YAHF / 얍!: 2017년 전공 공부 / I started studying AI from 2016

알파고 쇼크 이후 모두가 AI가 Next Big Thing이라고 말하고 있다. 그래서 나도 AI 공부를 시작하였다. 그 밖에도 짬짬이 여러 공부를 하려 노력했다.
I started studying AI from December 2016. It's not so easy to understand the principle.

좋았던 책은 Martin Kleppman의 멧돼지책:

Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems
Martin Kleppmann

이직 준비를 위해 구매. 분산시스템에서의 이론과 실제를 어렵지 않고 흥미롭게 이야기를 풀어낸 좋은 책이다. (201708-201709)

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Coursera Machine Learning Course
Andrew NG

ML 공부의 시작. Good Course! (201612-201701)

ML for TradingTucker Balch

udacity, 별로였다. (201701)

Stanford CS229 Machine Learning
Andrew NG

Coursera 강화판. Reinforcement Learning도 보고, 기존 개념도 복습할 겸. 그러나 Reinforcement Learning쪽은 Lecture Note가 없어서 그런지 거의 이해하지 못하였다. 숙제의 경우 #3, #4는 그냥 답만 보고 넘기고, 코딩숙제는 스킵하였다. (뒤로 가면서 너무 난이도가 상승하여 의욕이 저하됨) (201702-201703)

Stanford CS231n CNN
Andrej Karpathy

뉴럴넷 시작? 다른 사람들은 좋다고 하는데 나는 영... (201703-04)

Bayes' Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
James V Stone

좋은 튜토리얼. (201706)

Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
Foster Provost

Chap 6-10까지만 이틀동안 대충 봤음. 잘 이해가 안되는게 늙어서 그런건가 책을 못써서 그런건가. (201706)

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Aurélien Géron

Part 1은 보고 Part 2 ANN쪽은 내용에 비해 분량이 적어서 skim하였다. (201706)

Modern PHP: New Features and Good Practices
Josh Lockhart

PHP의 장단점 파악 (201706-201707)

Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming
Luciano Ramalho

ML에 python이 쓰이니 공부좀 해둬야지. (201706-201707)