"# ai_study"

KNN.ipynb를 클릭한 후 Open in Colab을 클릭하여 자료를 확인하실 수 있습니다.

참고자료

• DATASET 모음 : https://kaggle.com

• AI 교육 참고자료

1. MIT AI Ethics Education Curriculum: https://docs.google.com/document/d/1e9wx9oBg7CR0s5O7YnYHVmX7H7pnITfoDxNdrSGkp60/edit#
2. ReadyAI : https://www.readyai.org/curriculum/
3. 초등 교사들을 위한 인공지능 교육 프로그램 개발 및 적용(논문) : https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201912758458888.pdf
   • 김갑수(2019), Journal of The Korean Associationo of Information Education Vol. 23, No. 6, December 2019, pp. 629-637
4. EBS Coding 교육(인공지능 포함 다양한 ) : https://www.ebssw.kr/edc/cultursens/cultursensListView.do?level=1&pageIndex=1
5. AI4K12 (미국 AI 교육 위키) : https://github.com/touretzkyds/ai4k12/wiki
6. AI4All : https://ai-4-all.org/open-learning/
7. EasyDeep : https://easydeep.ai/introduce

• ML관련 참고자료

1. Dive into Deep Learning(mxnet, pytorch, tensorflow 모두 제공) : https://www.d2l.ai/index.html
2. 전북대 오일석 교수의 패턴인식(ppt로 구성된 개념 강의자료) : http://cv.jbnu.ac.kr/index.php?mid=pr
3. 모두를 위한 딥러닝(개념위주이되 Tensorflow사용) : https://hunkim.github.io/ml/
4. MIT Machine Learning Open Course : https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/lecture-notes/

• pytorch 참고자료

1. PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 : https://wikidocs.net/book/2788
2. PyTorch로 시작하는 딥러닝의 Code repository : https://github.com/taewanme/DL_With_PyTorch
3. PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문 CAMP 1,2기 강의자료 : https://github.com/GunhoChoi/PyTorch-FastCampus
4. 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 : https://deeplearningzerotoall.github.io/season2/lec_pytorch.html

• Tensorflow Keras 참고자료

1. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문 : https://wikidocs.net/book/2155
2. 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 : https://deeplearningzerotoall.github.io/season2/lec_tensorflow.html

• 정리 진행 중 https://www.youngwonks.com/
  https://thestempedia.com/shop/online-courses/artificial-intelligence-for-kids/
  https://cybersquare.org/courses/introduction-to-artificial-intelligence/
  https://algorima.github.io/brochure/easydeep_broc.pdf
  kt---
  https://aicodingblock.kt.co.kr/uploads/textbook2/%EB%82%98%EB%A7%8C%EC%9D%98%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D.pdf
  https://aicodingblock.kt.co.kr/uploads/textbook2/KT%20AI%20%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%8C%A9%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%EA%B3%B5%EB%B6%80%ED%95%98%EA%B8%B0_1%ED%8E%B8.pdf
  keris--
  https://www.keris.or.kr/main/ad/pblcte/selectPblcteETCInfo.do?mi=1142&pblcteSeq=13364
  else--
  https://makerspace.aisingapore.org/learn-ai/
  https://opentutorials.org/course/4578
  https://education.cubroid.com/mission/list/advanced_ai
  -ibm
  https://ptech.yourlearning.ibm.com/search/all/q=AI
  -naver
  https://www.playsw.or.kr/artificial/textbook
  -intel
  https://brainai.kr/ai4y/

MS : https://docs.microsoft.com/ko-kr/learn/modules/classify-images-custom-vision/

• Azure의 사용법에 초점
• 간략한 설명(학생 기준에선 너무 중간을 뛰어넘는 느낌이 강할듯)
• 해당 내용에 대한 예시 있음

google : https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/introduction-to-neural-networks/playground-exercises

• 성인대상
• Video Lecture, 이론, Playground, Programming으로 구성
• Playerground는 nn을 구성해볼 수 있음
• Programming은 Colab으로 구성되어 있음

coursera : https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

• 성인대상
• ML의 이론적 설명

Udacity : https://classroom.udacity.com/courses/cs271

• 성인대상
• 펜으로 써가는 과정을 촬영하여 강의함

quickdraw : https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset