혹시 실습코드 진행 순서대로 알 수 있을까요..? 처음부터 쭉 다시 보고 싶어서요..!

강의가 1강 2강...이렇게 강의 자료가 있는데 아무리 열어도 수업하는 강의와 다른데 어떻게 보는 건지요

안녕하세요 선생님먼저 재밌게 잘 배우고 있습니다 감사합니다. opencv에 resize 방식 중 interpolation 옵션이 존재하던데 기본 옵션을 주로 사용하시나요?어떤 resize보간법을 주로 사용하시는지 궁금하고 경험적인 이유가 있다면 알고 싶습니다. 오늘 딥러닝 컴퓨터 비전 가이드도 수강을 시작할텐데 무척이나 기대가 됩니다! 감사드립니다.

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠?A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

안녕하세요ResNet 전이학습 모델에 RGB가 아닌 그레이 1채널 이미지를 학습하려고 합니다. 조사한 방법은 2가지 입니다.그레이 이미지 채널 복제 및 RGB 변환ResNet 모델 첫 번째 레이어 입력 채널을 3->1로 weights도 함께 수정현재는 ResNet 전이학습 모델 레이어를 변경하지 않는 방식의 1번을 적용중인데 강사님께서 추천하시는 방법이 있을까요

교재에 작성된 노션URL로 이동이 안됩니다

section 2 이후 아무런 변화가 없어서, 혹시 수강생이 없어석 그런가요? 그럼 박해선님 강의중인 다른 강의 "대규모 llm"으로 옮겨줘도 괜찮은데,

데이터셋을 별도로 다운import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep=r"\s+", skiprows=22, header=None) X = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) y = raw_df.values[1::2, 2] feature_names = [ "CRIM","ZN","INDUS","CHAS","NOX","RM","AGE","DIS", "RAD","TAX","PTRATIO","B","LSTAT" ] bostonDF = pd.DataFrame(X, columns=feature_names) bostonDF["PRICE"] = y print(bostonDF.shape) bostonDF.head()

안녕하세요.get_dummies 관련 문의드립니다.Feature Engineering 강의 듣다가 문의 있어 글 납깁니다. [Pclass:3,sex:male,Age:25,Parch:0,Fare:8,Embarked:Q]만약에 새로운 위에 있는 데이터를 predict 하고 싶으면, df에 concat 시키고, 다시 get_dummies 후에 해당 Row로 predict 해봐야 되는건가요?그리고 만약에 embarked에 Z라는 새로운 카테고리가 생기면 다시 학습시켜줘야 되는건가요? 

안녕하세요.미리보기 강의 수강 후 결제해서 듣고 있는데,미리보기에서 완강했던 강의들이 결제 후에보니 해당강의 완료가 안되있어서, AI퀴즈를 풀수가 없내요. 방법 없을까요?

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 augmentation을 설명하는 부분에 아래 경로가 사라진 것 같아 말씀드립니다!https://www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2020/03/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg

5k모니터로 보고있는데 강의 화질이 별로라 화면상에 코드가 깨지는게 참다참다 더이상 못봐주겠네요.. 강의보다 눈 나빠질거같습니다2025년도 8월 5일에 촬영하셧는데대체 어떻게 녹화를하신건지..고화질로 녹화 하시고 인코딩하셔도 용량얼마 안될텐데.. 아쉽네요

section2는 언제 upload 하나요?

안녕하십니까 선생님.강의를 열심히 듣고 있던 중, 문득 그런 궁금증이 생겼습니다.코스매틱 브랜드 중, 여성들의 '아이브로우' 같은 경우 어떻게 객체 인식을 해줄 수 있을까? 에 대한 의구심이 들었습니다.'흑갈색', '갈색' 이거를 사람 육안으로 파악해도 색상보다는 텍스트로 인식하는 것이 더 빠른데, 이런 것은 어떻게 객체 인식을 하면 되는건가요? 바코드, 텍스트 이런 것들이 주어져 있지 않고, 오로지 색상만으로 구분 할 수 있습니까? 이런 것들에 대한 인식의 정확도를 99% 까지 올릴 수 있는지 궁금합니다.빛의 반사, 포장지, 동그란 형태의 케이스에 대한 예외가 떠오릅니다.

안녕하세요 강사님 무료로 강의를 해주신 덕분에 이해를 잘하면서 따라왔습니다 감사합니다. 다름이 아니라 해당 강의의 2:45에서 질문이 하나 있습니다. 단순한 것인데 궁금한 것이 각각의 RGB채널에 대해서 피처맵 F1r, F1g, F1b가 나오게 되는데 이 피처맵들을 다 더하는 이유가 무엇인가요? 단지 색을 표현하기 위해서는 RGB가 있어서 이 세 개의 조합으로 색을 표현하기 때문에 각각의 피처맵을 더해서 표현되어야한다는 관점인건가요?

다른 강의에 올라온다고 되어있는데 vulcan 일 것 같지는 않고... 여기 아직 안 올라온 건가요?

어떤 상황에 쓰면 좋은지 궁금합니다.

이제 정식 api로 공표되었나요? 정식 api인 것과 그렇지 않은 것의 차이는 무엇인가요?

지도학습 문제를 비지도 학습으로 바꾸어서 해결할 수도 있나요? 

- 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 우선 훌륭한 강의로 지식이 부족한 저에게 값을 매길 수 없는 정보를 제공해주셔서 감사의 말씀 먼저 드립니다.강의를 듣다 보니 질문이 생겼습니다. 강의 부제목 "손실(Loss)함수의 이해와 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 상세 -02" 3분 30초 쯤에 "Loss가 좋아진다해서 반드시 매트릭이 좋아지지 않는다"라고 말씀하셨는데 이론적으론 Loss가 좋아지면 매트릭이 좋아져야한다 생각하는데 어떤 부분이 있는지 궁금해서 질문 남깁니다.다시 한 번 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다.