온라인 강의 추천 및 정리 (머신러닝,딥러닝,프로그래밍 등)

 

안녕하세요!

이번 포스팅에서는 제가 학습을 하는데 있어서 수강했던 (또는 수강하고 있는) 온라인 강의들을 정리해보고자 합니다.

 

주의: 이번 포스팅에서는 저의 지극히 개인적인 평이 포함되어 있습니다..!!

 

강의명 / 강의자 / 강의사이트 

순서로 작성 하였습니다.

 

머신러닝 & 딥러닝

 

- 인공지능 및 기계학습 개론1 / 문일철 교수님 / Edwith

: 머신러닝의 기본부터 분류방법, 학습 알고리즘까지 머신러닝의 기초개념을 공부하는데 있어서 이만한 강의는 없는 것 같습니다. 다만, 교수님의 말씀이 너무 빠르셔서 강의를 바로바로 이해하기는 쉽지 않았습니다. 여유를 가지고 꾸준히 학습해나가신다면 분명 도움이 되실겁니다.

https://www.edwith.org/machinelearning1_17

인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ 강좌소개 : edwith

 

- 머신러닝과 딥러닝 basic / 김성훈 교수님 / Edwith

: 머신러닝 & 딥러닝을 공부한다하면 모르는 사람이 없을 정도로 매우 유명한 강의입니다. 거의 딥러닝의 바이블과도 같은 강의입니다. 꼭꼭!! 강의를 수강해보시기 바랍니다. 

https://www.edwith.org/others26

머신러닝과 딥러닝 BASIC 강좌소개 : edwith

 

- 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 / 부스트코스 / Edwith

: 김성훈 교수님의 강의를 다 듣고나신 다음에 수강하면 좋습니다. DNN,CNN,RNN과 같이 딥러닝의 기법들을 파이토치를 이용하여 실습을 해볼 수 있습니다. edwith에서는 파이토치 뿐만 텐서플로 강의도 제공하고 있지만 저는 파이토치를 선호하므로 이 강의를 수강하였습니다.  

https://www.edwith.org/boostcourse-dl-pytorch

[부스트코스] 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강좌소개 : edwith

 

- 인공지능을 위한 선형대수 / 주재걸 교수님 / Edwith

:  선형대수가 어려운건지.. 제 머리가 안좋은건지.. 저에게는 매우 어려웠습니다. 세미나 형식으로 강의하신 거를 녹화한 거라 짧은시간 안에 선형대수를 다뤄야하다 보니 한계가 있는 것 같습니다. 교수님 강의력이 좋으셔서 강의를 수강해봐도 좋지만 더 좋은 강의가 있는지 찾아보는 것도 권해드립니다. 

https://www.edwith.org/linearalgebra4ai

인공지능을 위한 선형대수 강좌소개 : edwith

 

참고로 edwith에서 제공하는 강의들은 모두 무료입니다..!!

 

프로그래밍

 

- Algorithms and data structures in python / Holczer Balazs / Udemy

: 이전에 자료구조와 알고리즘을 공부하였지만 개념이 잘 생각이 안나고 조금 더 기초를 다지고 싶어서 11,000 정도를 지불하고 구매한 강의입니다. 강의 자체는 괜찮은 것 같지만.....이건 뭐... 계속 끊겨서 강의를 수강할 수가 없습니다. udemy가 외국 사이트이다 보니 한국에서는 강의를 제대로 수강하기가 정말정말 힘듭니다. vpn을 우회하는 방법이 있긴 하지만 보안상 문제가 있을 수 있기 때문에 저는 시도하지 않았습니다. 개인적으로 udemy의 강의를 수강하시는 것은 매우 비추드립니다.

https://www.udemy.com/course/algorithms-and-data-structures-in-python/

불러오는 중입니다...

 

- 파이썬 알고리즘 문제풀이 / 김태원 / 인프런

: 현재 수강하고 있는 강의입니다. 아직 초반부분이라 그런지 쉽습니다. 평도 좋고 알고리즘 문제들을 풀 때 막히는 부분들이 있어서 강의를 수강하게 되었습니다. 다시 말씀드리지만 아직은 초반부분이라...조금 더 공부를 해봐야 자세히 알 것 같습니다. 지금까지 단점이라 느낀 것은 유료강의라는 것?

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%ED%92%80%EC%9D%B4-%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8#

파이썬 알고리즘 문제풀이(코딩테스트 대비) - 인프런

 

기타

 

- 통계학의 이해1 / 여인권 교수님 / K-mooc

: K-mooc 우수강좌로 선정되 강의입니다. 통계학을 처음배우시는 분이 기초를 잡기에는 매우 좋을 것 같습니다. 하지만 통계를 어느정도 아시는 분이라면 추천드리지는 않습니다. 

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SookmyungK+SM_sta_004k+2019_03SM_02/about

통계학의 이해 Ⅰ

 

- 신호와 시스템 / 최준원 교수님 / K-ocw

: 이 강의 또한 지금 수강하고 있는 강의입니다. 신호와 시스템이 워낙 어려운 분야이지만 교수님께서 매우 쉽게 설명해주시려고 노력하십니다. 저는 매우 만족하며 수강하고 있습니다. 하지만 강의가 호흡이 정말 느리고 완강을 하기 위해서는 많은 시간이 필요합니다. LTI 시스템만 4~5시간 동안 공부한 것 같습니다. 빨리빨리 진도 나가기를 원하시는 분은 추천드리지 않습니다.

http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1167183

신호와 시스템

 

앞으로 강의를 수강하면서 업데이트시킬 부분이 있으면 지속적으로 수정해 나가도록 하겠습니다.

감사합니다!!