- 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. 안녕하십니까? 선생님 강의를 여러개 꾸준히 듣고 있는 학생입니다.처음하는 딥러닝과 파이토치 강의를 들으며 강의자료에 필기를 하고 싶은데 다운로드가 불가능하여 학습에 조금 불편함을 느끼고 있습니다. 드라이브 강의자료 다운로드 권한을 구매자에 한에 풀어주실순 없으실까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다.교수님의 fast api를 듣고싶은 수강생인데 환경때문에 어디다가 질문해야할지 고민하다가 여기다가라도 써봅니다.(죄송합니다.)저는 인공지능을 활용해 제가 원하는 앱, 웹을 만들고 싶은 꿈을 가지고 교수님 강의를 들으며 공부하고 있습니다.그러던 중 여기까지 오게 되었고(머신러닝 완벽 가이드 -> cnn -> object detection) 다음 강의로 fast api 강의를 듣고자 합니다. 여기서 질문을 드리겠습니다. 제가 현재 군인으로 사지방에서 공부를 진행하는데 github의 codespace 환경만으로도 수행하는데 문제는 없을까요?sql, html에 대해서는 아직 공부를 안해봤는데 어느정도의 지식을 알아야 할까요? 

강의자료는 제공안되나요? 너무 잘 정리되어있어서 보면서 코딩하면 효율적일것같아서여.

그 이미지일 확률은 어떻게 계산되는건가요? PCO * IOU 가 Ci가 되는데 어떻게 결정되는건가요?

이러한 에러가 발생하는데 왜 일어나는건가요?

궁금한게 있어 질문드립니다강의에서 설명해주시는 코드와 교재에 있는 코드가 다른것을확인했는데요 이 부분은 어떻게 하면서 학습하면 될까요 강의를 보면서 코드를 따라하려고 하는데 교재 의 코드와 강의 코드가 달라 학습하는데 어려움이 생겨질문드립니다답변 부탁드릴게요  

여러번 다시 했는데 아래와 같은 에러가 발생하네요kernel 을 다시하니까 되는데 왜 그런건가요? 무엇때문에 생기는지가 궁금합니다.

fast RCNN의 경우에는 selective search 기반이고faster RCNN의 기준에는 RPN(anchor box)를 사용하게 되는데 두개의 연산차가 이러한 속도와 정확도 차이에 큰 영향을 미치는건가요?

안녕하세요 선생님. 질문이있습니다. 1. 결국에는 Anchorbox 중에서 가장 확률이 높은 anchorbox의 x, y 좌표를 loss 기반으로 학습시키는걸로 이해를 했는데 맞나요?2. 그러면 그렇게 수정된 anchorbox는 변한채로 남아서 다음학습 때 수정된 anchorbox 좌표가 또 학습되고 이런식인가요?

선생님의 주피터 노트북ui 와 현재 주피터 ui 가 다른것으로확인이 되었는데요 학습하는데는 별 문제가 없을까요 처음 AAPL 데이터를 불러오는 output 에서도 결과치가 다르게 나와 질문드립니다

안녕하십니까. 강의를 들으면서 실습 중 에러가 발생했는데 해결하지 못하고 있습니다.이 셀을 실행했을 때 이런 에러가 발생하고있습니다.혼자 찾아보다가 어려워서 gpt한테 물어보니scipy 1.7.3 으로 다운그레이드scikit-learn 최신버전으로 업그레이드Scikit-learn 및 Scipy 호환 버전 설정코드에서 asmatrix를 numpy.asarray로 대체새로운 가상환경 생성등 5가지의 방법을 알려줬습니다.1, 2, 3번은 현재 사용하고있는 버전과 같아서 넘기고 4, 5번의 방법으로 하는게 맞는지 여쭤보고싶습니다. 아니면 현재 파이썬 3.10 버전을 사용중인데 3.9버전으로 다운그레이드를 하는게 나은지 모르겠습니다.

강의 중 말씀하신 훈련세트를 다시 채우는 과정에서 이미 사용한 샘플을 훈련세트에 채우고 다시 훈련을 하는 식으로 훈련을 반복하는 것인가요?

FeatureMap 단에서는 이 이미지에 대한 정보를 가지고 있지 않은데 어떻게 Bounding Box Regression 이 학습되는지 모르겠습니다. CNN 처럼 Loss 를 기반으로 Back Propagation 과 같이 자동으로 weight가 업데이트 되려면 기준이 있어야 하는데 여기서 FC layer를 거쳐서 레이블이 할당되지 않았음에도 불구하고 어떻게 해당 좌표들이 구해지고 업데이트 되는지 모르겠습니다.

create-react-app my app 실행 시 아래와 같은 에러가 뜹니다. Installing template dependencies using npm...npm error code ERESOLVEnpm error ERESOLVE unable to resolve dependency treenpm errornpm error While resolving: my-app@0.1.0npm error Found: react@19.0.0npm error node_modules/reactnpm error react@"^19.0.0" from the root projectnpm errornpm error Could not resolve dependency:npm error peer react@"^18.0.0" from @testing-library/react@13.4.0npm error node_modules/@testing-library/reactnpm error @testing-library/react@"^13.0.0" from the root projectnpm errornpm error Fix the upstream dependency conflict, or retrynpm error this command with --force or --legacy-peer-depsnpm error to accept an incorrect (and potentially broken) dependency resolution.npm errornpm errornpm error For a full report see:npm error C:\Users\phhyu\AppData\Local\npm-cache\_logs\2025-01-06T07_30_45_069Z-eresolve-report.txtnpm error A complete log of this run can be found in: C:\Users\phhyu\AppData\Local\npm-cache\_logs\2025-01-06T07_30_45_069Z-debug-0.lognpm install --no-audit --save @testing-library/jest-dom@^5.14.1 @testing-library/react@^13.0.0 @testing-library/user-event@^13.2.1 web-vitals@^2.1.0 failed

 9장 추천시스템부터 듣고있는데 전에는 1.0.2버전 설치했다가 강의 들으면서 따라하는 도중 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 가 임포트 안되는 오류가 계속되어서 scikit-learn 삭제 > 버전 지정 안하고 다시 설치 > 정상 작동 에러가 사라져서 좋긴하지만 다른 질문들을 찾아보니 버전은 강의대로 따라가는게 좋다고 하셔서 1.6.0 버전 사용여부 여쭤봅니다.

git hub에서 강의자료 다운로드 한 이후에설명 잘 해주시다가 갑자기 마지막에 바탕화면에 나가보라던데거기서 끝나면 뭐...뭘 해야되죠?설명해주실꺼면 끝까지 해주세요 처음 사용해보는 사람은 당황스럽기만 한데

안녕하세요 강사님,수업자료를 다운로드하려고 하는데 이론 슬라이드 다운로드 링크 연결이 안됩니다.bitly 시스템에서 블락되었다고 뜨는데 확인부탁드려요.

단순히 궁금증이 생긴겁니다.텐서 복사를 보다보니까 판다스 copy()메서드 생각나서 찾아보니판다스에서 COPY()메서드도 깊은복사, 얕은복사(deep 인자가 기본값으로 true)조정이 가능하더라고요(판다스공식문서)  제 질문은 이겁니다. copy()메서드의 deep 인자를 실무에서 조작할 일이 생기나요?

지금은 훈련시에 원본 데이터의 형태가 변형되어 train 이미지의 갯수는 변형되지 않는데 애초에 train 이미지에 data augmentation 을적용하여 갯수 자체를 늘려서 학습시키는 건 좋지 않은가요?

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) 이렇게 쓰기도 했었는데 1. 혹시 activation 을 따로 두게되면 어떤 점이 달라지나요?2. 또한 Conv, BatchNormalization, Activation, MaxPooling2D, Dropuout 이 있다면 순서가 어떻게 되나요?