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가장 핫한 댓글은?
- 나 석박 2년차 말에 15점 저널에 연구 논문 냈는데, 솔직히 좀 열심히 살자. 계속 게으르기 살거면 사회는 나오지 말고.. 민폐임
20 - 국숭 기계 4.15면 spk도 가능하죠
spk yk unist 정도 노려보세요
8 - 병신같이 빌빌거리기는 ㅉㅉ
10 - 이상한 외국인 포닥 아닌 제대로 된 포닥이면 무조건 좋은 거죠.
랩의 역량이 전반적으로 더 좋은 것데요.
해외 잘 나가는 랩들은 다 포닥 주축입니다.
10 - 사기꾼식 발언이죠. 멀리하시는게 좋아요.
10 - 대학원 와서 통계 공부 다시 하는 사람 많아요
진학 무리 아닙니다
9 - 어느 영재학교인지 몰라도 이 정도 진학상담도 안해줄까? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
9 - 바쁜 박사과정이신데 왜 아직도 게시판에 기웃거리시나요? 궁금합니다. 거기가면 많이 외로운지
16 - 고생하는 후배들 도와주고 싶을수도 있지 꼬였노
15 - 이제 코스웍도 끝났고, 미국 분위기상 12월 중순부터는 연구실도 다들 잘 안나오고 쉬는 분위기라서, 이참에 미국박사에 대해 물어보기
힘든 것들 알려주고 싶어서요. 제가 준비할때는 이런 건 없어서서 혼자 알아보고 시간을 많이 썼어요. 그걸 조금이나마 줄여주고 싶어서요.
외로운건 타지에서 5-6년 이상 있게되면 어쩔수없는거같아요
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머신러닝 강의 모음
2022.11.01
링크드인에 포스팅 올라온 거 보고 관심있으실 분 많으실까봐 공유합니다.
참고하세요!
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- Andrew Ng CS229 ML: https://lnkd.in/gkDEyuCS
- MIT: Deep Learning for Art: https://lnkd.in/grusgt3Z
- Stanford CS230: Deep Learning: https://lnkd.in/ggXNEX7K
- Practical Deep Learning for Coders: https://lnkd.in/giHMNrHG, https://lnkd.in/gDtRtHmG
- Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs: https://lnkd.in/grZC_j4N
- Probabilistic Machine Learning: https://lnkd.in/gjSpNDCD
- MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning: https://lnkd.in/gWtSdkSH
- UC Berkeley CS 182: Deep Learning: https://lnkd.in/gzHS6m8G
- UC Berkeley Deep Unsupervised Learning: https://lnkd.in/gPdPbKku
- Yann Lecun's NYU Deep Learning SP21L: https://lnkd.in/gdyzmf8b
- Stanford CS25 - Transformers United: https://lnkd.in/gaZVn3wY
- Hugging Face NLP Course: https://lnkd.in/gigfE2Yj
- Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning: https://lnkd.in/g4fg4_wX
- CMU Neural Nets for NLP: https://lnkd.in/gVpUwtXE
- Stanford CS224U: Natural Language Understanding: https://lnkd.in/gMeGkkzV
- CMU Advanced NLP: https://lnkd.in/gAtrsGqY
- CMU Multilingual NLP: https://lnkd.in/ghbcWftV
- Stanford CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: https://lnkd.in/g3DeCWEc
- Michigan Deep Learning for Computer Vision: https://lnkd.in/gbdgGgJQ
- AMMI Geometric Deep Learning Course: https://lnkd.in/gYH6Vuum
- UC Berkeley CS 285 Deep Reinforcement Learning: https://lnkd.in/gH-HYdqz
- Intro to Deep Learning and Generative Models: https://lnkd.in/gxuTtkSk
- Stanford CS330: Deep Multi-Task and Meta Learning: https://lnkd.in/gasntdBh
Source: https://lnkd.in/gys5Rk5k
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