아고라

All Time Top 50 Mooc강의로 추천된 컴퓨터 프 로그래밍 코스. 101도

어렵다면, 50부터 시도해보 는 것도 좋다. C, Python, Java 등을 이용해

금융, 게임, 바이오 등 실생활의 문제를 해결하게 유도 하는 코스로, 9개의

숙제와 기말 과제로 이뤄져 있다.

제공 | Harvard University via edX
기간 | 8주~12주
수준 | Beginner

https://courses.edx.org/courses/course-v1:HarvardX+CS50+X/

대부분의 이공계 대학 1학년들은 필수코스로 듣는 강의가 CS101이다.

스탠퍼드에서 제공하는 CS101 수업을 들어 보자. 프로그래밍 코스를

제대로 듣기 전에 유용한 맛보기 코스로, 사용하기 쉽 게 추려진 버전의

자바를 사용해 코딩 언어에 대 한 기본 이해도를 높이기에 좋은 수업이다.

제공 | Stanford University via Stanford OpenEdx
기간 | 6주
수준 | Beginner
정보 | https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CS101/Summer2014/about

코세라(Coursera)에 2016년 개설된 온라인 무료 강좌. 동영상 수업 중간에

인터렉티브 한 Quiz를 제공하고, 별도의 프로그램 설치 없이 강의 사이

트에서 코드를 실행할 수 있다. 매주 제공되는 숙 제(Assignment)를

완수하다 보면 어느덧 파이썬 프로그래밍에 익숙하게 된다.

제공 | University of Michigan via Coursera 
기간 | 7주
수준 | Beginner
정보 | https://www.coursera.org/learn/python

데이터 사이언스의 개론 수업. 비교적 짧은 기간에 데이터 사이언스가

하는 역할과 어떻게 문제를 해 결하는지에 대해서 학습할 수 있다.

Python의 기 본 프로그래밍을 알고 있어야 충분히 소화가 가능 하다.

중간에 제공되는 과제들과 실습을 따라 하다 보면, 데이터 시각화와

분석의 기본적인 방법들을 알게 된다.

제공 | Udacity
기간 | 8주
수준 | Intermediate
정보 | https://www.udacity.com/course/intro-to-data-science--ud359?utm_%20medium=referral&utm_campaign=api

MIT 컴퓨터공학과에서 제공하는 온라인 수업. Python으로 데이터를

분석하는 방법을 학습할 수 있다. 확률과 통계적인 분석 방법과 이를

시각화 하는 방법을 배울 수 있다. 마지막 과제로 Monte Carlo

시뮬레이션을 학습하게 되는데, 이는 금융 뿐 아니라 다양한 시나리오

분석에 사용되는 시뮬 레이션 방법으로 유용하게 활용할 수 있다.

제공 | MIT via edX
기간 | 10주
수준 | Intermediate
정보 | https://courses.edx.org/courses/course-v1:MITx+6.00.2x_7+1T2017/

비교적 짧은 시간에 AI의 개론을 학습할 수 있는 강의. 크게 AI의 기초와

응용으로 나뉘어 있어 인 공지능에 대한 지식을 전반적으로 배울 수 있다.

후속 강의로 유다시티의 나노 디그리 프로그램 중 하나인 Machine

Learning Engineer by kaggle 수업까지 같이 학습하면서 좀 더 많은

실습을 할 수 있다.

제공 | Udacity
기간 | 약 16주
수준 | Intermediate
정보 | https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271?utm_%20medium=referral&utm_campaign=api

코세라의 공동창업자 이자 스탠포드 교수이신 Andrew Ng의 강의.

머신러닝과 관련된 대부분의 지식을 자세한 설명과 함께 공부할 수 있다.

수업 중간중간 제공되는 Quiz와 Assignment를 통해 이 해도를 점검할 수

있다. 마지막 프로젝트로 사진 속의 글자를 인식하는 프로그램을 만들 수

있다. 머신러닝 입문의 바이블 중에 바이블로 꼽힌다.

제공 | Stanford University via Coursera 기간 | 약 12주
수준 | Advanced
정보 | https://www.coursera.org/learn/machine-learning

K-mooc에서 제공하는 한국어 AI온라인 무료 강 의. 프로그래밍과 통계에

대한 기본 지식이 있다 면 비교적 어렵지 않게 학습할 수 있다. Kaist의

오혜연 교수님의 쉬운 설명과 함께 매주 제공되는 Quiz를 풀어 볼 수 있다.

확률론, 머신러닝 알고리 즘, 인공신경망, 딥러닝까지 체계적인 코스를 제

공하고 있다.
제공 | Kaist via K-mooc
기간 | 약 4주
수준 | Advanced
정보 | http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KAISTk+KCS470+2016_K0201/info

최신연구논문들을직접구현해보고싶다 면 이 강의를 추천한다. 알파고

개발로 유명한 DeepMind사의 연구진들이 딥러닝을 활용한 자연어 처리에

대해서 강의한다. 실습할수있는코드,동영상강의,
자연어 처리와 관련된 최근 논문들을 소개하고 있다.

제공 | University of Oxford
기간 | 약 8주
수준 | Advanced
정보 | https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures