- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요?28강 교재 8페이지에 연습 문제가 두 개 있는데, 강의에서는 한 개에 대한 정답 및 풀이가 누락된 것 같습니다.프로젝트 관리자는 사내 프로젝트를 초기 단계에서 이끌고 있습니다. ~ 이해관계자를 분석하기 위해 프로젝트 관리자는 무엇을 해야 합니까? 에 대한 정답과 간단한 풀이를 남겨주시면 감사하겠습니다.

공지사항보고 메세지 남깁니다.AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템 수강생인데70퍼 쿠폰은 어떻게받을수있을까요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]4:47초에서 iterator.next()가 '현재 데이터를 반환하고 다음으로 이동'한다고 하셨고, 그것이 '다음 데이터를 반환한다' 라는 말씀이라 하셨습니다.제가 이해가 잘 안되는데, 현재 데이터를 반환하고 다음으로 이동하는 것은 리턴값이 현재 값 이라는 것일테고다음 데이터를 반환하는 것은 리턴값이 다음 데이터라는 말일텐데, 혹시 어느 것이 맞을까요 ..?

이전 강의에서 freezed 3.0 변경점으로 default 사용시 일반 생성자 초기화하듯 사용하는 방법으로진행해도 된다고 하셨는데 @JsonKey 사용법도 기존 생성자 작성과 동일하기 하고 아래 *참고소스1과 동일하게 진행해도 되는지 문의드립니다. 참고소스1import 'package:freezed_annotation/freezed_annotation.dart'; part 'company_info_dto.freezed.dart'; part 'company_info_dto.g.dart'; // ignore_for_file: annotate_overrides @freezed @JsonSerializable() class CompanyInfoDto with _$CompanyInfoDto { @JsonKey(name: 'Symbol') final String? symbol; @JsonKey(name: 'Name') final String? name; @JsonKey(name: 'Description') final String? description; @JsonKey(name: 'Industry') final String? country; @JsonKey(name: 'Country') final String? industry; const CompanyInfoDto({ this.symbol, this.name, this.description, this.industry, this.country, }); factory CompanyInfoDto.fromJson(Map<String, dynamic> json) => _$CompanyInfoDtoFromJson(json); Map<String, dynamic> toJson() => _$CompanyInfoDtoToJson(this); } - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

빌드 방식 설명에서도커 파일을 작성해서 이미지 빌드 명령을 실행하면도커가 임시 컨테이너를 실행하고 도커 파일에 정의된 작업을 수행 및 커밋하여 새로운 레이어를 생성하고 임시 컨테이너를 삭제한다.이렇게 그림으로 되어있는데,커밋을 했다는게 새로운 레이어가 포함된 이미지를 만들었다는 건가요?임시 컨테이너 생성, 커밋, 임시 컨테이너 삭제가 반복저 과정이 반복되는 거면 지시어 한 문장을 만날 때마다 수행 및 커밋하고 임시 컨테이너 삭제하고를 반복한다고 이해했는데,이러면 지시어가 많을 수록 임시 컨테이너 생성, 삭제가 많이 반복되는 건가요?

이전에 작업한 프로젝트가 날아가버렸는데..

next js 14버전, tailwind도 3.4.17로 설치하였는데, @apply 가 먹히지 않네요. 어떻게 하나요?globals.css에도 @tailwind base;@tailwind components;@tailwind utilities;입력 시, 'Unkown at rule @tailwind' 라는 메시지가 송출됩니다. tailwind.config.ts (js->ts 변경) 파일에도module.exports = { content: [ "./pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./components/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./app/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", ], theme: { extend: { colors: { background: "var(--background)", foreground: "var(--foreground)", 철수가좋아하는색깔: "blue", 영희가좋아하는색깔: "green", }, }, }, plugins: [], }; 입력했습니다. 

3.2.1 OpenAIEmbeddings 대신 UpstageEmbeddings를 활용하는 방법 으로 실습 예제 하고 있는데요기존 예제로 하면 chain_type 이 없이 동영상자료에서는 그대로 실행되었는데, 실제로 해보니 chain_type 이 2번째로 와야 하는데 없어서 오류가 뜨더라구요,...아래는 동영상에서 실행되는 코드 입니다.from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt} ) TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 3 1 from langchain.chains import RetrievalQA ----> 3 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( 4 llm, 5 database.as_retriever(), 6 chain_type_kwargs={"prompt":prompt} 7 )가 뜨게 되는데 확인해 보니, from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", # 기본 체인 타입 (원하면 "map_reduce"도 가능) retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt} ) chain_type 이 빠져서 안돌아 가더라구요..chain_type 을 넣어주면 잘 돌아갑니다. 혹시나 저처럼 헤메이실 분을 위해 올려둡니다. OpenAI 유료결제 안하는 바람에 Upstage로 따라해보려고 하는데...앞으로의 강의는 OpenAI 로 작성되는것 같아서 유료결제를 해야 할까요...??그리고 로컬 Ollama 로 하는 영상도 시간 나시면 올려주시면 좋겠어요~^^덕분에 langChain 의 l 도 모르던 제가 따라하게 되네요 좋은 영상 감사합니다.

3.7 찐 Multi-Agent System (feat. create_react_agent) 에 구현하신 def supervisor_node안에 messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, ] + state["messages"]해당 소스 Message에 system을 이렇게 선언하는게 맞는지 이해가 가질 않습니다. 선생님 설명에서는 analyst_node안에 invoke할 때 supervisor_node안에 넣었던 systemprompt는 불필요해서 아래 소스처럼 result = analyst_chain.invoke({'messages': state['messages'][1:]})[1:]를 하신다고 설명하셨는데 analyst_node 안에서 state['messages']를 print함수로 확인해 봤더니 systemmessage가 들어있지 않았습니다. messagestatas에 messages에 system메세지를 추가하기 위해서 고민하다 systemMessage를 넣었더니 선생님 설명대로 됐지만 무슨 차이인지 잘 모르겠습니다. 아마 예상하기에는 MessageState가 SystemMessage, AIMessage, HumanMessage 밖에 허용을 안 하는 것 같은데 맞나요? 어떤게 올바른 방법인가요? messages = [ SystemMessage(content=system_prompt), ] + state["messages"] 

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.Salience Model 중 Dormant 이해 관계자에 대한 한글 번역에 오타가 있는 것 같습니다. 🙂 '휴먼' => '휴면' 으로 수정 되어야 할 것 같네요.

강의 영상이 보이지 않습니다.4개의 영상이 음성은 들리는데 강의 화면은 보이지 않습니다.다른분 질문을 보니 저랑 똑같은 상황이던데 저는 OBS나 디스코드 화면공유를 하지않고 있는데도 이러네요 ㅜㅜ

안녕하십니까? 강사님섹션 26.의 308강을 실습 중입니다.gpx 파일이 xcode에 인식이 잘 안됩니다.시뮬레이팅이라 넘어가도 될 사항이기도 한데, 한번 눈으로 확인해보고 싶은 마음이 들어서 다시 질문 올립니다. 혹시 몰라 XCode와 맥북을 여러 차례 재시동도 해보았습니다.바쁘시더라도 한번 봐주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요 !프론트 코드에서 views 패키지의 StompChatpage.vue 파일에서 질문 있습니다.create 함수에서 채팅 history를 불러온 다음 scroll을 bottom으로 내리려면 선생님 코드가장 마지막에 this.scrollToBottom();이 scrollToBottom()를 실행하면 될까요 ?선생님의 코드async created(){ this.senderEmail = localStorage.getItem("email"); this.roomId = this.$route.params.roomId; const response = await axios.get(`${process.env.VUE_APP_API_BASE_URL}/chat/history/${this.roomId}`); this.messages = response.data; this.connectWebsocket(); }

선생님 9회 기출유형 원본파일은 깃허브상에 없던데 업데이트 예정인가요?

섹션5 이동에서 우주선을 회전시키는데 우주선이 대각선을 바라볼때 키보드를 떼면 스냅이 걸린 것 처럼 상하좌우 중 하나로 움직입니다. 그러니까 대각선으로 멈추질 못하고 위나 아래 왼쪽이나 오른쪽으로만 멈춥니다. 뭐가 문제일까요? 코드는 똑같습니다.

여러 개의 제어기가 통신에 참여하고, 동일한 메시지에 대해 수신하도록 설정되어있으면 우선순위는 어떻게 되는걸까요?예시) 제어기 A, B, C, D가 하나의 버스로 연결되어 있음A가 0x121 메시지를 송신B, C, D는 동일 송신주기로 0x121을 수신하도록 DB에 설정되어있음.이럴 경우에 B, C, D는 버스에 실린 전기적인 신호를 동시에 수신하는 걸까요?

안녕하세요 강의자료가 없어서 문의드립니다.

commit 메시지를 잘못 입력했는데 이걸 다른 내용으로 수정할 수 있는 방법이 있을까요?예를 들어 "rectangle 을 수정함."을 "rectangle에 빨간색을 추가함."으로 변경할 수 있나요?

언제 checkout을 사용하고 언제 switch를 사용해야 되나요?브랜치를 이동할 때 이 둘은 동일한 원리로 작동하나요?

강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요?#rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838