라즈베리파이와 NCS2의 OpenVINO 추론 실패를 학습, 동결, IR 변환, MYRIAD 실행 단계로 분리하고 XML/BIN, shape, USB 점검 순서를 안내합니다.

밀집 군중을 box 대신 density map으로 세는 MCNN의 라벨 생성과 다중 column 원리, count 오차와 위치 실패를 함께 평가하는 기준을 설명합니다.

짝지은 정답 없이 이미지를 변환하는 CycleGAN의 GAN, cycle, identity 손실 역할과 가중치 판단법, 데이터 구성과 구현 실패 조건을 정리합니다.

FrozenLake Q-Learning의 실패 원인을 탐험 확률, 학습률, 할인율로 나눠 진단하고, Q-Table에서 DQN으로 넘어갈 기준과 코드의 버전 한계를 설명합니다.

CPU 코어를 늘려도 속도가 선형으로 오르지 않는 이유와 GPU, FPGA 선택 기준, Amdahl의 법칙, 오래된 Thor 명령의 안전한 해석법을 설명합니다.