Lecture and Blogs manual
BASIC PYTHON(a)
-> python을 활용한 데이터 분석 기초(T아카데미 강좌)
-> python programming(T아카데미 강좌)
-> 모두를 위한 파이썬_PY4E(Boostcourse)
STATS & PROBABABLITY(b)
-> 확률과 통계(기초 수학)_둘러보기 용도
-> 확률/통계(김성범 교수님의 핵심 확률/통계)
-> [하버드] 확률론 기초 : Statistcs 110(Boostcourse)
-> 공업 수학
-> 미분적분학
-> 딥러닝을 위한 수학(T아카데미 강좌)
-> 선형대수학
-> 공돌이의 수학 정리 노드(Angelo's Math Note)
ADVANCED PYTHON(c)
-> Numpy 기본(T아카데미 강좌)
-> Pandas 기본기 다지기(T아카데미 강좌)
-> Pandas로 하는 시계열 데이터 분석(T아카데미 강좌)
-> Python을 활용한 웹 크롤러(T 아카데미 강좌)
-> Tensorflow(T아카데미 강좌)
-> Deeplearning과 Keras(T 아카데미 강좌)
-> Scikit-Learn(T 아카데미 강좌)
-> Pytorch for Deeplearning(T 아카데미 강좌)
-> Tensorflow 2.0(T 아카데미 강좌)
VISUALIZATION(d)
-> Matplotlib(이수안컴퓨터연구소)
-> Seaborn(이수안컴퓨터연구소)
-> 데이터 시각화 for R(T 아카데미 강좌)
-> Python 인터렉티브 시각화(T 아카데미 강좌)
-> D3.js를 활용한 빅데이터 시각화
MACHINE LEARNING(e)
-> Eiffel Project and Edu : 이론 정리 및 코드 정리
-> 머신러닝(김성범 교수님의 핵심 머신러닝)
-> 인공지능을 위한 알고리즘(T 아카데미 강좌)
-> 쉽게 배우는 인공지능(T 아카데미 강좌)
DATA MANIPULATION(f)
-> RDBMS와 SQL(T 아카데미 강좌)
-> SQL 데이터 분석 입문(T 아카데미 강좌)
-> R로 하는 텍스트 전처리(T 아카데미 강좌)
DEPLOYMENT(g)
-> 아이디어가 떠오르지는 않음
DEEP LEARNING(h)
-> 딥러닝 기초 다지기(boostcourse)
-> 한국어를 이해하는 딥러닝 모델(KLUE_boostcourse)
-> 딥러닝으로 만드는 질의응답 시스템(MRC_boostcourse)
-> 재활용 쓰레기를 활용한 딥러닝 1,2(boostcourse)
-> 딥러닝 모델 경량화(boostcourse)
-> 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초(boostcourse)
-> 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초(boostcourse)
-> 딥러닝을 이용한 자연어 처리(boostcourse)
-> 딥러닝 1단계 : 신경망과 딥러닝(boostcourse)
-> 딥러닝 2,3,4단계(boostcourse)
CV/NLP(i)
-> 파이썬 OpenCV 입문(T 아카데미)
-> 딥러닝 영상 분류 / 영상 인식 입문(T 아카데미)
-> 딥러닝 기반의 영상 인식 기술(T 아카데미)
-> 딥러닝 기반 음성 합성 1,2(T 아카데미)
-> 딥러닝 기반 음성 인식 기초(T 아카데미)
-> 디지털 신호 처리(T 아카데미)
-> 기계 번역 입문(T 아카데미)
-> 자연어 언어 모델(T 아카데미)
-> 쉽게 배우는 자연어 처리(T 아카데미)
-> 딥러닝 기반의 음성 인식 기술(T 아카데미)
INTERVIEW PREPARATION & PROJECTS (j)
-> 프로젝트 탐구
-> 논문 분석
-> BackJoon Programmers
-> Dacon
-> Kaggle
-> AI Factory
나머지는 공부하면서 더 추가할 생각입니다.
(아이디어 더 떠오르는 거 있으면 계속 늘려나갈 생각입니다.)
