수업자료를 아무리 풀어봐도 코드가 없습니다 모두 dummy 파일만 있습니다. 코드 따로 공유 가능할까요?.

공유해주신 수업자료에서 코드를 찾지 못하겠습니다.어디에 있나요?

[1]안녕하세요? 강화학습 입문 강의 듣고 있습니다. 순서적으로 듣고 있는데 환경이 Jupyter note에서 VS로 갑자가 바뀐 이유가 궁금합니다. [2]VS를 새로 설치해야하나요? 답변 부탁드립니다.2025.06.28from Olivetree

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의 교안을 이메일로 3가지를 지켜서 보내면 오전 중에 보내주신다는 영상이 있는데, 제가 토요일에 보내고 월요일에 안 보내주셔서 리마인더 메일도 드렸는데 읽으시고 어째서 아무 반응이 없으신거죠? 강의 교안을 구글 드라이브로 넣어주시는지, 이메일로 pdf 형식으로 오는지, 그 어떠한 답변도 못 받고 계속 기다리기만 해야하나요?처음 결제해보는데 너무 답답하고 짜증이 납니다. 이런 건 어디에다 문의해야하는겁니까?

안녕하세요 (퀴즈 - 출력 Feature Map으로 적용된 Conv 찾기 강의)밑의 그림의 27*27*256 feature map이 잘 이해가 가지 않습니다. 5*5 커널을 적용했다면 사이즈가 12*12*256이 되어야 하지 않나 생각이 들어서요~!

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

물리 정보 신경망을 학습 시킬때 실제 계측 데이터를 같이 이용하여 손실 함수에서 가중치를 더 준다면 미분방정식에서 고려되지 못하였던 실제 시스템에서의 비선형성을 고려할 수 있나요?

안녕하세요 항상 너무 좋은강의 잘 듣고있습니다! 다름이 아니라 실습 중 값이 이상하게 나와 질문드립니다. 현재 맥북 사용중이구요, 강의 코드에 올라온 CUDA 사용하는 부분만 mps로 변경하였습니다.그러나 loss 값이 아래 사진과 같이 점점 음수쪽으로 커집니다. 그리고 test시 정확도도 28프로 정도로 낮게 나오구요. 딥러닝을 Unet과 같은 cnn 기반 모델에서도 돌리고있는데 지금까지 mps 설정에서 문제가 된적은 없었습니다..! 근데 갑자기 왜 이런 결과가 나온걸까요? import torch device = 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu' torch.manual_seed(1) print(device) model = model.to(device)

sumation 은 코드의 어떤 부분으로 대응되는지 궁금합니다 bias update 부분도 마찬가지로 궁금합니다

안녕하세요 아래와 같이 new_action_values 의 max 값이 복수개 발견될경우 맨처음 발견된 index 만 표시 되는게 맞는건가요?예를 들어 액션값이 좌측이거나 위 .. 이렇게 두개의 값은 갖을 수 없는건가요? V = np.zeros(num_states) pi = np.ones([num_states, num_actions]) * 0.25 new_action_values = np.array([0.1, 0.5, 0.5, 0.5]) new_action = np.argmax(new_action_values) print(new_action) print(np.eye(num_actions)) print(np.eye(num_actions)[new_action])

안녕하세요.강의 잘 듣고 있습니다."EfficientNet V2 M 모델로 학습 후 성능 평가" 강의 동영상이 Weight Decay 강의로 재생되는 것 같습니다.

안녕하세요.7:13에 맨 오른쪽아래에 XN(t+1)에서 M인데 N으로 오타가 있습니다.

선생님 강의 대부분 사서 듣고 있는 학생인데 혹시다음강의는 어떤걸로 준비중이실까요? ㅎㅎ

이거 케글 파일은 어디있나요..?없는것 같은데..그 직전 2개 강의랑..

안녕하세요 변정현 강사님.강의 잘 듣고있습니다. 실습 수업 때는 주피터 노트북 형식으로 강의자료 다운로드가 가능한데, 혹시 이론강의 자료도 공유가 가능하신가해서 질문을 드립니다. 내용만 볼수있으면 pdf형식이나 워터마크가 추가되어도 크게 문제가 없을것 같은데, 혹시 가능하실까요?

안녕하세요.강의 잘 들었습니다!이제 막 AI 를 학습하고 있는 학부생인데, 너무너무 필요했던 정보들이라 좋았습니다.혹시 해당 논문 외에, Transformer 구조를 가진 모델 중에 직접 스크래치부터 구현을 도전해볼만한 게 있는지 여쭤보려고 합니다. 물론 이것 저것 제가 원하는 모델을 해봐야겠지만... 이 분야에서 좀 더 잘 아시는 분에게 전반적인 로드맵을 추천 받고 싶어서요!

13섹션의 강의자료 보내주세요.Regularization, Architecture 관련 강의 자료가 없어요.

10_Regularization.md 일이 업Dropout, Batch Nomalization에 대한 강의자료가 없어요. 학인후 전달 부탁드립니다.

안녕허세요.강의 잘 보고 있습니다.옵티마이저 Adam과 RMSprop 은 자동으로 lr 를 조정한다고 배운 것 같습니다. lr_scheduler 이하 모듈들의 lr 조정과 차이가 무엇인가요?

Dataset_DataLoader노트북을 임포트 한 후 !ls -lia /kaggle/input 명령어를 실행시켰는데 결과가 아래와 같이 나옵니다. 그래서 7분경에 나오는 paths 를 출력했을 때 계속 빈 리스트만 출력이 됩니다.total 4 54734666216 drwxr-xr-x 4 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 . 146563915 drwxr-xr-x 5 root root 4096 Apr 4 06:33 .. 54734666268 drwxr-xr-x 3 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 test_set 54725050546 drwxr-xr-x 3 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 training_set