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서울대학교 대학원 학생인데 CV공부에 정말 도움이 많이 됐습니다 !! 기회가 되면 교수님 수업을 꼭 듣도록 하겠습니다 :)

잘 듣겠습니다.

좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 공유 감사드립니다👍

31:47

PE 쪽 설명은 ruclips.net/video/T3OT8kqoqjc/видео.html 참고하면 좋을거같네요

와 지나가던 회사원인데 정말 감사합니다. 너무 좋네요.

강의 정말 재밌습니다. 감사합니다!

우연히 알고리즘에 이끌려 벌써 6강까지 쭉 재밌게 봤는데... 강의력이나 전문성이나... 강의 깊이가 너무 좋네요. 동료 엔지니어들한테도 적극 추천하러갑니다..이해도를 확 이끌어 올려 주네요.

positioning이 동일단어의 위치에 따른 중의적 정의를 구분하기 위한 장치 아닌가요?

교수님 강의들으면서 혼동(@38:04)이 되는 것이 지금 설명하시는 과정이 학습이 모두 끝나고 실제 prediction을 하는 과정을 말씀하시는 것이지요? traning과정이 아닌, traning 과정중에는 todavia 와 still의 연관성이(내적값이 크다) 라는 것을 아직 결정할 수 없는 상태인 듯한데.... 모든 traning이 종결된 후에나 연관성이 큰 것을 알 수 가 있는 것이니 설명하는 단계가 모델의 훈련이 결정되고 prediction하는 과정인 듯하여 문의드립니다.

좋은 강의 공유해주셔서 감사합니다.

제가 들어본 강의 중 가장 도움이 많이 되는 것 같습니다. 강의 올려주셔서 감사합니다.

강의가 되게 재밌게 잘 하시는것 같습니다

감사합니다 교수님

감사합니다!

감사합니다

감사합니다

교수님, 안녕하세요. MLDL 수강중인 황수빈이라고 합니다. 중요한 질문은 아니지만, 24쪽 2번이 O(K)는 아닌가요? 센트로이드가 K개 있으니 K번 연산한다고 생각했는데, 잘못 생각한 것인지 궁금합니다.

DS, AI 공부중인 학생인데 해당분야 모든 오픈코스중에 교수님 강의가 제일 좋은 것 같아요..! 너무 좋은 강의 공개해주셔서 감사드립니다 늘 감동받으면서 보고있어요🥺

안녕하세요 교수님, 딥러닝 공부하는 학생입니다. 강의노트를 받아보고싶은데 방법이 있을까요?

Thank you for uploading the lectures. I would like to give a small feedback based on my experience after watching the 4 lectures. Until now I understood and followed the contents. I also think the lectures are quite interesting and so is the Professor's way of teaching, which is why it was easier to focus on the lectures. However, with every lecture, the contents become more difficult (which is expected) and as a foreign student, even if the Korean language level is good, it is difficult to understand the language and follow the contents. I have been using auto-translate, sometimes it works, but most of the time it doesn't. In my opinion, adding English subtitles will make the lectures open to a vast number of audience who are interested in machine learning. I will be grateful Professor considers this issue. Thank you.

안녕하세요. 뛰어난 강의 공유해주셔서 감사합니다. 도움이 많이 되었습니다.

감사합니다 교수님

004 Trever Street

감사합니다 🎉

좋은 강의 공유 감사드립니다. 많은 도움이 되었습니다.

교수님 강의 잘 들었습니다. 몇가지 질문사항이 있습니다. 1. 일반적으로 비디오를 전처리하여 특정 fps로 프레임을 잘라서 저장하여 이를 학습할 때 사용하는 것인지 아니면 전체 비디오를 넣어서 코드 내에서 프레임을 가지고 오게 하는 것이 효율적인지 궁금합니다. 2. 설명해주신 논문들에서 보면 인풋으로 16프레임, 64프레임 이렇게 프레임들을 가지고 오는데 예를 들어 30fps 기준 30초짜리 비디오가 있다면 총 비디오는 900개의 프레임이 존재하는 것인데, 한 비디오를 classification을 하는 task의 경우에 이 전체 900개의 프레임을 특정 stride 비율로 64개의 프레임을 가지고 오도록 설계를 하게 되면 정보를 잃어버리게 되는 것인데 긴 비디오에 대한 처리는 어떻게 진행하는 걸까요? 3. handcraft feature를 사용하지 않고 action recognition 모델을 설계 하는 것이 더 novel한 contribution이라고 볼 수 있는 걸까요?

안녕하세요??? 강의 감사합니다 저는 구글 포토 처럼 사진에서 사람 얼굴을 매칭 하는거 하고 싶은데요 어떻게 할수 있을까요??? 감사합니다

올려주신 덕분에 방학에도 수준높은 강의 듣고 있습니다. 감사합니다.

궁금한 점 메모 유지보수 측면에서의 총 리소스 (정렬 vs 비정렬) 언어체계에 따른 리소스 차이

감사합니다🎉

감사합니다🎉

감사합니다🎉

유익하고 귀중한 강의 업로드해주셔서 감사합니다! 원리와 응용 강의도 열심히 들어보겠습니다!

교수님 짱.

Excellent lecture, thanks!

안녕하세요 교수님, 교수님의 강의자료를 PDF 형식으로 받을 수 있을지 여쭙고 싶습니다. 항상 명쾌하고 이해하기 쉬운 강의에 깊이 감사드립니다. 감사합니다.

감사합니다.

cs50 강의보다 좋습니다. 혹시 추후 가능하시면 LLM 수업도 한번 해주시면 안될까요?

Nice

thanks :-)

22:30 학회

베이즈 정리랑 굉장히 비슷하네요. 좋은 강의 감사합니다.

1:07:33에서 교수님이 이야기하신 것과 같은 맥락일 수 있지만, VATT 이전 선행연구인 MMV(Self-Supervised MultiModal Versatile Networks)에서 video와 audio는 많은, 세밀한 정보를 가지고 있는 Fine-grained, text는 Coarse-grained로, 서로 다른 fine / coarse space에 embedding한 뒤에 fine-grained space에서 coarse space로 projection을 통해 모든 space를 연결하는 것이 효과적이라 주장하는데, 이를 그대로 따른 것으로 보입니다. 언제나 좋은 강의 제공해주셔서 정말 감사합니다!

♥♥♥교수님 사랑해요 ♥♥♥

안녕하세요. 슬라이드 32에 stagewise additive learning 대입할 때 \alpha subscript가 i가 아닌 j로 대입했을 때 유도과정에서의 문제가 해결될 것 같습니다. 슬라이드 33 Partial dertivative도 \alpha가 아닌 \alpha_t로 놓으면 될 것 같습니다. 강의 영상 늘 잘 보고 있습니다. 감사합니다.

@51:59; 안녕하세요. 슬라이드 29페이지 마지막 수식 ||\beta^2||_1가 아니라 ||\beta||_1 인지 확인 부탁 드립니다.

안녕하세요. 몇몇 강의 슬라이드 중 사소한 오탈자 확인 차 질문 드립니다. 1. 슬라이드 11과 19에서 Normal distribution pdf의 exp 항 안에 \Sigma_y의 역행렬 부호가 누락되어 있는 것 같습니다. 2. 슬라이드 29에서 False negative rate의 정의가 FN/(TP+FN)인 것 같습니다. 강의 영상 늘 잘 보고 있습니다. 감사합니다.

오마갓 마지막 강의 잘 듣고가겠습니다. :) 감사합니다

너무 재밌게 보구 있습니다. 이제 한 강의 남았네요! 이해안가는 부분들은 또 정주행해서 보겠습니다.