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AI 논문 사이트 추천

1. paperswithcode : https://paperswithcode.com/

• 논문과 코드를 같이 볼 수 있는 사이트
• 인기순 / 최신순 / 특정 주제 검색하여 관련 논문 확인 가능

2. Deep Learning Monitor : https://deeplearn.org/

• 소셜 미디어에서 핫한 딥러닝 논문 모음 사이트
• 인기순 / 최신순 / 특정 주제 검색하여 관련 논문 확인 가능

3. Journal of Machine Learning Research : https://jmlr.org/

• 월별 머신러닝 논문을 확인할 수 있는 사이트
• 머신러닝 오픈소스도 확인 가능

4. arxiv : https://arxiv-sanity-lite.com/

• 오픈 액세스 논문 사이트
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+) https://nlp.elvissaravia.com/p/top-ml-papers-of-the-week-ed5?utm_source=pytorchkr&ref=pytorchkr

   매주 인기있는 머신러닝 논문 확인 가능

논문 효과적으로 읽는 방법

1. 안읽을 부분 정하기

• "읽기의 목적" 과 "자신의 수준(관련 분야에 대한 친밀도)" 정의
  • 목적 : 논문의 목적을 파악하고 관련 내용에 대한 이해 높이기
  • 수준 : 해당 분야에 대한 대략적인 지식이 있는 상태

2. 머리와 꼬리 위주로 읽기

• 읽어야 할 부분
  • 머리 : 제목(Title) / 초록(Abstract) / 서론(Introduction)
    • 초록(Abstract) : 논문이 '무슨 문제'를 풀려고 했고 '어떠한 목적'을 가지고 있는지 파악
    • 서론(Introduction) : '어떤 문제를 어떻게 풀고 있는지'를 관련 연구들과 비교하는 부분
  • 꼬리 : 실험(Experiments) / 결론(Conclusion)
    • 결론(Conclusion) : 머리 부분을 제대로 이해했는지 확인하는 용도
• 읽는 순서
  • Title → Abstract → Introduction → Experiments → Conclusion
  • Title → Abstract → Experiments

3. 표 및 그림 확인하기

• 2번에서 논문의 개요를 파악하고 표와 그림을 통해 본문을 예측
• 해당 분야의 평가 방식을 이해

※ Reference ※

AI/머신러닝 논문 사이트 추천 🌟

→ 다양한 사이트를 추천해주셨고 특징이 잘 정리된 블로그

논문, 효과적으로 읽는 법 - 입문자편 🌟

→ 기본 단계 설정에 도움이 많이 된 블로그

영어 못해도 논문 잘 읽는 법

프로그래머스 Lv.2를 풀려고 하는데 난이도가 너무 어려워져 당황스러웠다. 친구가 알고리즘 공부부터 해야한다면서 코딩테스트 공부법 관련 자료를 보내줘서 나름대로 정리해서 공부해보려고 한다. 해야할 것이 너무 많은데 아무것도 안하고 있는 나...너무 대단하다...!!

1단계. 기본 문법 및 자료구조

어떤 언어로 코딩테스트를 볼 것인지 결정하고 기본적인 문법과 자료구조 공부

1) 프로그래밍 언어 선택

편하고 익숙한 프로그래밍 언어 선택하고 기본적인 문법 공부

2) 자료구조 공부

• 공부 순서
  • 배열 (Array)
  • 연결 리스트 (Linked List)
  • 스택 (Stack)
  • 큐 (Queue)
  • 해시 테이블 (Hash Table)
  • 트리 (Tree)
  • 힙 (Heap)
  • 그래프 (Graph)
• 공부 방법
  • 자료구조의 목적과 이론 이해 (책이나 강의 활용)
  • 자료구조의 구현 로직 따라하며 내부 작동원리 파악 (구글 검색)
  • 자료구조를 적용하여 문제 해결 (코딩 연습 사이트 이용)

2단계. 알고리즘 이론

문제를 풀기 위해 자주 사용되는 알고리즘 공부

1) 기본적인 개념 공부

• 이진 탐색 (Binary Search)
• 정렬 (Sorting)
• 완전 탐색 (Exhaustive Search)
• 재귀 (Recursion)
• 깊이 우선 탐색 (DFS)
• 너비 우선 탐색 (BFS)
• 동적 프로그래밍 (DP, Dynamic Programming)
• 백 트래킹 (Backtracking)

2) 빅오 표기법 (big-O notation) 마스터

• 하나의 문제를 해결하는 여러 방법의 효율성을 비교하기 위한 척도
• 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 나타내는데 주로 사용

3단계. 알고리즘 문제 풀이

기본적인 이론을 공부하고 문제 풀이

1) 알고리즘 기출문제 플랫폼

• 국내
  • 백준 : https://www.acmicpc.net/problemset
  • 프로그래머스 : https://school.programmers.co.kr/learn/challenges
  • 코드업 : https://codeup.kr/problemset.php
• 해외
  • Hackerearth : https://www.hackerearth.com/practice/
  • Hackerrank : https://www.hackerrank.com/dashboard
  • Leetcode : https://leetcode.com/problemset/

2) 문제풀이 팁

• 간단한 문제부터 시작
• 시간을 정해놓고 시간이 지나도 못풀었을 경우 정답 확인
• 빅오 표기법으로 시간 및 공간복잡도 분석
• 풀고 난 후에는 다른 사람의 풀이 참고

※ Reference ※

코딩테스트 4단계 공부법 🌟

코딩테스트 준비(알고리즘 공부) 커리큘럼 🌟

→ 기본적인 단계 설정에 도움이 많이 된 블로그

자료구조를 공부하기 위한 5가지 단계

코딩테스트 대비를 위한 백준 문제 추천

조금 지나긴 했지만 새해가 됐으니까 1년동안 데이터 학습을 위한 로드맵을 정리해보았다. 양이 너무 많은데 할 수 있을지 모르겠네...여기저기서 정보를 찾아보고 도움이 될 만한 강의나 책 위주로 정리했는데 너무 많거나 부족한 부분을 없애거나 추가하면서 진행하면 좋을 것 같다. 위키독스에 있는 책이랑 강의는 링크 참고!!

1. 프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링

기본적인 프로그래밍 능력 향상 및 소프트웨어 이해

소프트웨어 엔지니어링

- 클린코드 (책)

- 구글 엔지니어는 이렇게 일한다 (책)

파이썬 및 SQL

- 점프 투 파이썬 / 라이브러리 예제 (책)

- SQL 레벨업 (책)

알고리즘 공부

- 파이썬을 이용한 알고리즘의 이해 (강의)

- Do it! 알고리즘 코딩 테스트 - 핵심이론 (책 / 강의)

- Do it! 알고리즘 코딩 테스트 - 실전문제 (책 / 강의)

- 프로그래머스나 백준 알고리즘 문제 풀이 (웹 사이트)

+) 정보처리기사 자격증

2. 데이터 분석

파이썬을 이용하여 데이터 분석 실습 진행

데이터 분석

- 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 (강의)

- DataLit : 데이터 다루기 (강의)

- Kaggle에서 파이썬으로 데이터 분석 시작하기 (책)

- 금융데이터 분석을 위한 파이썬 (책)

+) 데이터 분석 관련 자격증 (ADsP / ADP / 빅데이터분석기사)

3. 데이터 엔지니어링

데이터 수집/저장/추출/가공을 위한 전반적인 파이프라인 공부

빅데이터

- 빅데이터를 지탱하는 기술 (책)

데이터 파이프라인

- 데이터 파이프라인 핵심 가이드 (책)

데이터 크롤링

- 파이썬을 이용한 웹 크롤링(Web Crawling) 어플리케이션 만들기 (강의)

4. 기초 수학 (선형대수 및 통계학)

데이터 사이언스의 핵심인 통계적 모델을 위한 수학

선형대수

- 인공지능을 위한 선형대수 (강의)

통계학

- [하버드] 확률론 기초 : Statistics 110 (강의)

- 통통튜브 통계학 기초 (강의)

5. 머신러닝 및 딥러닝

앞에서 공부한 내용을 바탕으로 머신러닝 및 딥러닝 학습 (이후에 논문읽기)

머신러닝

- Machine Learning Course by Andrew Ng (강의)

- 혼자 공부하는 머신러닝 (책)

- 핸즈온 머신러닝 (책)

딥러닝

- 모두를 위한 딥러닝 (강의)

- 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 (강의)

※ Reference ※

데이터 공부의 '걸음마'까지 도와주는 강의들

데이터 학습 로드맵

데이터 사이언스의 학습 로드맵

데이터 과학부터 인공지능까지 - DataScience & AI 로드맵

I want to study Data Science

IT 뉴스 제공 웹 사이트

1. 테크니들 : https://techneedle.com/ (실리콘 밸리 중심 해외 IT 뉴스)
2. 긱뉴스 : https://news.hada.io/
3. 블로터 닷넷 : http://www.bloter.net/
4. 티타임즈 : https://www.ttimes.co.kr/ 
5. 아이티 월드 : https://www.itworld.co.kr/main/
6. AI 타임스 : https://www.aitimes.com/
7. ZDNet Korea : https://zdnet.co.kr/ (해외 IT 미디어 ZDNet의 한국판)

기업 개발 블로그

1. Naver D2 블로그 : https://d2.naver.com/home
2. 구글 코리아 개발자 블로그 : https://developers-kr.googleblog.com/
3. 당근 기술 블로그 : https://medium.com/daangn
4. 우아한 형제들 기술 블로그 : https://techblog.woowahan.com/
5. 카카오 기술 블로그 : https://tech.kakao.com/
6. 토스 랩 기술 블로그 : https://tosslab.github.io/