MIT가 5만 달러(약 6,500만 원) 상당의 대학 강의를 무색하게 만드는 무료 AI 커리큘럼을 조용히 공개했습니다.

12권의 도서.

수강료 0원.

모두가 이야기하고 있는 모델들을 구축하는 사람들을 배출한 바로 그 기관에서 제공합니다.

기초 (FOUNDATIONS)

1. Foundations of Machine Learning (머신러닝의 기초) — https://t.co/Un6UbjJ3Xo
2. Understanding Deep Learning (딥러닝 이해) — https://t.co/UQxZmyESdn
3. Machine Learning Systems (머신러닝 시스템) — https://t.co/YAgrLVGAXt

심화 기술 (ADVANCED TECHNIQUES)

4. Algorithms for ML (머신러닝을 위한 알고리즘) — https://t.co/YlBk59o8Hp
5. Deep Learning (딥러닝) — https://t.co/KMO1uWPyk1

강화학습 (REINFORCEMENT LEARNING)

6. RL Basics (Sutton & Barto) (강화학습 기초) — https://t.co/sOZlDXzu41
7. Distributional RL (분포 강화학습) — https://t.co/uOkviYiAq7
8. Multi-Agent Systems (멀티 에이전트 시스템) — https://t.co/Dx9caJVx1d
9. Long Game AI (롱 게임 AI) — https://t.co/K9Qm2TjAQ6

윤리 및 확률 (ETHICS & PROBABILITY)

10. Fairness in ML (머신러닝에서의 공정성) — https://t.co/MgkLdRvicO
11. Probabilistic ML Part 1 (확률적 머신러닝 파트 1) — https://t.co/Zz33gQi1vG
12. Probabilistic ML Part 2 (확률적 머신러닝 파트 2) — https://t.co/qBe776EjCg

이것은 완전한 MIT 수준의 AI 교육입니다.

YouTube 재생목록이 아닙니다.

알맹이 없는 Twitter 스레드도 아닙니다.

이 분야를 구축한 연구자들이 직접 집필한 교과서입니다.

이것을 실제로 공부하는 사람들은 동료들보다 AI를 더 잘 이해하는 데 그치지 않을 것입니다.

현재 이 분야에서 돈을 받고 일하는 대부분의 사람들보다 AI를 더 잘 이해하게 될 것입니다.

대부분의 사람들은 이것을 북마크만 해두고 다시는 열어보지 않을 것입니다.

하지만 오늘 밤 바로 열어보는 사람들은, 12개월 뒤 주변의 누구도 아직 이해하지 못하는 무언가를 만들어낸 채 나타날 것입니다.

이 게시물을 북마크하세요.

오늘 밤 첫 번째 책을 펼치세요.
[IMG:1]