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저도 CS를 전공하고 AI를 연구 중인데, 지금까지 공부한 내용 중 핵심으로 생각하는 것들이 대부분 들어가 있다고 느 꼈습니다. 본인이 수행했던 과제나 연구의 세부 내용은 따로 대비가 필요하겠지만 면접에서 공통적으로 묻는 ML/DL 의 전반적인 내용은 이 책으로만 준비가 가능하다고 생각합니다. 또한 ViT, PEFT, LORA, LLM과 생성 모델 등 지금 시점에서 매우 중요하지만 옛날 자료들에는 잘 나오지 않는 개념들이나 엔지니어링 측면에서 필요한 모델 서빙, CS 전 공자에게 기대할 수 있는 OS/Network/알고리즘/DB 관련 내용이 모두 들어가 있다는 점이 이 책의 큰 강점으로 보 입니다.

타입스크립트를 알기 쉽게 설명해주어서 좋았어요! 필기하시면서 설명해주시는 것도 좋았고, 강의 시간이 짧게 나눠져 있어서 부담되지 않았어요. 영어 뜻까지 알려주시면서 설명해주시는 것도 좋았습니다!

이번 강의도 역시.. 정말 너무 좋았습니다. 진짜 많이 배웠어요. 특히 단계적으로 튜닝 포인트 잡아내고 개선까지 해보는 과정에서 경험 많은 개발자의 사고 흐름을 따라가볼 수 있어서 아주 좋았습니다. 3시간 조금 안되는 길이지만, 저는 실습 전에 스스로 한 번 판단해보기도 하고, 매강의 마다 강조하시는 공부 방법을 적용하다보니 완강까지 10시간 이상 걸린 것 같습니다. 이 과정동안 DB 성능 최적화는 전체적으로 어떤 과정이 필요한지, 또 특정 부분에선 반사적으로 어떻게 생각하는 게 좋을지 등등 많은 걸 배울 수 있었어요. 규모 있는 프로젝트 경험이 없다보니 DB 최적화를 고려해볼 기회 또한 없었는데, 강의 덕분에 작은 프로젝트라도 언제든 최적화를 적용할 수 있는 값진 경험이 생겼습니다! 진심으로 추천하는 강의입니다!! 좋은 강의 항상 감사합니다!!!

물리학과를 졸업하여 회로설계에 대한 기초지식이 부족하였지만, 삼 코치님의 제품부터 소자 Scale로의 하향식 분석 관점을 통해, 회로설계 직무에 필요한 역량과 인사이트를 확보하기 위한 기본적 마인드를 함양할 수 있었습니다. 앞으로의 강의도 열심히 듣겠습니다!

비전공자의 입장에서 도커와 같은 툴에 대한 학습에 대한 두려움이 있었는데, 핵심적인 내용과 여러 예제를 반복연습, 좋은 강의 자료 등 보다 쉽게 도커를 학습할 수 있어서 좋았습니다. 이제 제 방식대로 내용을 정리하고 제 프로젝트에 직접 적용하여 까먹지않도록 한 다음 바로 CI/CD 와 쿠버네티스 강의도 추가로 학습하고자 합니다. 감사합니다.

스프링 로드맵 시작할 때부터 DB 2편까지는 꼭 듣고 싶었는데 드디어 다 들었습니다! 가장 궁금했던 테스트 방법을 배울 수 있어서 너무 좋았고, JdbcTemplate, MyBatis, JPA, 스프링 데이터 JPA, QueryDSL 등을 사용해 보는 경험도 가질 수 있었고, DB 1편에서 제대로 배우지 못한 트랜잭션 전파에 관한 내용도 배울 수 있어서 너무 좋았습니다. DB 2편은 일단 바로 한 번 정도 복습해 보려고 합니다. 로드맵 처음 시작할 때만 해도 스프링이라는 게 굉장히 어렵다고 들었어서 단지 강의를 듣는 건데도 좀 걱정이 있었습니다. 그런데 막상 시작해 보니, 스프링이 쉽다고 말할 수는 없어도 스프링 입문하는 사람도 충분히 따라갈 수 있는 내용이었어서 너무 좋았습니다. 그리고 로드맵의 강의들을 순서대로 쭉 듣다 보니 스프링에 점점 적응되는 것도 있어서 그런지 나중 강의들이 오히려 이해가 되는 속도가 빨랐습니다. 물론 그동안 방대한 내용들을 공부했기 때문에, 머릿속에 모든 내용들이 기억으로 남진 않은 것 같습니다. 앞으로는 직접 뭔가를 만들어 보면서 다시 기억해 보고 체득해 보겠습니다. 커뮤니티의 질문과 답변들이 지금도 활성화되어 있는 것도 좋았습니다. 제가 질문하려고 했던 내용들을 이미 다른 분들이 질문하셨던 경우도 은근히 많아서 답을 빨리 구하는 데에 많은 도움이 되었고, 김영한 선생님이나 서포터즈 분들의 답변들도 계속되고 있어서 많은 도움이 되었습니다. JPA 로드맵도 다 구매해 놓긴 했는데 그동안 너무 강의만 열심히 들었어서 다음 강의는 조만간 듣게 될지, 좀 쉬었다 나중에 들을지는 모르겠습니다. 그때가 되면 다시 열심히 배우겠습니다. 좋은 강의 만들어 주셔서 감사합니다!
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