# 사이트, 기사

- [모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의](http://hunkim.github.io/ml/)
- [에어비앤비, 자체 머신러닝 기술 오픈소스로 공개](http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20150605082516&type=det&re=N_20150621134513#csidx020c7e3162c8a2084ac04cd1f3836d4)
- [‘데이터’를 똑똑하게 만드는 오픈소스 기술 12종](http://m.blog.naver.com/newyorkinms/220481255457)
- [머신러닝/딥러닝 무료 교과서 16종(온라인 버전)](http://mirnae.blog.me/220829176154)
# 강의


- Coursera - Machine Learning, Stanford
  - https://www.coursera.org/learn/machine-learning

- Udacity - Deep Learning, Google
  - https://www.udacity.com/course/deep-learning-ud730

- 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의, HKUST
  - https://hunkim.github.io/ml

- Deep Learning for Natural Language Processing, Stanford
  - http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html

- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford
  - http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html


# 출처

- http://www.slideshare.net/theeluwin/ss-69596991

# 비디오 강좌

- http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/

# 영문 책

- http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itila/


# 참고

- 책. 머신러닝 이론 입문 (IT 엔지니어를 위한) 나카이 에츠키 지음, 김범준 옮김, 곽동민 감수


## dev

- [[samsjang]] https://blog.naver.com/samsjang

## opencv

- [[OpenCV-Python Tutorials]] https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html

## python

- [파이썬 라이브러리 모음 사이트] http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/



## 기타

- http://www.itisbest.com/xe/chat/12111
- [완전쉬운 딥러닝](http://www.todayhumor.co.kr/board/view.php?table=science&no=61952)
- [딥러닝과 논리학 연구](http://www.todayhumor.co.kr/board/view.php?table=bestofbest&no=291543)
- 구글 TensorFlow : https://www.tensorflow.org/



i) 주제 : 벤지오 텍스트  20장 : Deep Generative Models
http://www.deeplearningbook.org/contents/generative_models.html 에서 download 가능