첼린지를 처음하다보니 쿠폰기간을 놓쳤습니다. 메일로 다시 보내주실수 없는지 문의드립니다. 번거롭게해서 죄송합니다. 머신러닝과 대규모 언어모델 둘다 신청했습니다.

섹션 10에 수업 자료 링크가 없어서 수업 자료 부분이 패스가 안되어서 섹션 10에 해당하는 퀴즈를 풀 수가 없네요...회사에서 지원받고 유료로 듣는거라 강의를 100% 완강해야해서 해당 링크가 필요합니다...다시 링크 게시해 주실 수 있나요?

 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 강의의 무료 쿠폰 발급 링크와 <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 강의의 50% 할인 쿠폰 발급 링크가 인프런에 등록된 이메일로 전달됩니다.이메일로 링크가 없어서 문의드립니다.woong2241@naver.com 입니다. 확인부탁드립니다. 감사합니다^^!항상좋은강의감사합니다

 오영제 선생님 안녕하십니까?수준높은 강의 잘 듣고 있습니다.제공해 주신 소스중에030_IMDB_movie_reviews.ipynb에 있는 아래의 model 에서 파라미터 숫자를 설명해 주실수 있으신지요?Dense 쪽의 파라미터는 앞전 강의인 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 의 실습 - Neural Network을 이용한 Linear Regression - Boston 주택 가격 예측 에서 16분 경에서 설명해 주신대로 설명이 되는데 위쪽 부분은 잘 이해가 가지 않습니다. 죄송하지만 간략하게라도 파라미터 갯수와 왜 이렇게 되었는지 설명해 주시면 감사하겠습니다. 감사드립니다.   

안녕하세요메일 확인이 늦어서 쿠폰 적용을 못했습니다. 수동 등록으로 해주신다고 하여 Q&A로 남깁니다.등록 부탁드립니다

안녕하세요. 챌린지 수강자입니다. 오픈채팅방에서 문의 드렸었는데...메일확인이 늦어 쿠폰등록기간이 만료되었습니다.챌린지 둘다(대규모 언어모델, 머신러닝)문의 드립니다. 감사합니다.

구매내역 인증캡처 올리면 될까요?

LDA나 NMF 에서 component 수를 어떤 것을 참고해서 최적의 수를 찾을 수 있을까요?군집에서 엘보우플롯이나, 실루엣 스코어를 참고했는데, 혹시 이렇게 참고할 만한 것이 있을까 궁금합니다.

안녕하세요, 강의 듣고 있는데 유독 강의가 버퍼링이 심합니다. 크롬 뿐만 아니고 Microsoft edge 등으로 해도 똑같은 현상이 발생합니다.

안녕하세요.강사님.지난번에 확인해주신 부분을 잘 완료되고, 이제 transformer 쪽 코드를 현재 따라쳐 보고려고 하는데, version 문제인지 tokenizers = tf.saved_model.load(model_name)이쪽 코드에서 오류가 나는 상태입니다.혹시 어떻게 해결해야 할까요?https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer?hl=ko사이트에서 "Google Calab 에서 실행" 버튼으로 예제 문제를 실행시켜도 위의 부분에서 오류가 나는데요..뭘 잘 못하거나 뭐가 문제가 된 건지 알 수있을까요?

안녕하세요.8월 중으로 추가 강의가 올라온다고 되어있는데언제쯤 볼 수 있을까요?답변 부탁드립니다. 감사합니다.

안녕하세요.강사님. 우선 강의 잘 보고 있습니다. AI 코드에 익숙치 않아서 그런지..강의 내용을 따라 쳐서 완료를 했는데, 무슨 이유에서 인지, 모델을 훈련 후에 해당 함수를 써서 확인하는 구간에서def decode_sequence(input_seq):어떤 문장을 돌려도 <eos> 가 발생해 2~3번째 이상 넘길수가 없는 상태인데요.코드 내용은 아래와 같습니다.강의 영상에선 어느정도 준수한 수준의 Translation 이 되는것 같아보여, 영상이랑 코드 비교도 더해보고, epochs 도 조금 더 올려서 해보기도 했는데 역시나 잘 안되서..강의 코드를 복붙에서 쳐볼까도 했는데 전체적으로 온전한 코드가 아닌 상태여서 혹시 제가 비정상적으로 동작되는게 원래 맞는건지 문의드리고 싶습니다.감사합니다.

OPT350 모델 페이지 링크가 GPT 링크가 동일하게 되어있어서 접속할수가 없습니다. 확인하여 주소 좀알려주시면 감사하겠습니다.

현재 Azure AI Foundry 홈페이지가실습영상에 나온 UI하고 많이 차이가 있는데해당 AI 서비스 관련 실습을 하려면 어느 위치에서 할 수 있나요?  

안녕하세요.? 실습강의 1번을 따라하는데 resourceProvider 관련 에러가 발생하였습니다.해당 배포를 하기 위해서 어떤 리소스 공급자가 활성화 되어있어야 하는지 알려주실 수 있나요? 

강사님, 따라한 코드와 예제 코드를 실행시켰는데 값이 정상적으로 안나타나서 이유를 알고 싶습니다.두 코드 모두 같은 내용인데요...model = Sequential() model.add(Embedding(vocab_size+1, 64)) model.add(Bidirectional(LSTM(64))) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()model = Sequential([ Embedding(vocab_size + 1, 64), # 임베딩 레이어 추가 (어휘 크기 + 1, 임베딩 차원 64) Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), # 양방향 LSTM 레이어 추가 (유닛 수 64) Dense(64, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.summary()제가 실행하면 값이 안나와서요...강의를 끝까지 안봐서 그런걸까요?..따라치다 중간에 이상해서 강사님 파일도 불러왔는데 전 실행이 잘 안되서 왜 이렇게 나오는지 문의 드립니다.실행결과 : Model: "sequential_3" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ embedding_3 (Embedding) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ bidirectional_3 (Bidirectional) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_6 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_7 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │ └─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘ Total params: 0 (0.00 B) Trainable params: 0 (0.00 B) Non-trainable params: 0 (0.00 B)

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다. 듣는중에 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. adapt(x) 말고 train만 집어 넣어야 하는 거 아닌가요? Valid도 검증 하려는 건데 정보를 집어 넣으면 데이터 누수에 문제가 생길거 같아서요.vectorizer = TextVectorization(standardize=custom_standardization, max_tokens=vocab_size, output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH) # X_train_text 만 넣어주면 valid 에 있는 어휘는 학습이 되지 않습니다. # test 에만 있는 어휘는 데이터 누수 문제로 사용하지 않습니다. vectorizer.adapt(X)

지금 강의하는 내용에서 도움이 될만한 서적들 공유해주실수 있을까요? 인공지능 입문, 개론 정도의 서적은 읽어보았는데 조금더 깊이 있는 내용을 알고 싶어서요.예를 들면 CNN, RNN, Softmax... 등을 조금더 깊게 설명한 책들이면 좋겠습니다.

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 NLP와 LLM의 차이가 궁금해서 글을 남깁니다. NLP는 전체적으로 언어를 처리하는 방식 전체를 의미하고 그 방법 중에 LLM이 있다고 이해해도 되나요? 

실습 - 함수호출에서요즘 MCP 스펙에 대한 설명이 많은데, 여기서 설명한 내용들은 openai에서만 지원하는 함수형식에 대한 설명만을 한것이 맞나요?만약 그렇다면 MCP를 지원하는 스펙에 맞추게 되면 구현 방식이 많이 달라지는 건지 궁금합니다. MCP 지원에 대한 openai의 docuement 링크도 알려주시면 감사하겠습니다.