Curriculum.md

Cpprhtn's 2020 Curriculum

1. Programming(Python & R & C++)

• R, Machine Learning, R graphics cookbook

  • e1071 (나이브베이즈)
  • nnet (다항 로지스틱 회귀분석, 신경망)
  • randomForest
  • party (decision tree)
  • neuralnet (신경망)

• Python

  • pands
  • numpy
  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch

• XGBoost, LightGBM 부가 자료

  • XGBoost 관련 글
  • LightGBM 번역 글
  • XGBoost, LightGBM 파라미터 설명 글
  • Introduction to Boosted Trees PPT
  • CatBoost vs LightGBM vs XGBoost 비교 글

• C++11/14

  • 처음 공부한 곳

• C++17 (공부중)

  • 옥찬호 개발자의 C++17 Key Features Summary

• C++20 (공부중)

  • 옥찬호 개발자의 C++20 Key Features Summary
  • Git hub CppKorea page의 C++20 Study

2. Machine Learning and Artificial Intelligence(ML & AI)

• 인공지능 기초

  • K-MOOC 강의로 서울대학교 김건희 교수님께서 진행

• 모두를 위한 머신러닝/딥러닝

  • 머신러닝과 딥러닝
    • 김성훈 교수님(지금은 네이버에 계신)의 '모두를 위한 딥러닝 강좌를 네이버의 edwith에서 제공하고 있음(유튜브로도 볼 수 있음)
    • 정말 쉽고 친절하게 이해하기 쉽도록 알려주셔서 딥러닝을 처음 시작하는 분들에게 강추하는 강의
  • 강화학습
    • 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝 강좌' 중 강화학습 부분

• KAIST 응용인공지능연구실의 공개 강의 자료

  • 카이스트 문일철 교수님의 강의
    • 인공지능 및 기계학습 개론 1 from edwith
    • 인공지능 및 기계학습 개론 2 from edwith
      • 카이스트 문일철 교수님의 강의로 1, 2로 나누어져 있으며 기본적인 머신러닝 알고리즘부터 신경망의 기초가 되는 알고리즘까지 기초를 익힐 수 있음
      • 수학이 많이 나오지는 않지만 확률과 통계, 미적분 등을 알아야 배울 수 있으며, 한번에 이해하기에는 난이도가 있는 강의

3. Bigdata

• Hadoop (studying)
• MapReduce
• SPARK (studying)
• Hbase
• Hive

EX.

• Rust
• Dart (Flutter)

Coding Site (My profile)

BaekJoon (Using C++) https://www.acmicpc.net/user/xkzl9830

Dacon (Using Python) https://dacon.io/myprofile/404506/overview/

Kaggle () https://www.kaggle.com/cpprhtn

Codeup (Using C) https://codeup.kr/userinfo.php?user=cpprhtn