안녕하세요 강사님! 이상치 데이터 합성 및 기본데이터셋 생성 부분에서 이상치 데이터를 생성하는 파일 코드 공유가 따로 없어서요! 혹시 해당 파일은 이메일로 공유를 따로 주실까요??만약 그렇다면 아래 이메일로 공유좀 부탁드리겠습니다! main3373@gmail.com

KIS_USE_MOCK=true -> 모의 KIS_USE_MOCK=false -> 실제 위처럼 설정변경도 해보면서 진행했는데 운영으로 테스트시 { "rt_cd": "1", "msg1": "기간이 만료된 token 입니다.", "msg_cd": "EGW00123" } 이렇게 출력되고 해외주식 잔고조회가 안됩니다.보니깐 이게 모의로 연결했다 모의의 token이 남아서 그런것 같아서 소스 조금 수정해서 일단 다시 받으라고 했더니 운영토큰 발급됐다고 카톡이 오는데 아래처럼 이번엔 해당 서비스를 찾을수 없다고 하네요Response bodyDownload{ "rt_cd": "1", "msg_cd": "MCA00124", "msg1": "해당 서비스를 찾을수 없습니다." }Response headers content-length: 86 content-type: application/json date: Wed,30 Jul 2025 12:23:13 GMT server: uvicorn 테스트는 http://localhost:8000/balance/overseas 로 해외주식 잔고조회 호출 한겁니다.

안녕하세요. 좋은강의 만들어주셔서 감사드립니다. 강의 정말 잘 보고있습니다.강의시청 중 의도분류와 토큰분류에 있어서 질문이 있습니다.토큰분류에서 예시로 들어주신 챗봇과 욕설필터에 대해서, 의문이 생겨서 질의드립니다. 챗봇의 경우 상황어떠한 IT솔루션을 제공하는 업체가 매뉴얼을 제공하고 있습니다. 하지만 메뉴별, 상황별로 중분류/소분류로 다양한 상황에 맞게 매뉴얼 을 만들어놓았지만, 여전히 고객들은 본인에게 맞는 매뉴얼을 찾기에는 어려움이 있음 따라서, 챗봇에 '나는 어떤 메뉴에서 어떠한 어려움을 겪고있어' 라는 질문을 하게되면 챗봇이 토큰을 통해 매뉴얼을 띄워주시는걸로 이해했는데, 이 경우, 토큰분류가 아닌 저 질문의 의도를 분류해서 매뉴얼 을 찾아주는 의도분류가 맞는게 아닐까 라는 생각이 듭니다. 욕설필터의 경우이 경우도 '야 이 거지야' 라는 문장과 '야 이거지' 라는 문장이 있다고 했을 때, 거지라는 단어가 모두 들어가게 됩니다. 토큰분석의 경우, 단어를 추출해서 분류하는것으로 이해했는데, 이 같은경우도 문장의 의도를 파악해서 욕설인지 아닌지에 대한 필터를 하는게 맞느게 아닌지에 대한 생각이 들었습니다  제가 이해를 잘 못한건지 아니면 다르게 이해하고있는건지... 답변부탁드립니다.

이론 자료 파일은 받을 수 없나요?

강사님, 따라한 코드와 예제 코드를 실행시켰는데 값이 정상적으로 안나타나서 이유를 알고 싶습니다.두 코드 모두 같은 내용인데요...model = Sequential() model.add(Embedding(vocab_size+1, 64)) model.add(Bidirectional(LSTM(64))) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()model = Sequential([ Embedding(vocab_size + 1, 64), # 임베딩 레이어 추가 (어휘 크기 + 1, 임베딩 차원 64) Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), # 양방향 LSTM 레이어 추가 (유닛 수 64) Dense(64, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.summary()제가 실행하면 값이 안나와서요...강의를 끝까지 안봐서 그런걸까요?..따라치다 중간에 이상해서 강사님 파일도 불러왔는데 전 실행이 잘 안되서 왜 이렇게 나오는지 문의 드립니다.실행결과 : Model: "sequential_3" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ embedding_3 (Embedding) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ bidirectional_3 (Bidirectional) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_6 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_7 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │ └─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘ Total params: 0 (0.00 B) Trainable params: 0 (0.00 B) Non-trainable params: 0 (0.00 B)

안녕하세요, 강사님.질 좋은 강의 아주 잘 듣고있습니다. 파이썬 3.7 버전 이후부터는 dict 자료형도 삽입 순서가 보장된다고 하는데, 이 경우 OrderedDict() 대신 그냥 dict를 사용해도 괜찮을까요? 어떤 차이가 있을지 궁금해서 문의드립니다!

CNN위주의 강의인데 RNN과는 아에 다른 영역인가요?

23강 00:20API 실행시 superbase의 stock_recommendations 테이블에RSI가 0 또는 100으로 나오는데 뭐가 잘못된걸 까요?

안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다.아직 초반이지만, 오직 미장에 초점이 맞춰져 있어서 국장에는 적용을 하기 위해 어떻게 변화를 주어야 할지 모르겠습니다.파이썬이나 이런 프로그램 사용에 있어 초보라 무지한데 국내 시장용으로 제작을 하려면 API키를 어디서 가져와야 정확한지, 지표는 모든 지표를 국내에 맞게 어떻게 가져오고 수정해야 하는건지 잘 모르겠습니다. 수강전 문의란에서 국내 시장에 적용하고 싶은 다른 문의자 분을 보았습니다.답변에 강의를 들으면 충분히 국장에도 적용 가능할거라고 해서 구입했는데 어려워보여요...혹시 국내 시장에 맞추기 위해서는 어떻게 해야하는지 국내용 강의를 제작해주실 예정은 없나요? 혹은 첨부된 Github파일에서 어떻게 수정해야 하는지 도움을 주실 수 있을까요? 미국 시장과 국내 시장 모두 적용하고 싶은 저와 같은 사람들이 많이 있을텐데 국내시장 적용도 도와주시면 감사하겠습니다.

저만 그런건지 모르겠는데 강의 영상도 검은색으로 나오고 이전 강의랑 동일한 영상이 나오더라고요. 실제로 잘못 올라와 있는 건지 아니면 저 개인의 문제인지 확인해봐야 할 것 같습니다. 

비공개 동영상이라 나타나요. 볼 수 있는 방법이 없을까요?

논문에 나온대로 style representation의 normalization을 진행한다면gram_matrix에서 div는 삭제하고 mseLoss를 구한 후 4*b*c^2*(h*w)^2를 수행해주면 되는걸까요

지금 강의하는 내용에서 도움이 될만한 서적들 공유해주실수 있을까요? 인공지능 입문, 개론 정도의 서적은 읽어보았는데 조금더 깊이 있는 내용을 알고 싶어서요.예를 들면 CNN, RNN, Softmax... 등을 조금더 깊게 설명한 책들이면 좋겠습니다.

선생님 안녕하세요 혹시 이 강의는 tensorflow 로 만들어진 강의인가요? 선생님의 torch cnn강의를 듣고도 이 강의를 들을 수 있는 것인지, 아니면 tensorflow 강의를 들어야만 이 강의를 들을 수 있는것인지 궁금합니다.

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 NLP와 LLM의 차이가 궁금해서 글을 남깁니다. NLP는 전체적으로 언어를 처리하는 방식 전체를 의미하고 그 방법 중에 LLM이 있다고 이해해도 되나요? 

안녕하세요. 먼저 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다 정말 잘 듣고 있습니다 🙂 다름이 아니라, 해당 강의(MCP 서버 Cursor에 등록하여 개발 연동)를 보면서 여러 방법을 시도해보고 있긴 하지만, smithery에서 json형식으로 값을 뽑아도 디렉토리 관련 등록 정보는 담겨있지 않는데 선생님께서는 어떤 부분을 수정하셨는지 알려주시면 감사하겠습니다 😀  

모의 계좌 잔고 테스트 하는데,모바일에서도 모의 계좌는 분명히 맞게 확인됩니다.params 확인 부탁드립니다.{ "rt_cd": "2", "msg_cd": "OPSQ2000", "msg1": "ERROR : INPUT INVALID_CHECK_ACNO" } params{'CANO': '50142790','ACNT_PRDT_CD': '01','AFHR_FLPR_YN': 'N','OFL_YN': '','INQR_DVSN': '02','UNPR_DVSN': '01', 'FUND_STTL_ICLD_YN': 'N', 'FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN': 'N', 'PRCS_DVSN': '00','CTX_AREA_FK100': '', 'CTX_AREA_NK100': ''}

모의 계좌 잔고 테스트 하는데, 모의 계좌를 분명히 맞게 입력했는데도{ "rt_cd": "2", "msg_cd": "OPSQ2000", "msg1": "ERROR : INPUT INVALID_CHECK_ACNO" }이렇게 응답됩니다.어디를 점검해야 할까요? params {'CANO': '50142790', 'ACNT_PRDT_CD': '01', 'AFHR_FLPR_YN': 'N', 'OFL_YN': '', 'INQR_DVSN': '02', 'UNPR_DVSN': '01', 'FUND_STTL_ICLD_YN': 'N', 'FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN': 'N', 'PRCS_DVSN': '00', 'CTX_AREA_FK100': '', 'CTX_AREA_NK100': ''}

국내 주식 자동매매 (그리드 매매 방식)프로그램을 만들고 싶은데, 잘 되지 않네요.혹시 코딩 의뢰도 받으시나요?

안녕하세요!좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.방금전 강의를 신청하였고,저는 데이터사이언스 관련 전공자이며, 현재 회사에서 IT PM직군을 하고 있습니다. 다름이 아니라, 추천시스템을 예전에 비영리 목적으로 미니 프로젝트를 하며 잠시 다루다가 데이터가 별로 없기도 하고 만들고자 하는 데이터 형식과 기술적인 문제로 시도를 하다가 접었던 이력이 있습니다.현재 대략적으로 구현을 하고자 하는 것은 제조 트렌드 기반의 맞춤형 소재를 추천하는 프로젝트를 진행할 예정입니다. 그래서 실제 사용자의 선호도와 성향을 기반으로한 데이터가 없다고 가정하며, 최신 트렌드를 반영하여 사용자의 정확한 직군과 역할을 살펴보며, 추천을 하는 시스템을 원하고 있습니다. 보통 OTT나 쿠팡과 같은 도매사이트에서 ID, 사용자, 아이템 기반의 각종 추천시스템에 대한 아이디어는 검색을 하거나 깃헙에서 충분히 구할수 있으나, 위와 같은 부분은 데이터 구축까지 진행되어야 하는데, 추천해주실만한 데이터 형성 기법과 방법에 대해서 여쭙고 싶습니다. 물론 강의를 이제 시작하여, 강의를 완강할때쯤이면 아이디어가 떠 오를수도 있는데... 현재 급하게 일을 진행하며 하다보니, 전체 강의를 조금씩 주제를 기반으로 살펴봤는데 아이디어가 떠오르지 않고 자문을 구할때가 없어서 급하게 질문을 드렸습니다. 실례가 안된다면 혹시 강의에서도 관련된 부분이나 키워드 위주라도 검색해볼만한 내용이 있다면, 추천해주시면 감사하겠습니다ㅠ