김성훈 교수님 강의 (그야말로 모두를 위한 딥러닝 강좌!)
http://hunkim.github.io/ml/
https://www.inflearn.com/course/reinforcement-learning/

위의 강좌들에 대해 의견 주시거나 이밖에 추천하는 강좌가 있으면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 
참고로, 저희 학생 및 연구원들은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"과 "엣지있게 설명한 텐서플로우" 공부는 마친 상태입니다.