Deep Learning 입문자들을 위한 튜토리얼 모음

그동안 외면해왔던 딥러닝의 열풍을 무시할 수 없음을 받아들이고 여름 방학 동안 드디어 딥러닝을 본격적으로 공부해보기로 했다. 학계야 계속 그때 그때 여러가지 토픽들이 새롭게 떠오르고 진다지만 딥러닝은 그냥 지나가는 인기가 아닌것 같다며, “You can’t afford not to know deep learning these days.” 라고 IBM 멘토님께서도 말씀하셨지…

주변 사람들에게 딥러닝 공부하려면 어디 자료가 좋아요 하고 여기저기 물어보고 다니며 정보를 모았는데, 추천받은 곳들 중 다음 사이트들이 내용이 참 좋았다.

• www.neuralnetworkanddeeplearning.com 뉴럴넷과 딥러닝에 대한 설명이 온라인 Ebook 으로 공개되어 있는데 과외 선생님이 앞에서 설명해주듯 설명이 구어체적이고 논리적이라 찬찬히 읽어보면 재미있었다.
• http://www.wildml.com Google Brain 팀에서 일하는 리서쳐가 운영하는 블로그인데, Deep learning을 이용하여 NLP Task 들을 Tensorflow를 이용하여 어떻게 러닝시키는지 코드와 함께 보여주어 실용적이다.
  • Ex) Tensorflow에서 CNN을 사용하여 Text Classification 하는 방법에 대한 튜토리얼 http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
• Colah’s blog: http://colah.github.io/
• 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 http://hunkim.github.io/ml/  홍콩 과기대 김성훈 교수님께서 한글로 준비하신 강의이다.
• Udacity & Google에서 합작으로 준비한 딥러닝 무료 강의 https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730

이번 7월에 열리는 SIGIR 학회에서도 처음으로 Neu-IR (Neural Information Retrieval) 이라는 워크샵이 새로 생겼다. 대충 페이퍼 제목을 흝어보니 Word Embedding 을 이용한 연구가 많은듯. 이제 Deep learning 을 이용하여 검색 연구를 개선시키는 연구가 이를 시작으로 향후 많이 나오지 않을까 예상해본다.