Hacker News 의견

• 다양한 학습 자료 추천

  • "Understanding Deep Learning" 책이 목록에 빠져 있음. Simon J.D. Prince의 책은 각 장마다 첨부된 고급 참고 문헌 링크, 이해도를 시험하는 연습 문제, 개념을 실제로 구현하는 코드가 포함된 노트북 등으로 특별함.
  • 스탠퍼드 대학의 YouTube 챔널에서 전체 머신러닝 강의 시리즈(19개 비디오)를 볼 수 있음. 컴퓨터 과학 강의도 많이 게시되어 있음.
  • "Little Book of Deep Learning"도 확인할 것을 추천함.
  • "Practical Deep Learning for Coders"도 유용한 자료임.
  • Yann LeCun과 Alfredo Canziani가 진행하는 NYU의 딥러닝 과정이 YouTube에서 전체 공개됨.

• 비디오 없이 깊이 있는 과정을 찾는 이들을 위한 자료

  • 비디오 시청을 요구하지 않는 깊이 있는 과정에 대한 정보가 필요함.

• 초보자를 위한 강의 추천

  • Andrej Karpathy의 강의 시리즈 중 첫 강의는 초보자에게 매우 접근하기 쉬움.

• 전문 분야로의 전환 가능성에 대한 고민

  • 몇 년간 풀스택 개발자로 일해온 경험이 있지만, 6개월의 학습으로 이 분야에 진입하는 것이 가능한지에 대한 의문을 제기함.

• 다양한 옵션 중 선택

  • Sebastian Raschka의 강의는 Python이나 유사한 언어를 알고 있다면 접근하기 쉬운 과정임.
  • Andrew Ng의 Coursera 강의를 시작한 지 얼마 되지 않았으며, 이러한 무료 옵션들 간의 차이점에 대한 궁금증을 표현함.