1. 교재
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (6장부터)
(저자 : 사이토 고키, 번역 : 개앞맵시, 출판사 : 한빛미디어)
2. 필수 링크
3. 강의
3강. optimizer: AdaGrad, RMSProp
4. 추천 글
BEOMSU KIM'S BLOG: Gradient Descent Optimization Algorithms 정리
야사와 만화로 배우는 인공지능: 학습 못지않게 타고난 바도 중요하다 - 딥러닝 초기화
야사와 만화로 배우는 인공지능: 딥러닝 - 압도적 무공을 보여주다, 알렉스넷
madrabbit7: 정의를 따라 구현한 합성곱과 im2col로 구현한 합성곱의 속도 비교
5. 추천 영상
스탠포드 딥러닝 강의: Training Neural Networks I
스탠포드 딥러닝 강의: Training Neural Networks II
Intuitive ML: How Convolutional Neural Networks work
Intuitive ML: What is Pooling?
카오스 사이언스: 컴퓨터 비전과 딥러닝의 현재와 미래 | 한보형
TED: How computers learn to recognize objects instantly | Joseph Redmon
6. 강의 자료
7. 연습