정보처리기사 실기를 선생님과 함께 하고, 시험 합격에 이어서이제 본격적으로 취업을 위한 저만의 프로젝트를 만들어 보겠다는 생각이 들었습니다.마침 Cusor AI의 첫 개강 때 할인 이벤트가 있어서저만의 첫 프로젝트를 시작하기 전에이번 기회에 다시 한번 더 선생님과 함께 나아가고자현재 선생님의 새로운 강의를 수강하고 있습니다. 그리고 어제 새벽에 처음 시작해서 정신을 차려 보니지금 벌써 4강을 진입하는 상황이 되어버렸습니다..결론은 또 엄청난 강의를 만들어 주신 것 같습니다....! 이제 정말 질문인데요.프론트 엔드의 영역이라 생각하고 지금 재미있게 공부 중에 있습니다만백엔드나 전체적으로 다뤄서 풀스택 관련 강의 제작도 목표가 있으실지 해서질문 남겨드립니다. 현재 독학으로 Spring을 공부 중에 있습니다만, 선생님의 자바 백엔드수업도 있다면 재미있게 제가 원하는 개발을 이어나갈 수 있을 것 같아조심스럽게 이 자리에 질문을 남겨드립니다. 아무쪼록 이번에도 놀랍고 대단한 몰입력을 유도하는 강의를 만들어 주셔서정말 감사합니다. 정보처리기사 합격에 이어서 이번에는 선생님 강의를 듣고 취업 성공까지 힘내 보겠습니다!ㅎ(ps 시험 때문에 듣던 선생님의 ppt 자료가 이제는 시험이 아니라 재밌는 창작 같은 공부에 쓰이니까 모든 게 감회가 새롭네요ㅋㅋㅋ)

안녕하세요 강사님, 공지를 늦게 확인하고 쿠폰을 확인하지 못해 문의 남깁니다.이전 문의 글들을 보니 가입한 이메일로 지난주 및 이번주에 쿠폰이 지급될 것이라 안내 해 주셨더라구요.하지만 저 같은 경우 지난주에도 메일이 오지 않았고 현재도 수신된 메일이 없기에 확인할 수 있는 방법이 있을지 문의 드립니다.감사합니다!

강병진 강사님 안녕하세요 우선 저와 같은시기쯤? 울산에 있으셨다고 하니 반갑습니다. 저는 병진강사님과 인연이 많은것 같습니다. 강사님 전 회사? 정유회사 바로 옆에 제련회사에서 딥러닝 이미지 처리 프로젝트를 개발하고 있었습니다.병진강사님 덕분에 생성형 AI도 따로 학습을 하고 있고 개별적인 프로젝트도 하고 있습니다. 감사합니다. 질문.1RAG를 구성하고 문서를 벡터DB에 지속하여 업데이트를 위해서 PDF 텍스트·이미지 분석 → RAG용 JSON/JSONL 생성 → Pinecone 적재가능하도록 PyQt GUI 프로그램 만들었는데 여기서 추가적으로 생성되는 문서를 지속적으로 업데이트를 해야할 경우 25년 10월 초에 새로나온 Open AI에 에이전트 툴을 이용해서 일정 시간에 자동으로 Pinecone에 업데으트 해주는 에이전트를 만들어서 자동화를 하려고 하는데 이런 전략을 구성할 경우 문제가 될 부분이 있을까요?질문.2 모델을 만들고 회사가 가지고 있는 특허 문서 파일을 RAG로 구성을 완료한 후 외부 사이트 >> 각 국가의 특허청에 파일을 검색해서 유사도를 분석하거나 하려고 할 때 전략은 어떻게 가져가면 좋을지? 입니다.

안녕하세요.교재 63페이지에 “다음으로 조금 더 흥미로운 텍스트 구절을 만들기 위해 데이터셋에 있는 처음 50개 토큰을 삭제합니다.”라는 문장이 있습니다.이때 ‘흥미로운’이라는 표현이 어떤 의미를 가지는지, 그리고 텍스트를 더 흥미롭게 만들기 위해 앞의 50개 토큰을 삭제하는 이유가 무엇인지 궁금합니다.또한 다른 LLM 모델에서도 이와 같은 전처리 과정을 수행하는지, 만약 수행한다면 그 이유가 궁금합니다.감사합니다.

추석이 쭈욱 지나가서 ㅠㅠ 2주차에는 무엇을해야할까요??카카오오픈채팅방도 있다던데 어디서 확인 할 수 있는지 알고싶습니다.

주피터 노트북에서 %pip install langchain-openai python-dotenv이 코드를 실행 하면 아래 에러가 자꾸 뜹니다.커널을 시작하지 못했습니다. 커널 'venv (3.11.9) (Python 3.11.9)'을(를) 시작하지 못했습니다. 자세한 내용은 Jupyter 로그을 참조하세요. listen EFAULT: bad address in system call argument 192.168.30.146:9001 참고로 저는 윈도우 유저고 가상환경은 venv를 사용하고 있습니다.

챕터 4 밑바닥부터 GPT 모델 구현하기 강의가선택해도 강의가 나오지 않는 것은, 아직 등록이 되지 않아서 그런건지 문의드립니다.

책과, 강의에서 임베딩을 초기화 하는 방법에 대해서 자세히 설명이 되지 않은 것 같습니다. 책에서는 재현가능하도록 하기 위해 랜덤시드를 사용한 것 같은데, 최근 트랜드는 어떤 방법을 사용하는지 궁금합니다

안녕하십니까 강사님! 덕분에 강의 너무나도 잘 들었습니다.수강하게 된 계기가 파이썬 기반 백엔드 신입으로 취업 준비를 할 때 어떻게 하면 자바보다 차별화해서 준비할 수 있을까? 라는 생각으로 시작했습니다. 강의를 수강하고 나니 확실히 RAG기술은 강하다고 느꼈습니다. 하지만 저번에 답변을 해주셨을 때 프롬포트 엔지니어링만으로는 취업을 준비하기 불안정하다 라는 의견에 굉장히 동의합니다!혹시 실례가 안된다면 질문을 드리고 싶습니다! 만약에 답변이 조금 어려우시면 답변 안해주셔도 됩니다!- 파이썬 기반 백엔드 신입으로 취업 준비를 할 때 현재 저는 was와 db구현해보기 + rag기술 다루어보기 정도의 기술 스택을 가지고 있는데 강사님이 보시기에는 어떠한지 궁금합니다. 올바른 방향으로 준비를 하고 있는지 아니면 시장에서 원하는 방향이 아닌건지 궁금합니다!현재는 학부 3학년으로써 조언을 해주신다면 정말 감사하겠습니다.질문 읽어주셔서 감사합니다!

강의와는 상관없지만, 번역자님의 강의라서 표시해봅니다. 249페이지model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth, map_location=device")-->model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth", map_location=device) 255페이지 url 에 오타 rickipark -> rickieparkurl = ( 'https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/llm-from-scratch' '/main/ch07/01_main-chapter-code/instruction-data.json') 

프로젝트 4번에서 제공해주는 실습데이터의 zip안에 파일이 존재하지 않습니다. 그래서 법령 사이트 들어가서 pdf로 다운받아서 실습을 진행했는데 결과가 다르게 나옵니다.

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.

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 :)

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.

8강 부터는 영상이 안나오는게 정상인가요?

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?

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~  

안녕하세요. 좋은 강의로 덕분에 webflux에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다. 저는 현재 kotlin으로 개발하는 프로젝트가 있어,webflux를 사용할때는 coroutine을 함께 사용하는데요, 이렇게 하면서 코드를 함수형처럼 짤 수 있어 보다 쉽게 동료들에게 보여줄 수 있었습니다. 혹시 강사님께서도 coroutine을 함께 사용하기도 하시는지, 그렇다면 java가 아닌 kotlin을 사용한 강의 계획이 있는지 궁금합니다.또한, 강의에서 쉽게 설명해주셨지만 비즈니스 로직이 좀 더 추가되는 경우 코드가 많이 복잡하고 가독성이 어려워지던데, 가독성을 위한 팁들이 있는지 궁금합니다.  ps. webflux 2 프로젝트에는 사용 가능한 gmemini api key가 입력되어 있습니다. 😅  

4강 부터 upstage 관련해서 업데이트가 안된것 같네요 openai -> upstage로 바꾸는 방법이나 샘플 코드가 있으면 좋을것 같습니다. docs나 지피티 참고해가면서 바꾸고 있는데 굉장히 힘드네요

강의를 듣다보면 임베딩 및 프롬프트의 성능에 대해서 "어떤것이 좋다" 라고 말씀십니다. 혹시 그런 성능들은 직접 모두 수행해봐야 하는건가요? 아니면 어떤 상황에서는 어떤것의 성능이 더 좋다라는 데이터가 존재할까요?