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RAG 및 LLM 에 대해서 막연하게 생각하고 있었는데 실습을 통해서 이해할 수 있는 시간이었습니다. 강의도 군더더기 없이 하시는 것 같습니다. 그런데, ollama 로는 LangChain 없이 RAG 구성하기는 어려운가요? tiktoken 의 encoding_for_model 을 그냥 gpt-4o 로 하면 되나요?
글쓴이: hanghman 강의명: RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 강의 이미지

존버매니아님 강의는 믿고보게 되네요. CAN통신 듣고 신입사원 면접에서 정말 큰 도움이 됐어요. 결과적으로 지금 가장 원하던 곳에 들어와 일하고있네요. 오토사에 대해서도 전체적인 개념 정립하는데 큰 도움이 됐습니다. 앞으로도 나오는 강의 꾸준히 팔로우업하겠습니다. 항상 좋은 강의 감사합니다
글쓴이: 이동우 강의명: [AUTOSAR] 신입사원에게 들려주는 AUTOSAR기초 개념 완성
[AUTOSAR] 신입사원에게 들려주는 AUTOSAR기초 개념 완성 강의 이미지

CAN통신 초보자인 제가 개념과 실무를 익히는데 정말 큰 도움이 되었습니다. 회사에 이런 퀄리티 있는 교육이 도입되면 좋을거 같은데, 이곳에서라도 찾게 되어 다행이네요. 강사님 정말 감사합니다 건승하세요!
글쓴이: 이동우 강의명: CAN 통신 - 자동차 신입이 알아야 할 모든 것
CAN 통신 - 자동차 신입이 알아야 할 모든 것 강의 이미지

실제 실무에서 사용되는 것들과 잘 사용하지 않는것들을 구분해서 설명해주셔서 효율적으로 공부할수있어서 더 좋았습니다. 감사합니다!!
글쓴이: vivajayyy 강의명: 실전! 스프링 데이터 JPA
실전! 스프링 데이터 JPA 강의 이미지

UI에 대해서 설명하는 파트가 있어서 좋았어요 저는 다른 게임엔진도 많이는 아니고 정말 맛보기만 해본 상태에서 이 강의를 보게 됐는데 아무래도 각 게임엔진 별로 UI나 기능이 달라서 백지에서 시작하기엔 좀 어렵더라구요 UI를 설명해 주셔서 엔진 자체에 대해 알기 편했습니다 다만 개발을 접해본 적 없는 분들을 위해서 변수나 파일명을 한국어로 하신거 같은데 맨 끝 글자가 씹힌다던지 해서 좀 불편했네요 잘 들었습니다
글쓴이: 한건우 강의명: Godot Engine 으로 시작하는 첫 게임 개발

비전공자인데, 정말 필요로하는 부분을 쉽게 비유로 설명해주셔서 이해가 잘 되었어요! 책으로만 공부하기에는 줄글이라 어렵고 답답했었는데, 선생님의 강의를 들으니 이해가지 않았던 부분들이 한번에 해결되었습니다! 감사합니다. 강조하신 OS 도 더 심도있게 공부해볼게요.
글쓴이: hayeonkimmie 강의명: 넓고 얕게 외워서 컴공 전공자 되기
넓고 얕게 외워서 컴공 전공자 되기 강의 이미지

아직 반 정도 밖에는 듣지 않았지만, 너무 인상 깊은 강의라 미리 수강평 남깁니다. UXUI디자이너로 대기업에 재직 중인 수강생입니다. 에이전시에서 인하우스로 이직 후 의사 결정의 이유나 회의 내용이 이해가 안되는 부분이 많아, PM의 언어를 익히고 비즈니스 측면에서 문제를 바라보는 연습을 하고자 수강을 결심했습니다. 사실 '모르는 분야니까 내용도 어렵겠지' 라는 생각으로 공부를 시작했는데, 상대가 이해하기 쉬운 언어로 전달해주신 덕분에 실무에 바로 적용할 수 있을 정도로 데이터에 대한 이해도가 확 높아졌습니다. 강의를 들은 후 기존의 업무 문서를 바라보는 시각이 완전히 달라지더라구요. 추가로 중간중간 수강생들의 질문에 답해주시면서, 설득과 협상에 대해 짧게 언급주신 부분도 굉장히 인상깊었습니다. 어떤 태도로 업무와 동료를 대하시는 분인지가 느껴져 직무 역량뿐만 아니라 인성에 대해서도 배우고 싶은 점이 많다고 느꼈습니다. 비폭력 대화법과 상자밖에 있는 사람들도 꼭 읽어보려고 합니다. 해당 강의 수강 마치면 다른 강의도 들어보고 싶네요! 감사합니다! (PM뿐만 아니라, 디자이너도 알아두면 좋을 내용인 것 같아 마케팅 시 디자이너도 들으면 좋다고 적어주셔도 좋을 것 같아요! 동네방네 공유하고 싶은 정도입니다!)
글쓴이: Sorapi 강의명: PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)
PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의 이미지
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