jihoonkim

&nbsp;안녕하세요!다음과 같이 아무 강의에 먼저 들어가신 다음에 그곳에서 한 번 확인해보시겠어요?<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/b8620867-54d1-4bef-a4c8-f0137cca674a/image.png" alt="image" title="image">영상 화면이 나오는 곳에서의 목차에서는 해당 UI가 정상적으로 뜨는 것 같습니다!&nbsp;

강의자료 PDF파일과 실습자료 어디서 구하나요?

&nbsp;안녕하세요 skyyun7272 님!&nbsp;강의 자료는 <img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/b88ff9b3-3853-4399-b06c-cc8756064708/image.png" alt="image" title="image">&nbsp;강의 목록의 클라우드 다운로드 버튼을 누르시면 받으실 수 있습니다!혹은, OO에 들어가기 전에! 라는 강의 클릭하시면, 노션으로 이동하는 안내문이 등장합니다!&nbsp;궁금하신게 있으시면 언제든지 추가 질문 남겨주세요!&nbsp;감사합니다.&nbsp;

안녕하세요 backboss님!&nbsp;128, 64이라는 값은 제가 노드의 개수를 설정한 값입니다.위의 값들은 다른 값으로 변경하셔도 괜찮습니다 :)&nbsp;궁금하신게 있으시면, 언제든지 추가로 질문 남겨주세요.감사합니다!

히든 레이어의 Node 수 관련 질문 드립니다.

안녕하세요 backboss님!네 맞습니다. Pooling된 결과를 펴서 node에 집어 넣어주는 것 입니다.결과를 펴주는 이유는 분류 모델에 적용하기 위함입니다. CNN을 거치면, 최종적으로 각 클래스를 구분할 수 있는 특징을 담고 있는 결과들이 나오며 (저희의 코드에서는 Pooling까지 끝난 결과물), 이 결과물을 펼쳐 분류를 수행하는 네트워크(강의에서 예시로 말씀드린 드린 국어 수능 점수 예측 모델을 생각해주시면 됩니다!)에 넣어줘, 이미지 분류를 수행합니다.&nbsp;추가로 궁금하신게 있으시면, 언제든 편하게 질문 남겨주세요!감사합니다.

레이어 관련 질문 드립니다.

안녕하세요. backboss님! CNN은 커널(혹은 필터)을 학습합니다.타겟으로 한 클래스(개, 고양이 등)를 잘 찾아낼 수 있는 적합한 커널의 값을 찾아가는 과정이 바로 CNN 모델이 학습하는 것을 의미합니다!<pre class="hljs"><code>self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, 1)</code></pre>실습 코드 중, 위의 코드를 통해 커널을 만들어준 것이며, 각각의 코드를 해석해보면<ul><li>첫번째 코드는 1채널(저희가 사용한 데이터는 흑백 데이터이므로 채널이 1입니다.)을 입력 받고, 패딩을 1로 하는 3X3의 사이즈의 커널을 32개 만들어라.</li><li>두번째 코드는 32채널(첫번째 코드에서 32개의 커널이 만들어졌고, 그 커널들을 모두 입력으로 받습니다)을 입력으로 받고, 패딩을 1로 하는 3X3의 사이즈의 커널을 64개 만들어라.</li><li>세번째 코드는 64채널, 패딩을 1로 하는 3X3의 사이즈의 커널을 128개를 만드는 것을 의미합니다.</li></ul>그리고 이렇게 만들어진 커널들은 각 이미지들을 순회하며 클래스들의 특징을 학습하게 됩니다.&nbsp;궁금하신게 있으시면, 언제든지 추가로 질문 남겨주세요!감사합니다.&nbsp;

커널 관련 질문 드립니다.

안녕하세요 상혁님!&nbsp;기존 강의에서 설명하는 내용을 조금 더 고도화하고 있고, chatGPT 등 요즘 핫한 생성 모델 등에 대한 설명들도 추가되고 있어서 기존에 말씀 드렸던 시기보다 조금 늦어지고 있습니다 ㅠㅠ!&nbsp;늦어도 2월 중순에는 오픈될 예정이므로, 조금만 기다려 주시기 바랍니다. 기다리고 계셨을텐데 죄송합니다..! 더욱 양질의 자료로 꽉꽉 채워 소개해 드리도록 하겠습니다.&nbsp;궁금하신점이 있으시면 언제든지 추가 질문 남겨주세요!&nbsp;감사합니다!&nbsp;김지훈 드림

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