04:56

git commit만으론 안되나..?

03:28

add + commit 콤보부터 시작

21:51

【 20분만에 이해하는 CNN 】

06:03

근데 왜 쓰는거지?

03:53

uniform 주고 사기치는 거 아님?

04:13

딥러닝 고수들은 자유자재로 다룸

03:13

직관적인 함수를 설계하려면 꼭

03:49

딥러닝 좀 치는 사람들은 다 아는 공식

02:51

지저분한 딥러닝 코드에서 해방

05:12

LayerNorm 이 그림으로 공부하면 7년 걸림

02:59

잡코드에 시간 낭비 ㄴ

03:20

딥러닝 실험에 json 써오다가 탈출한 이유

02:35

' 그건... 컴퓨터가 알아서 하는 거 아닌가... '

05:48

찍기라도 해야 하나...?

17:57

【 Flow matching 시각화로 설명 】

06:24

flow matching 희대의 X소리

08:24

[멤버쉽 전용] 딥러닝 튜토리얼 - Data(실습) 편

09:46

[멤버쉽 전용] Conditional Flow Matching(코드 포함)

06:43

고수들만 아는 제약

06:30

누가누가 더 건방지게 설명하나

07:47

CNN 기본 개념과 동작 방식

05:13

flow matching 1) 벡터 필드?

26:34

[멤버쉽 전용] 딥러닝 튜토리얼 - Data(개념) 편

02:11

파이썬으로도 충분

07:30

사용법과 주의할 점

03:48

상당히 위협적인 파일

09:13

맨날 까먹는 이유

05:53

배려마저 AI가 인간보다 잘함

33:04

Neural ODE 시각화로 설명

04:16

ODE solver와 NFE의 의미

07:51

감이 전혀 안옴;;

04:23

아무도 안 알려주는 문법

02:03

누가 이김?

05:50

구글링해도 안 나옴

36:18

[회원 전용] PyTorch 학습 튜토리얼

06:28

그냥 쓰는거...라고 하면 떨어질 것 같은데..

06:29

100년간 아무도 못 푼 문제

07:22

간격이 안 일정하면 어떡함?

03:24

10초 안에 맞추면 고수

07:18

Neural ODE 고혈압 문장

03:09

우쭐대기 좋은 문법

06:38

건방진 AI 논문에 반드시 등장하는 키워드

31:17

【 VQ-VAE 시각화로 설명 】

07:44

【 VQ-VAE 】5. 학습 코드: detach 서커스

06:22

진짜 빡치는 문법: lambda

04:21

속도 개선 말고 (3.8~3.10)

02:53

테스트/디버깅 때 꿀기능

06:12

【 VQ-VAE 】4. 학습시키는 법

05:12

【 VQ-VAE 】 3. Residual VQ란?

06:09

【 VQ-VAE 】2. 딥러닝에서 VQ를 쓰는 이유

03:09

「 torch.gather 」 200초 안에 설명

06:24

【 VQ-VAE 】1. VQ의 개념 설명

05:11

괜히 신경쓰이는 함수들

02:12

ChatGPT 내 마음대로 대답시키는 법

01:39

철벽치기 문법

05:53

[ 이미지 프로세싱 ] 3. 기초 편집

04:26

[ 이미지 프로세싱 ] 2. 이미지는 숫자들이다

02:35

ChatGPT 똑바로 대답시키는 법(물리)

04:13

[ 이미지 프로세싱 ] 1. 색상

16:41

Diffusion(DDPM) 시각화로 설명