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안녕하세요 딥러닝 공부를 위해 강의를 수강하고 있는 학생입니다. 우선 좋은 강의 올려주셔서 너무 감사합니다! 강의를 듣던 중 공부한 흔적을 남기고 싶어 개인 블로그에 공부한 내용을 요약&정리하고 싶습니다. 혹시 출처와 링크를 남기고 개인 블로그를 작성해도 될까요??

안녕하세요!! 공부한 기록을 남기고싶은데, Github에 강의중에 실행한 코드들이나 압축파일에 있는 코드파일들 올려도 되나요..?

안녕하세요 선생님,강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 수업을 그대로 따라한 것 같은데, 특정 구독이 되면서 12만원 가량이 청구되었네요 .. 자세히 살펴보니 '표준' 구독 모드이고 프로덕션 워크로드 환경이 가능한 것에 가입했나 보네요.. 저만 이런 현상이 생긴건지,, 구독 취소하면 환불받을 수 있는지 궁금합니당

안녕하세요! 양질의 강의를 제공해주셔서 감사합니다.혹시 이러한 것을 상용화 및 상업화 할 수 있을만큼성능이 나올 수 있을까요?그리고 다양한 주행 환경에서(어둡거나 붉은 빛이 나거나 등)도졸음운전 인식이 가능할까요? 선생님의 견해가 어떠신지 고견 여쭙습니다 다시 한번 감사드립니다. 

안녕하세요! 교수님 강의를 듣고 있는 수강생입니다 ! 강의를 복습할 때 개인 블로그에 수업 내용을 정리하면서 게시를 하고 싶은데요 ! 강의 내용에 포함되어있는 이미지를 사용해서 간단하게 요약해서 게시를 하고 싶은데저작권법에 걸리는 지 여쭤보고 싶어서 글을 작성합니다 !  개인 블로그에 강의 자료(이미지 등)을 사용해서 복습 용도로 게시를 해도 될까요 ??

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이와 관련한 연구와 개인적인 질문은 어떻게 소통하면 될까요?^^

안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다.다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다.섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요.제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서)그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요.물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??

강의를 들으면 가물가물해져 가는 NLP와 BERT기본을 제대로 다지기에 참 좋은 강의 감사합니다.  좀 다른 질문 드려서 죄송합니다만 ㅠㅠBERT는 모델을 download해서 fine tuning으로 우리가 원하는 모델을 학습시킬수 있죠.근데 요즘 hot한 chatGPT는 아직까진 온라인 버전입니다. (제가 아직 잘 모르기도 하고..)반응이 워낙 뜨겁다보니(?) 이걸 활용한 뭔가를 만드는 것도 각 기업에서 고민을 하는거 같은데요... 현재처럼 key를 발급받아 online에 쿼리를 날려서 response를 받아오는 형태는끊길수도 있고 언제든 변경의 여지가 있어 제품화에 쓰기 어렵습니다. 혹시 chatGPT를 대체할만한 download가능한 딥러닝 모델을 알고 계신게 있나요?bert처럼 무료면 좋겠지만, 타협가능한 수준의 유료모델도 좀 알아놔야 할 것 같습니다. 저도 좀 찾아봤습니다만 현업에 더 가까이 계신분께 insight를 좀 얻고자 문의드립니다 ㅠㅠ 감사합니다 

텐서플로우 2.0.대부터는 tf.Session() 지원을 안한다고 해서 두번 째 명령은 생략하고 바로 print(hello) 치니까 잘 됐습니다.

<강의 코드>transforms_for_train = transforms.Compose( [ transforms.Resize(feature_extractor.size), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), normalize, ] )강의 코드를 변경하지 않고 그대로 실행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다<오류 메시지>TypeError: Size should be int or sequence. Got <해결 방법>feature_extractor.size를 tuple(feature_extractor.size.values()) 로 변경한 뒤 실행합니다.transforms.Resize 내의 인자 뿐만 아니라 Crop 안의 인자도 함께 변경해주어야 합니다 transforms_for_train, transforms_for_val 모두 동일하게 변경한 뒤 실행하면 에러 없이 실행되는 것을 보실 수 있습니다. 

안녕하세요! 강사님 이전 게시글에 ai 포트폴리오 스터디를 진행하셨던데, 2기 모집하실 예정이 있는지 궁금합니다!!

제발 확인부탁드려요 일일이 수기로 치기 너무 힘들어서 그래요 ipynb 파일이 안열립니다ㅠㅠ

안녕하세요 이번에 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 + 딥러닝 CNN 완벽 가이드 Fundamental 편을 모두 완강 하고  선생님에게  배운 내용으로 지난번 포기 했던 Keras retinanet 공식 example 을 분석을 했습니다.  https://keras.io/examples/vision/retinanet/ 해당 분석 자료가 다른 수강생 들에게도 도움이 되었으면 하고 제가 선생님에게 배운 이론중 틀린게 없는지 정확히 잘 배웠는지 궁금 하여 제가 분석한 자료를 확인 부탁 드리고자 이렇게 글을 올렸습니다.  생각 보다 짧을것 같았던 분석이 Keras retinanet 에 들어 있는 개념 및 정보가 생각 보다 많아  분석 자료가 많이 길어 졌습니다. 얼마 전 소식으로 요즘 tensorflow 2.x 마이그레이션으로 많이 바쁘시다고 들었습니다.  선생님의 열정에 감사 드립니다.  링크: https://docs.google.com/presentation/d/1yM73qMqKeJ2PqgqQMNoks4nH1D-4v6YNbLCSNLl5eIA/edit?usp=sharing 분석 내용은 위 이미지 처럼 진행 됩니다.  분석 내용은 총 125 Page 입니다.  혹시나 저 처럼 선생님의 강의를 보고 분석을 시도 하시는 수강생 분들이 있다면 도움이 되시길 바라고  저 또한 많이 배웠지만 선생님에게 확실히 잘 배웠는지 확인 하고 싶습니다.  감사합니다.