안녕하세요 선생님 🙂 먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, ) 위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다. 랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다. 아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요, State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)
안녕하세요. 프로젝트 2 섹션에 돌입하게 되어 프로젝트 소개 및 오리엔테이션을 수강을 시작한 뒤 의문점이 생겨 몇 가지 질문을 드리고자 합니다! 현재 Notion을 활용해서 견적서를 내는 프로젝트를 짐코딩님께서 강의를 쭉 촬영해서 올라와 있는 상태로 알고 있습니다. 하지만 아래 미션들을 보면 수강생들이 직접 아이디어를 내서 새로운 프로젝트를 생성하는 것을 미션으로 제출하고 있는 것으로 미리 확인을 했습니다. 그렇기 때문에 아무래도 pro 버전이라 실습을 하고 제 프로젝트도 따로 만들다보면 많은 토큰을 사용해서 Current Session 토큰이 부족해지거나 주간 토큰량을 초과하게 될까봐 걱정이 되는 상황이고, 또한 견적서는 학생인 저의 경우에는 실습까지 해두면 좋겠지만 토큰량이 걱정입니다. 이런 상황 속에서 아이디어를 미리 정하고 강사님의 강의를 들으면서 저의 프롬프트로 진행하는 것이 좋을 지 혹은 강사님의 커리큘럼대로 쭉 따라간 다음에 미션을 마지막에 진행해도 되는 지 여쭤보고 싶습니다. 현재는 섹션마다 강의를 듣고 미션을 바로바로 진행했는데(강의 실습 진행과 미션 진행을 동시에 => 그 이유는 스타터킷이라는 동일한 조건이기 때문에 실습 자료에 저의 생각을 넣어도 어차피 결과물은 다르게 나오기 때문에 괜찮다고 생각했습니다.) 생각보다 토큰이 빠르게 차서 중간에 작업을 중단해야 되는 경우가 발생했었기 때문에 질문을 드립니다. 위의 이유와 같이 스타터킷의 경우에는 저도 활용 가능하기 때문에 괜찮다고 생각했지만 견적서의 경우에는 당장 학생의 신분에서는 이 강의를 듣고 활용하기에는 어려움이 있지 않을까? 하는 의문이 생겼기 때문입니다!
AI를 1도 모르는 JAVA 개발자 입니다. AI를 어떻게 공부해야 하는지 몰라서 인프런 검색하여 강사님 강의를 듣게 되었습니다. AI 개발에 파이썬이 사용된다고 하여 인공지능을 위한 파이썬 Level4 까지 모두 구입해두고 듣고 있는데요. 개발자라서 지금 수업이 어렵거나 하지는 않습니다. 그런데 인공지능을 위한 파이썬 LEVEL4 수업이 끝나면 어떤 수업을 들어야 하는 걸까요? 강의를 듣다 보니 통계, 확률을 알아야 하는 것 같은데 저는 그것도 전혀 모릅니다. 이후 어떤 수업을 들어야 하는지 문의드려요.
이번 미션을 진행하면서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 이전 강의에서 프로젝트를 처음 시작시 보통 초기화(/init)하여 claude.md파일을 생성한다고 했는데 이번 미션에는 초기화없이 Plan Mode로 계획을 수립/구현하는데 그럼 구현 후 초기화하면 되는 걸까요? 초기화 하는 시점이 궁금합니다. 그리고 만약 구현 후 초기화하면 코드베이스를 분석하여 claude.md 파일을 생성하면 그 이후에 수정사항은 Plan Mode가 아닌 claude.md 파일에서 지침을 수정하면 이전 컨텍스트를 기억해서 수정하는게 아니라 claude.md 파일을 분석해서 수정하니까 token 소모가 덜 들것 같은데 claude.md 파일을 수정해서 구현을 요청해도 되는 걸까요?
안녕하세요 선생님. 오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상, 섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다. 제가 이해한 바 Faster-RCNN에서 RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다. RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에, RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데, RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다. 하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다. RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요?
현재 수강 진도를 함께 알려주세요! "1주차 3강까지 완료" 또는 "2주차 실습 중"처럼 어디까지 들으셨는지 적어주시면 맞춤형 답변을 드릴 수 있어요 📚 구체적인 상황과 함께 질문해주세요! "AI가 안 된다"보다는 "Cursor에서 이런 프롬프트를 입력했는데 이런 에러가 나와요"처럼 상세하게 적어주시면 더 정확한 답변을 드릴 수 있어요 🎯 스크린샷이나 코드를 첨부해주세요. 에러 화면, 현재 진행 상황을 보여주시면 문제 해결이 10배 빨라집니다! 마크다운 코드 블록(```)을 활용하면 더 깔끔하게 정리할 수 있어요 📸 커뮤니티 검색을 먼저 해보세요. 같은 문제로 고민하신 분들이 이미 해결책을 찾았을 수도 있어요. 검색 후 못 찾으시면 언제든 새로 질문해주세요! 🔍 서로 도우며 함께 성장해요. 나도 모르는 건 "저도 궁금해요!"라고 댓글 달아주시고, 아는 건 적극적으로 공유해주세요. 가르치면서 더 잘하게 됩니다 💪 바이브코딩 관련 질문은 환영, 기술 세부사항은 GPT 활용! 프롬프트 작성법, AI 도구 사용법은 여기서, 복잡한 코딩 문법은 ChatGPT에게 물어보시는 게 더 빨라요 🤖 진도나 과제 관련 문의는 1:1 문의를 이용해주세요. 개인적인 학습 계획, 환불, 수강 기간 연장 등은 따로 문의해주시면 더 자세히 상담드릴게요 📞 실패 사례도 공유해주세요! "이렇게 했더니 망했어요" 같은 경험담도 다른 수강생들에게 큰 도움이 됩니다. 실패도 소중한 학습 자료예요 💡 💬 좋은 질문 예시 [진도] 1주차 3강 Lovable [질문] 클라우드로 넘어갈 때 새로 회원가입 후 계속 퍼즐을 하라고 하는데 맞을까요? (사진 첨부)
안녕하세요, PRD.md -> ROADMAP.md -> Shrimp 로 작업 쪼개기 후 MVP 만든 후에, 기능을 새로 추가할때마다 똑같은 프로세스 ( PRD.md -> ROADMAP.md -> Shrimp ) 를 반복해야 하나요? 아니면 그냥 클로드에 바로 해당 기능을 추가해달라고 하는게 좋을까요?
안녕하세요. 클로드 코드 강의를 지속적으로 수강하면서 관련 의문점들이 몇 가지 생겨 질문드립니다. 우선적으로 프론트엔드를 기반으로 에이전트 및 커맨드를 생성하고 있는 것으로 강의를 들으면서 받아들여지고 있습니다. 하지만 풀스택 개발자나 혹은 백엔드 개발자, 프론트 작업을 많이 수행하지 않는 사람들은 어떤 식으로 작업을 만들고 진행하는 지에 대해서도 추가적으로 참고 자료나 강의 영상이 있으면 좋을 것 같습니다. 또한 저는 pro 버전을 사용하고 있어 토큰의 부담이 있어 sonnet 모델이 아닌 haiku 모델을 사용하고 있습니다. 차이점에 대한 영상은 보았지만 실제 모델별 코드의 품질 차이를 영상으로 확인할 수 있으면 좋을 것 같습니다. 특히 대형 프로젝트 (프론트, 백엔드, AI가 결합된 경우 각 영역을 담당하는 사람이 다를 경우 건드리면 안된다는 규정을 많이 두는데 이러할 경우 권장 모델 및 서브에이전트, 컨택스트 관리, 커맨드 설정 등 어떤 식으로 해야 되는지) 마지막으로 현재 프로젝트 내에 생성하는 것과 모든 프로젝트 내에서 커맨드와 서브에이전트를 사용하고자 할 때 실제 작성하는 md 파일의 차이점을 실제 눈으로 확인할 수 있으면 좋을 것 같습니다. 이러한 의문점이 발생하게 된 계기는 실제 프론트엔드 지식이 React 정도이고 현재 짐코딩님의 React 강의를 듣고 있는 상황에서 Next.js로 만들다 보니 이해가 잘 되지 않는 점도 있고 실제 목표는 풀스택, 백엔드, 보안 쪽으로 취업하는 것이 목표이기 때문에 이러한 방식으로 활용한다는 점은 좋지만 막상 적용하고자 하니 어떤 식으로 작성해야 될 지 막막한 점이 있어 질문 및 가능하다면 강의 요청을 남기는 것입니다!
