Next.js에서 서버 컴포넌트가 주로 데이터 페칭을 담당하는 것으로 알고 있습니다. 서버컴포넌트 외에 클라이언트 컴포넌트에서 fetch를 직접 호출하는 사례가 있는지 궁금합니다.추가로 클라이언트 컴포넌트에서 fetch를 할 때도 Next.js의 request memoization 기능이 자동으로 동작하는지 질문드려요.

AI 관련 직군이 아니더라도 AI에 대한 능력을 가지고 있어야 하는 추세같은데 여기서 말하는 AI에 대한 능력이 무엇을 말하는 것일까요? n8n을 사용해서 AI를 도입한다던지,, 필요시 랭체인 개발을 할 수 있는 능력이라던지,, AI지식이 없어 추상적으로 여쭤보는 점 죄송합니다.

안녕하세요. 해당 챕터에서 강의 내용과 실행 결과 간 매치가 잘 안되는 듯 느껴져 문의드립니다.from langchain_core.messages import HumanMessage for chunk in graph.stream({'messages': [HumanMessage('3에다 5를 더하고 거기에 8을 곱하면?')]}, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print()강의 화면에서 위와 같은 query 에 대해 노드 단위로 출력한 결과를 보면, 첫 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 add 과 multiply 두 툴에 대한 요청을 함께 생성하고 다음 Tool Message 로 multiply 의 결과 64 를 반환, 두 번째 Ai Message 는 Tool Calls 로 multiply 만 생성하고 다음 Tool Message 로 결과 64를 반환하고 있습니다.근데 강의에서는 첫 번째 Ai Message 에 대해 "먼저 덧셈을 실시합니다. 그러니까 multiply(?) 라는 툴이 64를 주고, 근데 task 가 두 개니까 task 에서 도구 호출을 또 하는 겁니다. 그런 다음에 64라는 답이 나오고..." 라고 녹화되어 있는데... 이게 무슨 얘기인지 잘 와닿지가 않네요..녹화 당시의 실행 결과와 상관없이 add 한 번 호출 후 multiply 한 번 호출에 대한 설명인 걸까요? 아니면 병렬 도구 호출에 대한 설명인 걸까요? 감사합니다.

현업에서 보통 n8n 워크플로우를 Python 노드로 어느 정도 수준까지 전처리를 진행하나요? Python 환경과 n8n 환경을 sync를 맞춰서 연동하는 좋은 꿀팁 혹은 구조가 있는지 궁금합니다.

안녕하세요! 좋은 강의로 Next.js를 배울 수 있게 해주셔서 감사드립니다. Full Route Cache 관련해서 궁금한 점이 있습니다.  레이아웃 파일에서 cookies()나 headers() 같은 동적 함수를 사용하는 경우, 그 아래에 있는 페이지들도 영향을 받는지 궁금합니다..!  예를 들어서 블로그 레이아웃에서 사용자 테마를 쿠키로 가져오고 있고, 블로그 포스트 페이지 자체는 force-cache로 정적 데이터만 사용한다면, 이 경우 페이지가 Static으로 빌드될 수 있을까요?  아니면 상위 레이아웃이 Dynamic이면 하위 페이지도 함께 Dynamic으로 처리되는 건지 궁금합니다! 감사합니다.

안녕하세요 너무 유익한 강의 잘 듣고 있습니다 :) 강의를 듣다보니 RAG와 파인튜닝은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 특정 도메인에 대한 지식을 주입하면서 더 적절한 답변을 낼 수 있다는 측면에서 닮아 보인다는 느낌을 받았습니다.물론 두 방법의 차이나 적용 사례는 구글링하면서 쉽게 찾을 수 있지만 만약 강사님이 특정 도메인에 특화된 LLM을 개발하신다면 어떤 기준과 절차로 RAG와 파인튜닝을 선택하고 활용하시는지 강사님의 개인적인 생각이 궁금합니다 :)

비대칭키의 역할 (보안성 확보)- 통신 초기 핸드셰이크 과정에서만 비대칭키 암호화 방식 사용- 주된 목적은 클라이언트와 서버가 이후 사용할 대칭키(세션 키)를 안전하게 전달하는 것 -클라이언트는 서버의 공개키를 이용해 난수 바이트(대칭키를 정의하는 데 사용됨)를 암호화하여 서버에 보내고, 서버는 자신의 비밀키로 이를 복호화대칭키의 역할 (효율성 확보)- 대칭키 교환이 완료된 후, 이후의 모든 대용량 데이터 전송은 대칭키 암호화(AES 등)를 사용하여 처리-대칭키의 빠른 속도와 효율성을 활용하기 위함연휴동안 네트워크를 빠르게 정리할 수 있어 감사드립니다.선생님께서도 즐거운 추석 연휴 보내시길 바랍니다!좋은 강의 감사합니다

강의를 통해 React의 여러 개념을 배웠습니다. 어느 정도 수준에 도달해야 리액트의 기본기를 제대로 이해했다고 스스로 판단 할 수 있을 지 궁금합니다.예를 들어, 이 강의에서 다룬 TodoList 프로젝트를 혼자서 처음부터 끝까지 구현할 수 있는 정도라면, React의 핵심원리를 충분히 체화했다고 볼 수 있을까요 ?

4.2) 첫 React App 생성하기 강의 질문 입니다.10:15에서 module.exports = { … } 로 시작하는데 이건 cjs 시스템 문법으로 알고 있는데, 5:14에서 나오는 package.json의 type은 module로 되어있는데 두개의 시스템을 동시에 사용하는게 가능한건가요?

선배 개발자로서 알려주시는 강의 내용들이 정말 좋았는데요, 그와 더불어 앞으로 주니어 백엔드 개발자로서 어떤 역량을 조금 더 집중해서 키우면 좋을지 조언을 부탁드리고 싶습니다.또, 아직 이를 수도 있지만 이직을 준비할 때 도움이 될 만한 공부 방향이나 추천해주실 만한 책이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다. 강의 중간중간 소개해주시는 책들이 많아서 최근에 또 추천해주실 책이 생기셨는지 궁금합니다.

기존 자바 스프링 백엔드로 학습하고 있는데, 인공지능 분야 학습을 하려고하는데, Python을 어느정도로 학습해야할지 궁금합니다.기본적인 개념은 이해하겠는데, 문법 등이 낯선 부분들이 많이 있습니다.혹시 추천해주실만한 강의가 있으신지 궁금합니다.

현재 저는 코딩없이 AI 자동화 와 수익형 AI 에이전트 만들기 강의를 시청중에 있습니다. 강의를 들으면서 따라가는데 참 잘 가르쳐주시고 영상퀄리티 및 시간 대비 가격이 저렴하게 느껴질 정도입니다. 혹시 다음 강의 계획이 어떻게 되시는지 궁금합니다

안녕하세요 예를 들어서book 디렉토리 밑에 [id.tsx] 을 만들고/book/10?id=test 이런 형태로 넘긴다면 router.query의 값은 어떤 형태로 저장이 되나요?

정렬 알고리즘들을 실무에서 주로 사용하는 상황이 궁금합니다.

안녕하세요 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다.강의에서 설명해주시는대로 Perplexity API를 활용하고 있습니다.학습하던 중 궁금증이 생겼습니다. Perplexity가 다른 AI 에 비해 자료 수집을 하기에 가장 적합한 도구인가요? 강의에서 소개하기에는 비용이 과도하거나 다루기 어려우나, 강사님께서 개인적으로 추천하는 AI 툴이 따로 있는지 궁금합니다!

여러 강의들었는데 강의들이 이해가 잘 되고 좋아서요 혹시 golang 강의는 계획에 없으신지요? 😅

2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 (feat. 프롬프트 엔지니어링)수업을 보다 생긴 궁금증 질문드립니다.병렬처리 작업 중에 어떤 부분이 에러가 발생하거나 했을때의 처리는 보통 어떻게 하시나요?

실무에서 Text-to-SQL 시스템을 구축하면서 고민이 생겼습니다.현재 상황: 간단한 단일 테이블 조회는 잘 동작하는데, 실제 업무 데이터로 넘어가니 여러 도메인을 JOIN해야 하는 복잡한 쿼리에서 정확도가 많이 떨어집니다.고려 중인 해결 방안: 도메인별로 AI 모델을 분리하는 구조를 생각하고 있습니다. 사용자 질문이 들어오면 라우터가 적절한 도메인 모델로 연결하고, 해당 모델이 쿼리를 생성하는 방식입니다. 이렇게 하면 각 도메인에 특화되어 정확도가 올라갈 것 같습니다.걸림돌: 문제는 여러 도메인(예: A, B, C)의 데이터를 함께 조회해야 하는 경우입니다. 예를 들어 "지난 분기 매출 상위 고객들의 최근 주문 배송 현황"처럼 매출(A), 고객(B), 배송(C) 도메인이 모두 엮인 질문이 들어오면 어떻게 처리해야 할까요?질문:이런 크로스 도메인 쿼리는 실무에서 보통 어떻게 해결하나요?도메인별 분리 구조가 맞는 방향인지, 아니면 전체를 아우르는 통합 모델이 나은지 조언 부탁드립니다.

지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법지식그래프(KG) 검색 - Text2Cypher 기법 여기 커리큘럼에서 갑자기 LangChain smith 관련 내용이 나오는데 이거 관련한 설정이나 Langchain이 LLM(GPT, Gen) 과 같은 설명이 좀 있었으면 좋겠어요그리고 한글에 대한 정보를 이해하기 위해서, 좀더 부가적인 설정이 필요한지 궁금해요~  

강의 순서 상관없이 필요한 부분 예를들어 Hash가 필요하다면 그 부분만 공부하고 왔다갔다해도 수강에 문제가 없을까요??