[Live Seminar] 2027 게임 프로그래머 취업 전략 가이드 (라이브 세미나 녹화본)
안녕하세요. Rookiss님 항상 강의 잘 보고있고, insight를 얻어갑니다. 다름이 아니라 질문드리고 싶은 것은 ai에 대한 미래입니다. 1. CS 지식은 이제 필요없을까요? 공부의 가치는 있을까요? 어차피 지식은 이제 얻기가 너무 쉬워졌고, 애초에 지식이 없어도 게임을 만드는 세상이라고 생각합니다. 언어 거의 모르는 제 친구가 프롬프트로 순식간에 고퀄 산출물 만들어내는 것을 보고 현타가 세게 왔습니다. 저는 바이브코딩 자제하면서 코딩을 하곤 햇거든요. 프롬프트로 모든게 이뤄지면, '기술과 숙달을 위해 공부하는 가치'가 의미가 있나 싶어서 여쭤봅니다.. 굳이 따지자면 이젠 노력의 방향을 '기술 숙달보다는 여러가지 창업적 도전'에 둬야할까요? Ai시대 뭔가 사업적인 감각이 더 중요해진 시대라면, 말그대로 사업적 재능, 사람을 이해하는 거국적인 문과적 재능이 더 중요하다면 노력의 가치가 점점 없어지나 싶습니다. 테크 쪽은 물론 매우 깊숙히 파면 괜찮겠지만, 적당히 파면 별로 가치가 없을까요? 2. 바이브 코딩 스타일 바이브코딩도 여러가지 스타일잇다고 생각합니다. - 물어보거나 공부하면서 천천히 코드를 짜보고, 자동완성 정도만 사용하는 느려터진 공부형 바이브 코딩 - 프롬프트, 하네스 엔지니어링(md)파일 공들여 작성하고, llm이 준, 완성된 코드를 컨펌만 하는 검수자형 바이브 코딩 - 미개하게 뭔 프로그래밍 언어를 봐?하면서 컨펌조차 안하는 그냥 산출물과 자연어로만 하는 해줘형 바이브 코딩 저는 1번 2번 정도를 자주합니다. 특히 2번을 잘하기 위해서 1번을 많이 하고요. 그러다보니까 코드 작성 시간보다 검수나 이해하는 시간이 더 많이 걸립니다. 황소(LLM)는 앞으로 무지성 돌격하는데 그걸 목줄차다가 제가 더 느려서 질질 끌려가는 느낌이랄까요. 그냥 '3번처럼 목줄도 안매고 아몰라 검수도 안할거임 ㅅㄱ 검수도 그냥 ai가 해라.' 하고 맡기는게 좋을까요? 개발 속도는 3번이 말도안되게 가장 빠르더라구요.. 다만, 코드를 이해 안하고 무작정 맡기다 보니까, 공중에 떠다니면서 걷는 느낌입니다. (불안합니다) 회사 입장에서는 사실 마감일 맞추는 게 더 중요하다고 하더라구요. 유지보수고 뭐고, 일단 납기일에 맞추고 얼마나 ai활용을 잘하는지를 판단하는 것이 스펙이라고 들었습니다.
[Live Seminar] 2027 게임 프로그래머 취업 전략 가이드 (라이브 세미나 녹화본)
일단 전 " 바닥부터 만드는 언리얼 에이전트 (Liu)" 를 먼저 보고자 하였으나 이번 강의를 듣고 무엇부터 들어야 할지 고민해 빠졌습니다. 하여 루키스 님의의 " 2027 게임 프로그래머 취업 전략 가이드" 강의 이후 어떠한 강의를 들으면 좋을지 잘 모르겠습니다. 정확히는 커리큘럼인데요. 일단 "바닥부터 .. " 강의를 먼저 듣는다면 그 이후는 루키스 님의 어떠한 강의를 듣는 것이 좋을까요? 현재 새롭게 올라오는 강의를 순차적으로 들으면 될까요?
안녕하세요. 현재 게임업계에서 약 5년간 데이터 엔지니어와 분석가로 근무하며 Hadoop, Hive SQL, Python 기반 로그 수집·적재, 품질 검증, 이상 모니터링 업무를 해왔습니다. 반도체 경험은 없지만 반도체 업계에서 일해보고 싶어서 삼성전자 DS·SK하이닉스 데이터 직무로 이직을 준비 중입니다. 평가·분석 강의가 저 같은 비전공·타 산업 경력자에게도 적합한지, 수강 후 실제 직무 전환 가능성이 있는지 여쭙고 싶습니다.
make라는 어플 배울려고 수강신청을 했습니다. 2강까지 들었는데 아무리 들어도 모듈의 값 입력이나 key 입력하는 것이나 혼자서 하기엔 너무 어렵다고 느껴집니다. 학습법을 어떻게 적용해야할지 잘 모르겠습니다. 듣고도 잘 적용할 자신이 없는데 그냥 반복연습 외우기가 끝인지? 중간중간 이야기하는 예를 들어 striphtml을 적용할때 태그 값이 어디부분인지 보기중 이런 태그가 다른형태로 나왔을때 태그인지 알아볼 수 있을지 ? 복사본을 만들고 구글 드라이브에서 본문을 영구삭제하고 복사본만 남겨두었는데 왜 모듈에 연결할때는 본문과 복사본이 같이 뜨는지 같이 따라하면서도 똑같이 할 수 가 없는 느낌이라 막히는데 어떻해야할지 그냥 무시하고 일단 그냥 한번씩만 따라하는게 괜찮을지 계속막히다 보니 화가나기도 하고 스스로 짜증이 너무 납니다....어떻해야할까요 ?
공대형아님 드뎌 올해 2월 석사 졸업합니다^^ 교과 석사라 논문이 아닌 기술보고서(LLM을 활용한 챗봇 구현 및 성능 개선 관련 내용입니다) 쓰고 졸업했지만 직장 생활 병행하면서 쓴다고 많이 힘들었습니다. TT 부족한 프로그래밍 실력이지만 공대형아님 강의 듣고 많은 도움 받았습니다. 그동안 졸업 준비 때문에 너무 바뻐서 강의 잘 못 듣고 있었는데 Level1 ~ 4 까지 다시 복습 할려고 합니다. ^^ (머리가 아니라 손이 저절로 움직일 때 까지 반복 하는 것이 목표입니다 ^^) 앞으로도 잘 부탁 드립니다. ^^
안녕하세요, 현업에서는 PHP, Java를 주로 다루고 있는 개발자입니다. 요 근래 LLM, RAG, LangChain 등 지능형 챗봇이라던지 AI Agent를 개발하기 위한 기술들에 대한 관심이 있었지만 이쪽 분야에 지식이 없다보니, 이것저것 알아보던 중 반가운 소식을 맞이하게 되었습니다. 아무래도 AI쪽과 관련된 개발은 Python을 주로 다루는 것 같더라구요. 그래서 현재 업무 외 시간에 Python을 학습중에 있는데, 어느정도 레벨이 되어야 이번에 출판될 책을 구매 후 읽었을 때 이해도 수월하고, 손 쉽게 따라서 코딩할 수 있을지 궁금합니다. (저의 목표 중 하나는 PHP, Java로 개발된 서비스에 Python으로 개발한 지능형 챗봇(Ex. 유저의 질문의 맥락을 파악하여 유사한 홈페이지 컨텐츠 찾아주는 봇 등...)을 연동시키는데 있습니다.) 그리고 이런 분야는 데이터분석, 빅데이터 영역과는 별개의 영역인지도 궁금합니다! 지식이 얕아 질문의 내용이 다소 미흡하더라도 너그러운 양해 부탁드립니다. [제이쓴님 출판 공지...] https://inf.run/E4Ea7
안녕하세요. 권철민 강사님. 저는 최근에 과학기술원 AI대학원 석사 과정을 졸업하고, 현재는 박사과정을 준비 중인 학생입니다. 학부과정 때 머신러닝 완벽 가이드 책으로 강사님을 접하고, 이후 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의를 구매해서 공부했었는데, 그때 강사님의 강의력에 정말 감탄을 금치 못했던 기억이 나네요. 최근에 파이토치를 이용한 구현을 조금 더 제대로 배워보고 싶어서 딥러닝 CNN 완벽 가이드 , 구현하며 배우는 Transformer를 조금씩 듣고 있는데 웬만한 교수님들보다 전달력이 좋으신 것 같습니다. 서두가 조금 길었는데, 박사 과정 진학을 염두하고 있는 입장에서 '공부'를 어떻게 하면 좋을지 조언을 듣고 싶어 이렇게 글을 작성하게 되었습니다. 배워야 할 내용은 많고, 시간은 한정적이라서 어떻게 하면 좀 더 효율적으로 잘 공부할 수 있을지가 항상 고민인데요. 흔히들 공부에 왕도는 없다고 하지만 강사님께서는 어떻게 항상 새로운 것들을 습득하시고, 또 이렇게 수준높은 강의로 만드시는지 노하우가 궁금합니다. 특히 요새는 코드가 공개되지 않은 논문들도 많은데 어떻게 구현도 척척 구현할 수 있는지 궁금합니다.
Lecture 17 문제 풀다가 아래 cal_max_min 함수에서 return문 탭 잘못 들여써서 계산이 이상하게 나왔습니다. (이렇게 되면 max 값이던 min 값이던 data의 맨 첫번째 값이 되죠 TT) 파이썬에서 디버깅 몰랐으면 한참 해맬뻔 했습니다. 이런거 보면 차라리 C 처럼 { } 로 둘러싸는 것도 괜찮을 듯 합니다. TT def cal_max_min(data, max=True): target_value = None for sample_idx, sample in enumerate(data): if max: if target_value == None or sample > target_value: target_value = sample else: if target_value == None or sample < target_value: target_value = sample return target_value if __name__ == '__main__': from exercise59 import get_random_scores scores = get_random_scores() score_max = cal_max_min(scores) score_min = cal_max_min(scores, max=False) print(f"{score_max = } / {score_min = }")
안녕하세요 디버깅때 커서나 마우스 클릭하면 디버깅창이 사라지는 경우가 있는데 혹시 그런경우 생기면 디버깅 창 옆에 세로로 점3개 있는 곳 클릭 뷰 모드 들어가서 Dock Pinned 클릭 하시면 커서를 옮겨도 그대로 있습니다. 혹시나 해서 정보 공유 드립니다. 즐거운 파이썬 생활, 인공지능 공부 하세요 ^^
안녕하세요 디버깅 실습중에 2~3번은 utf-8 인코딩에러 뜨고 한번은 정상적으로 디버깅이 되서(디버깅 아닌 실행시에는 문제없음, 아직은 한글데이터 사용도 안하는데 TT 계속 쉬프트+F9 계속 치면 한번씩 정상적으로 진행됨 TT) 인코딩 세팅도 바꿔보고( utf-16 등 다른 인코딩도 설정 해봤음) 해도 안되다가 경로(폴더명 )에 한글을 영어로 바꾸니깐 이상이 없네요(이게 원인인지는 정확하게 모르겠습니다) 참조하세요 ~~
안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 권철민 선생님 교육을 너무 잘 듣고 많이 배웠습니다 제가 이번에 mmdetection이 윈도우에서 사용하는 편법(?)을 찾아 공유드립니다. 필요하신 분들께 도움이 되기를 바랍니다 mmdetection은 기본적으로 리눅스에서만 적용되고 윈도우에서 사용하려면 상당히 어렵다고 알고 있습니다 다만 회사보안이라든지 리눅스 환경이 어렵다든지 여러가지 원인으로 윈도우에서 활용하고 싶은 경우가 있는데요 그래서 이거저거 시도해본 결과 윈도우에서도 실행되게끔하는 방법을 정리해보았습니다 제 컴퓨터 환경 기준으로 작성되었기 때문에 사용자마자 적용법이 좀 다를 수 있을 것 같습니다 1 . 윈도우용 mmcv 설치 본인의 cuda 환경 및 pytorch 버전에 맞는 mmcv를 먼저 설치하여야 합니다. 이를테면 다음 url에 접속하면 각 환경에 맞는 whl을 제공합니다 Cuda 10.1 pytorch 1.8 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1 .8.0 /index.html Cuda 11.1 pytorch 1.8 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1 .8.0 /index.html Cuda 11.3 pytorch 1.10 : https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1 .10.0 /index.html conda prompt에서 python --version을 통해 버전을 확인하고 파이썬 버전에 맞는 mmcv를 다운 받습니다 conda prmpt에서 whl 다운받은 경로로 이동하여 whl 설치해줍니다 (제 경우는 pip install mmcv_full -1.4.6 -cp37-cp37m-win_amd64.whl) mmcv에서 제공하는 환경에서는 다 접속이 되는것 같습니다 (https://github.com/open-mmlab/mmcv) 2 . MMdet 설치 정확히는 리눅스 환경에서 MMdet를 설치하고 설치디렉토리를 다운받습니다 리눅스 환경이 없으시다면 Colab에서 가능합니다 --------------------------------------------------------------------------- ! git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git ! cd mmdetection; python setup.py install import inspect print (inspect.getfile(mmdet)) #위치 확인 # 저 같은 경우 '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmdet-2.22.0-py3.7.egg/mmdet/__init__.py' 가 뜨네요 #구글드라이브를 마운트하여 위의 출력에서 mmdet 까지 내 드라이브로 복사하고 이것을 다운 받습니다 from distutils.dir_util import copy_tree copy_tree( '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmdet-2.22.0-py3.7.egg/mmdet' , '/content/drive/MyDrive/mmdet' ) # 지금의 경우에는 colab도 파이썬 3.7이고 제 환경도 3.7이어서 잘되는 경우인데 이외의 경우에는 안될수도 있을 것 같습니다 # 해보진 않았습니다만 환경과 동일한 파이썬 버전을 맞추고 설치하면 좋을 것 같습니다 --------------------------------------------------------------------------- 3 . mmdet에 필요항 패키지 설치 (pycocotools는 pycocotools_windows로 설치하여야 합니다) pip install terminaltables pycocotools_windows pyyaml 4 . 이제 mmdet 를 옮겨온 경로의 상위 디렉토리를 sys.path.append로 추가하면 mmdet를 import 할 수 있습니다 (아마도...) (제 경우는 import sys sys.path.append( 'D:\YSKim\#Deep-Learning\#Tutoring\Inflearn\딥러닝컴픁피전완벽가이드\DLCV_New-main' ) ) * cpu core가 충분하지 않을 경우 cfg.data.workers_per_gpu = 0 로 설정하였습니다 일단 제 컴퓨터 기준으로 하였기 때문에 따라 하셔도 여러 시행착오가 있을수는 있을 것 같습니다만 그래도 저와 같은 고민이 있으신 분들께 조금이나마 도움이 되기를 바라며 글을 작성하였습니다
