✂️ 컨텐츠 정리 완료 (9. AI)

카테고리/9. AI/README.md

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 ## AI 서비스 개발
 - [딥러닝 모델 Serving 간단 구축기](https://tech.socarcorp.kr/data/2020/03/10/ml-model-serving.html)
+- [클린봇 2.0: 문맥을 이해하는 악성 댓글(단문) 탐지 AI](https://d2.naver.com/helloworld/7753273)
+- [이미지만으로 내 중고물품의 카테고리를 자동으로 분류해준다면? (feat. Keras)](https://medium.com/daangn/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EB%A7%8C%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EB%82%B4-%EC%A4%91%EA%B3%A0%EB%AC%BC%ED%92%88%EC%9D%98-%EC%B9%B4%ED%85%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EB%A5%BC-%EB%B6%84%EB%A5%98%ED%95%B4%EC%A4%80%EB%A9%B4-feat-keras-b86e5f286c71)
+- [딥러닝 웹서비스 개발 도전기](https://medium.com/@inerplat/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%9B%B9%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EB%8F%84%EC%A0%84%EA%B8%B0-e9ca38d53c1b)
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 ## 기술/개념 이해
 
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 ## 머신러닝/딥러닝
-- [Audio알못에서 VCC2020참가까지 (카카오엔터프라이즈 인턴 후기)](https://subinium.github.io/kep-vcc2020-review/)
-- [GPT-3, 인류 역사상 가장 뛰어난 언어 AI](https://blog.pingpong.us/gpt3-review/)
 - [TextRank 를 이용한 키워드 추출과 핵심 문장 추출 (구현과 실험)](https://lovit.github.io/nlp/2019/04/30/textrank/)
-- [클린봇 2.0: 문맥을 이해하는 악성 댓글(단문) 탐지 AI](https://d2.naver.com/helloworld/7753273)
-- [머신러닝은 즐겁다! Part1 [번역]](https://link.medium.com/sdNF8wmLxR)
-- [딥러닝 서적 및 강좌 추천](https://www.slideshare.net/mobile/seonghunchoe7/ss-83893606)
-- [카카오미니는 어떻게 스무고개를 맞출까?](https://brunch.co.kr/@kakao-it/157)
-- [딥러닝 공부 가이드 2019 (무료 강의, 책)](http://t-robotics.blogspot.com/2018/12/39-2019.html?m=1)
-- [카카오의 딥러닝 기반 형태소 분석기](https://brunch.co.kr/@kakao-it/308)
-- [20세기 폭스에서 ML을 사용해 영화 관람객을 예측하는 방법](https://developers-kr.googleblog.com/2018/11/how-20th-century-fox-uses-ml.html)
-- [머신러닝 적용의 실제](https://brunch.co.kr/@kakao-it/104)
-- [이미지만으로 내 중고물품의 카테고리를 자동으로 분류해준다면? (feat. Keras)](https://medium.com/daangn/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EB%A7%8C%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EB%82%B4-%EC%A4%91%EA%B3%A0%EB%AC%BC%ED%92%88%EC%9D%98-%EC%B9%B4%ED%85%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EB%A5%BC-%EB%B6%84%EB%A5%98%ED%95%B4%EC%A4%80%EB%A9%B4-feat-keras-b86e5f286c71)
-- [머신러닝 공부 순서, 방법 및 강의 정리](http://gomcine.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B3%B5%EB%B6%80-%EC%88%9C%EC%84%9C-%EB%B0%8F-%EB%B0%A9%EB%B2%95-%EA%B0%95%EC%9D%98-%EC%A0%95%EB%A6%AC)
-- [딥러닝을 활용한 거래량 예측 기능 개선](https://d2.naver.com/helloworld/0065813)
+- [Machine Learning is Fun!](https://link.medium.com/sdNF8wmLxR)
 - [머신러닝 용어집](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/?hl=ko)
-- [2019년 주요 AI 컨퍼런스](https://brunch.co.kr/@kakao-it/322)
 - [TensorFlow를 활용한 네이버쇼핑의 상품 카테고리 자동 분류](https://d2.naver.com/helloworld/1264836)
-- [꼼꼼하고 이해하기 쉬운 XLNet 논문 리뷰](https://blog.pingpong.us/xlnet-review/)
-- [글쓰기 화면에서 카테고리 자동 추천하는 모델 만들기](https://medium.com/daangn/%EA%B8%80%EC%93%B0%EA%B8%B0-%EC%B9%B4%ED%85%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC-%EC%B6%94%EC%B2%9C%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%ED%95%98%EA%B8%B0-cbbcc43e1f7f)
 - [구글 머신러닝 단기집중과정](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ko)
-- [NLP 논문 모음](https://github.com/newhiwoong/NLP-Papers)
-- [핵심 머신러닝 강의 [영상]](https://www.youtube.com/channel/UCueLU1pCvFlM8Y8sth7a6RQ/videos)
-- [딥러닝을 이용하여 더욱 현실감 있는 AR 앱 만들기](https://nero.devstory.co.kr/2019/12/25/pj-too-real-01/)
-- [2019년 주목받은 AI 이슈 모음](https://brunch.co.kr/@omniousofficial/75/?fbclid=IwAR3kapl8LwiaPXt0FlGbAh8SrxqPajrsjRuJF_-KCmKZHxyajEnr-Op0lCU)
-- [인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 학습 경로](https://www.google.com/amp/s/projectresearch.co.kr/2017/06/14/%25EC%259D%25B8%25EA%25B3%25B5%25EC%25A7%2580%25EB%258A%25A5ai%25EA%25B3%25BC-%25EB%25A8%25B8%25EC%258B%25A0%25EB%259F%25AC%25EB%258B%259Dml-%25ED%2595%2599%25EC%258A%25B5-%25EA%25B2%25BD%25EB%25A1%259C/amp/)
-- [인공지능 개발자를 위한 코세라 강의 베스트19](https://brunch.co.kr/@synabreu/68)
-- [딥러닝 웹서비스 개발 도전기](https://medium.com/@inerplat/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%9B%B9%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EB%8F%84%EC%A0%84%EA%B8%B0-e9ca38d53c1b)
-- [프리랜서 AI 엔지니어 1주년 회고 [번역]](https://huffon.github.io/2020/05/10/ai-freelancer/)
-- [아마존 머신러닝 대학의 온라인 코스 무료 공개](https://www.amazon.science/latest-news/machine-learning-course-free-online-from-amazon-machine-learning-university)
+- [핵심 머신러닝 강의 - 김성범 교수](https://www.youtube.com/channel/UCueLU1pCvFlM8Y8sth7a6RQ/videos)
 
 
 ## LLM
 
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 ## 논문
+- [꼼꼼하고 이해하기 쉬운 XLNet 논문 리뷰](https://blog.pingpong.us/xlnet-review/)