FA CSS fix for MkDocs share buttons (#6437)

Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>

docs/ko/datasets/index.md

@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: 컴퓨터 비전, 데이터셋, Ultralytics, YOLO, 객체 탐지, 인
 
 Ultralytics는 탐지, 인스턴스 세분화, 자세 추정, 분류 및 다중 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업을 촉진하기 위해 다양한 데이터셋을 지원합니다. 아래는 주요 Ultralytics 데이터셋 목록과 각 컴퓨터 비전 작업의 요약, 그리고 해당 데이터셋입니다.
 
-!!! Note
+!!! Note "노트"
 
     🚧 다국어 문서 작업은 현재 진행 중이며, 우리는 이를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 인내해 주셔서 감사합니다! 🙏
 

docs/ko/index.md

@@ -38,7 +38,7 @@ Ultralytics의 최신 버전인 [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralyt
 
 YOLOv8 문서를 탐구하여, 그 기능과 능력을 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 종합적인 자원입니다. 기계 학습 분야에서 경험이 많건, 새롭게 시작하는 이들이건, 이 허브는 YOLOv8의 잠재력을 극대화하기 위해 설계되었습니다.
 
-!!! Note
+!!! Note "노트"
 
     🚧 다국어 문서는 현재 제작 중이며, 이를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 인내해 주셔서 감사합니다! 🙏
 

docs/ko/models/index.md

@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: Ultralytics, 문서화, YOLO, SAM, MobileSAM, FastSAM, YOLO-NAS, RT-DE
 
 Ultralytics 모델 문서에 오신 것을 환영합니다! 저희는 [객체 검출](../tasks/detect.md), [인스턴스 분할](../tasks/segment.md), [이미지 분류](../tasks/classify.md), [자세 추정](../tasks/pose.md), [다중 객체 추적](../modes/track.md) 등 특정 작업에 맞춤화된 다양한 모델을 지원합니다. Ultralytics에 모델 아키텍처를 기여하고자 한다면, 저희의 [기여 가이드](../../help/contributing.md)를 확인해 주세요.
 
-!!! Note
+!!! Note "노트"
 
     🚧 현재 다국어 문서화 작업이 진행 중이며 문서를 개선하기 위해 열심히 작업하고 있습니다. 기다려 주셔서 감사합니다! 🙏
 

docs/ko/quickstart.md

@@ -39,7 +39,7 @@ Ultralytics는 pip, conda, Docker를 포함한 다양한 설치 방법을 제공
         conda install -c conda-forge ultralytics
         ```
 
-        !!! Note
+        !!! Note "노트"
 
             CUDA 환경에서 설치하는 경우 일반적으로 `ultralytics`, `pytorch` 및 `pytorch-cuda`를 동일한 명령어로 설치하여 Conda 패키지 관리자가 충돌을 해결하도록 하거나, 필요한 경우 CPU 전용 `pytorch` 패키지를 덮어쓸 수 있도록 `pytorch-cuda`를 마지막에 설치하는 것이 좋습니다.
             ```bash
@@ -142,7 +142,7 @@ Ultralytics는 pip, conda, Docker를 포함한 다양한 설치 방법을 제공
 
 Ultralytics 명령줄 인터페이스(CLI)는 Python 환경이 필요 없이 단일 라인 명령어를 통해 작업을 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. CLI는 커스터마이징이나 Python 코드가 필요 없습니다. `yolo` 명령어를 이용해 터미널에서 모든 작업을 실행할 수 있습니다. 명령줄에서 YOLOv8을 사용하는 방법에 대해 더 알아보려면 [CLI 가이드](/../usage/cli.md)를 참고하세요.
 
-!!! Example
+!!! Example "예제"
 
     === "문법"
 

docs/ko/tasks/index.md

@@ -11,7 +11,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLOv8, 탐지, 세분화, 분류, 자세 추정, AI 프
 
 YOLOv8는 여러 컴퓨터 비전 **작업**을 지원하는 AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 [탐지](detect.md), [세분화](segment.md), [분류](classify.md), 그리고 [자세](pose.md) 추정을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 각각의 작업은 서로 다른 목적과 사용 사례를 가지고 있습니다.
 
-!!! Note
+!!! Note "노트"
 
     🚧 다국어 문서화 작업이 진행 중에 있으며, 더 나은 문서를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 인내해 주셔서 감사합니다! 🙏