Пікірлер

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  @hwany_Ай бұрын

  강의 자료 받은데 사이트에 없어졌네요 ㅠㅠ 명강의 감사합니다!

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  @sophist_AnvyАй бұрын

  ddpm공부하다가 이까지 와버렸네요 감사합니다.

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  @user-jy7bv7tn8y2 ай бұрын

  좋은 강의 감사합니다.다

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  @user-sh3zu6kz9v2 ай бұрын

  19:20 풀이 (d)에 반지름 1.5inch아니고 연결볼트의 지름이니깐 1inch아닌가요? 행어주 주부분 폭으로 잘못 넣으신거 같은데

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  @user-fe3ky3bu8u2 ай бұрын

  정말 많은 도움 받았습니다. 영상 공유해주셔서 감사합니다!

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  @user-rc7zl3fb1d4 ай бұрын

  이해하기 쉬운 좋은 강의 감사합니다!

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  @user-jm6pi1en7g4 ай бұрын

  강의에 감동해서 눈물이 나버렸습니다... 감사합니다.

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  @eloqlo5 ай бұрын

  도움이 많이 됐습니다. 조곤조곤 설명해 주셔서 머리에 훨씬 잘 들어오는 것 같습니다ㅎㅎ

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  @eloqlo5 ай бұрын

  너무 감사드립니다.. 모델이 도대체 어떻게 distribution을 예측한다는 건지 이해를 못했었는데 드디어 이해했습니다....

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  @eloqlo5 ай бұрын

  감사합니다. 명확하게 이해하는데 도움이 많이 되네요

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  @user-wp6jf3tl7j5 ай бұрын

  강남우 교수님께 정말 감사합니다. 딱 학생들 눈높이에서 그리고 처음 접한다라는 관점에서 설명을 되게 잘 해주십니다. Diffusion도 강의 해주시면 너무 행복할 것 같습니다.

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  @seungjae3296 ай бұрын

  24:47 여기서 적분식 안에 값이 p_data(x)log(D*(x))인데 log2를 넣어주는 것이 맞나요? 자세히 반대로 계산해보니 log (2*p_data(x)/2*(p_data(x)+p_g(x)))로 변형하고 integral{ p_data(x) (-log2) }에서 확률이므로 적분해서 -log2만 튀어나오네요! 혹시나 다른 분들께 도움될까하여 댓글 남깁니다. 강남우 교수님 너무나도 알기 쉽게 잘 설명해주셔서 감사합니다!

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  @user-ip3sw7pe5y4 ай бұрын

  p_data 항 뿐만 아니라 p_g 항에도 각각 log2 씩 들어가서 수식에 문제가 없는 것 같습니다!

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  @user-dh4ud1dr8u6 ай бұрын

  너무 잘가르쳐주시네요ㅜ석사과정인데 교수님 강의들으면서공부하고잇습니다!

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  @user-mn5gw3df1k6 ай бұрын

  안녕하세요! 질문이 있는데요. ELBO 유도할 때 왼쪽 아래 참고에 있는 expectation 식이 어떻게 integral로 변하게 되는 건지 자세히 좀 알 수 있을까요?

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  @mutemonk97046 ай бұрын

  감사합니다

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  @jiseokjung70616 ай бұрын

  안녕하세요 교수님 강의로 공부 하고있는 학생입니다. 강좌의 강의노트는 공유를 안하시나요??

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  @moominvalley75378 ай бұрын

  28:35 여기까지봄

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  @user-nc6ni8sj1s9 ай бұрын

  감사합니다. 교수님! 인공지능의 확률 이해에 큰 도움이 되었습니다. 감사 인사를 안드릴 수 없는 명강의입니다. ^^

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  @user-nc6ni8sj1s9 ай бұрын

  교수님! 정말 좋은 강의입니다. 반복하여 제것으로 만들고 싶습니다. 다시 한번 깊이 감사드립니다.

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  @heejuneAhn9 ай бұрын

  인간적인 강의네요. 잘 배우고 갑니다. 가정하고 근사화 하는 부분 때문에 상당히 찝찝했는데. 그와 관련하여 상당히 친절하게 명료하게 표현을 해주어서 마음이 좀 편해지네요. (VAE의 encoder 가 많이 사용되는 것은 약간 잘못된 이야기 인 것 같구요, AutoEncoder에서 Encoder를 Classifier 같은 descrimate 네트웍의 사전학습용으로 사용하는 경우가 많이 있었습니다.) GAN이 성능이 좋다고는 하지만 Latent space에대한 제어가 어려워서 DALL-E 1에서는 VAE가 채택되었고, 이제는 Difussion 모델로 교체가 되면서 과저의 네트웍이 되고 있지만, 개념 자체는 여전히 사용될 것으로 보입니다.

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  @user-cd2eg7ev6p10 ай бұрын

  변수가 3개가 되어도 같은 방식으로 진행하면 되나요?

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  @kevli637310 ай бұрын

  좋은 강의 감사합니다!

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  @user-gt1bh4fz4d11 ай бұрын

  설명 감사합니다! 많은 도움 되었습니다.

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  @user-xr2yi8lo5f Жыл бұрын

  좋은 강의 감사드립니다.

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  @user-tm1te1rb3t Жыл бұрын

  설명 너무 감사합니다!!

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  @user-lv2kq8lm3d Жыл бұрын

  13:30에 적합방정식을 구하는데 벽을 없애는 이유와 t0, tb로 인한 비틀림 각의 합이 왜 0인지 모르겠습니다 ㅠ

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  @mmusici5639 Жыл бұрын

  교수님 인장압축에서 축력을 구할때와 마찬가지로 자르고 나서 어느부분을 남길지는 편한대로 선택하면 되는거죠??

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  @justinch1317 Жыл бұрын

  좋은 강의 감사드립니다.

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  @user-rw3ws7ld3k Жыл бұрын

  '설명의 신'이십니다..

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  @hyundai_worldwide Жыл бұрын

  감사합니다.

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  @user-bd3xn4rs1v Жыл бұрын

  고체역학 ppt자료 받을 수 있을까요?

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  @hyundai_worldwide Жыл бұрын

  감사합니다.

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  @hyundai_worldwide Жыл бұрын

  감사합니다.

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  @user-yv1nt1wj6x Жыл бұрын

  감사합니다 교수님

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  @user-yv1nt1wj6x Жыл бұрын

  정말 감사합니다 교수님

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  @user-yv1nt1wj6x Жыл бұрын

  이 내용을 석사 1학년 때 먼저 봤다면 얼마나 좋았을까..

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  @ksjksjgg Жыл бұрын

  좋은 내용 감사합니다

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  @ksjksjgg Жыл бұрын

  좋은 강의 감사합니다

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  @ksjksjgg Жыл бұрын

  좋은 내용 감사합니다

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  @jinwookim4978 Жыл бұрын

  너무 많은 도움이 되었습니다 정말 감사합니다

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  @tknam3278 Жыл бұрын

  와 너무 좋은 자료와 강의 감사합니다!! ㅠㅠ

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  @user-pm1ik5ic1f Жыл бұрын

  좋은영상 감사합니다.

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  @mschoy0372 Жыл бұрын

  진짜 명강의!

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  @mschoy0372 Жыл бұрын

  진짜 명강의입니다....

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  @heb1727 Жыл бұрын

  감사합니다. 정리가 잘됩니다.

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  @user-rg6cv5tw1j Жыл бұрын

  차근차근 꼼꼼하게 알려주셔서 감사합니다.

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  @user-ou7gb2uf5i Жыл бұрын

  강의 감사합니다

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  @user-ou7gb2uf5i Жыл бұрын

  강의 감사합니다

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  @user-ou7gb2uf5i Жыл бұрын

  강의 감사합니다

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  @user-ee8zz4py9g Жыл бұрын

  강의 잘 보고 있습니다. 감사합니다. 혹시 powerpoint 자료 좀 받을 수 있을까요?