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1. 파이썬

1.1. 모두를 위한 파이썬 시리즈

1.1.1. (1) 모두를 위한 프로그래밍 : 파이썬 http://bit.ly/2SH1rHL

1.1.1.1. (2) 파이썬 자료구조 http://bit.ly/2EerYDq

1.1.1.1.1. (3) 파이썬을 이용한 웹 스크래핑 http://bit.ly/2BBVqSc

1.2. 머신러닝을 위한 파이썬 워밍업

1.2.1. 머신러닝을 위한 Python 워밍업 http://bit.ly/2Eetd5x

1.3. 파이썬 (Python) 으로 배우는 프로그래밍 기초 (CS101)

1.3.1. 파이썬 (Python) 으로 배우는 프로그래밍 기초 (CS101) http://bit.ly/2O84wvf

2. 딥러닝

2.1. Andrew Ng 시리즈

2.1.1. (1) 신경망과 딥러닝 http://bit.ly/2BAmukT

2.1.1.1. (2) 심층 신경망 성능 향상시키기 http://bit.ly/2GOTjxZ

2.1.1.1.1. (3) 머신러닝 프로젝트 구조화하기 http://bit.ly/2X5jQNf

2.2. 모두를 위한 딥러닝 시리즈

2.2.1. 머신러닝과 딥러닝 BASIC http://bit.ly/2GThyL8

2.2.2. Reinforcement Learning http://bit.ly/2tqMHxH

2.2.3. 모모딥 시즌 2 - TensorFlow http://bit.ly/2VDGA5P

2.2.3.1. 모모딥 시즌 2 - PyTorch http://bit.ly/2UgyYV3

2.3. 딥러닝 심화강좌들

2.3.1. 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 http://bit.ly/2GOMdcz

2.3.1.1. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 http://bit.ly/2TTYGQb

2.3.1.1.1. 베이지안 딥러닝 http://bit.ly/2GwtaVo

2.4. School of AI

2.4.1. School of AI : Business http://bit.ly/2U1nusC

2.4.1.1. School of AI : Deep Learning Live Coding http://bit.ly/2UuEDfn

3. 머신러닝

3.1. 문일철 교수님 시리즈

3.1.1. 인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ http://bit.ly/2T0EBKD

3.1.2. 인공지능 및 기계학습 개론 II http://bit.ly/2TSNWBj

3.1.3. 인공지능 및 기계학습 심화 http://bit.ly/2S5hFWd

4. 수학/통계

4.1. 확률

4.1.1. Statistics 110 from Harvard http://bit.ly/2IlrSOJ

4.2. 선형대수

4.2.1. 인공지능을 위한 선형대수 리프레시 http://bit.ly/2X9cwQz

4.2.2. 선형대수 with Khan Academy http://bit.ly/2NcvJMG

5. 기타

5.1. 데이터과학

5.1.1. Data Science from MIT http://bit.ly/2SF1Evc

5.1.2. 데이터 과학 산책 http://bit.ly/2X9zeYF

5.2. 컴퓨터공학기초교양

5.2.1. CS50 x edwith http://bit.ly/2Gwkb6r

5.3. 알고리즘

5.3.1. Deep Into Algorithm from MIT http://bit.ly/2TVzRmG

6. 주소: http://www.edwith.org/

6.1. 주의: 이 맵에 있는 모든 이미지는 커넥트재단 및 파트너의 자산이며, 무단 도용을 금지합니다.