Where to get best Ai Course?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Alexandera Jones님, AI 관련 강의를 찾고 계신다면 인프런의 다양한 기능을 활용해보시는 것을 추천드려요. 로드맵 활용하기: AI 관련 강의의 학습 순서를 알고 싶으시다면, 인프런 로드맵을 참고해보세요. 로드맵은 강의를 난이도별 및 유형별로 엮어 제공하여 체계적인 학습이 가능합니다. MY카테고리 설정: 관심있는 분야가 AI라면, MY카테고리를 ‘인공지능’으로 설정하여 자동 추천 받으세요. 커뮤니티 이용하기: 고민있어요, 질문답변 게시판에서 다른 수강생들에게 직접 질문하여 AI 강의 추천을 받아보세요. 추가적으로, 인기 있는 베스트셀러 강의를 참고하면 많은 도움이 될 것입니다. 유튜브 자동화와 관련된 특정 강의를 찾으신다면, 기술 검색이나 키워드를 사용하여 검색해보세요. 인프런에서는 원하는 주제에 맞는 강의를 쉽게 찾을 수 있도록 돕고 있습니다. 항상 학습에 도움이 되는 선택을 하시기 바랍니다!

타입컨버터 가 람다랑 비슷해 보이는데 저의 생각이 맞는지?.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 생각하는자님. 타입 컨버터와 람다 표현식은 서로 다른 개념입니다. 두 개념 모두 변환한다는 측면에서 공통점을 가질 수 있지만, 그 사용과 목적이 다릅니다. 타입 컨버터: 스프링에서의 타입 컨버터는 데이터의 타입을 변환하는 도구입니다. 예를 들어, 문자열로 입력받은 데이터를 숫자로 변환할 때 사용됩니다. 이는 주로 요청 파라미터를 기대하는 타입으로 변환하는 데 유용합니다. 람다 표현식: 자바의 람다는 함수형 프로그래밍을 가능하게 하는 도구로, 코드의 간결함과 효율성을 높이는 데 사용하는 표현식입니다. 주로 컬렉션을 처리하거나 데이터를 필터링, 매핑할 때 사용됩니다. 두 개념 모두 어떤 작업을 변환하거나 조작한다는 점에서는 비슷할 수 있지만, 적용되는 맥락과 목적에서 큰 차이가 있습니다. 타입 컨버터는 주로 웹 애플리케이션에서 데이터 변환을, 람다는 코드 내부에서 로직을 간결하게 표현하는 데 사용됩니다. 타입 컨버터와 관련된 추가적인 설명을 원하시면 아래의 질문을 참고해 보세요: - 타입컨버터 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

ai 모델 쓸 때 오류나요

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. sws6054님. 현재 AI 모델을 사용함에 있어 “Bad request - please check your parameters”라는 오류가 발생한 것을 보셨습니다. 이 오류는 주로 잘못된 요청 파라미터나 API 사용 한도를 초과했을 때 발생할 수 있습니다. 오류 메시지에서는 무료 크레딧이 소진되었음을 암시하며, 잘못된 파라미터 설정이 문제로 제시되고 있습니다. 문제 해결 방법 API 크레딧 확인 및 갱신: n8n이나 사용 중인 API의 무료 사용 한도가 초과되었다면, 추가 크레딧을 구매하거나 계정을 업그레이드하는 것을 고려해 보세요. 여러 번 성공적으로 작동했던 경우라면, 사용량 측면에서 문제가 발생했을 가능성이 큽니다. 파라미터 설정 확인: 각 노드의 파라미터 설정이 올바른지 다시 한번 확인해 주세요. 특히, 이미지 프롬프트 생성과 관련한 설정에서 올바른 포맷과 값들이 입력되었는지 점검해 보세요. 설정 시, 의도치 않은 값이 입력되어 잘못된 요청이 발생할 수 있습니다. 새로운 Credentials 설정: 만약 API 관련 설정이 잘못되었다면, 새로운 크리덴셜을 생성하고 적용해 보세요. 이전 설정과 충돌이 있을 수 있으며, 크리덴셜 관련 문제는 API 요청 시에 오류를 발생시킬 수 있습니다. n8n 문서 참고: 오류 메시지는 n8n 문서를 참고할 것을 권장하고 있습니다. 문서를 통해 더 구체적인 설정 가이드라인이나 오류 해결에 필요한 정보를 확인해 보세요. 유사한 문제 사례 확인: 유사한 문제에 직면했던 다른 사용자들의 질문에 대한 답변이나 해결책이 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, HTTP TTS 요청이 안되요와 같은 게시물을 참고하여 비슷한 문제의 해결 방식을 확인하실 수 있습니다. 위의 방법으로 문제를 해결하시기 바라며, 문제가 계속될 경우 추가 질문을 통해 더 구체적인 도움을 요청해 주세요. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

그라파나 화면 관련하여 궁금한게 있습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 커디널스님, 그라파나 대시보드에서 p99와 같은 특정 통계(getPercentile) 값을 추가하여 보는 방법에 대해 궁금하신 것 같습니다. p99는 응답 시간의 99번째 백분위수를 의미하며, 특정 요청의 99%가 해당 시간 내에 응답했음을 시각적으로 나타냅니다. 이러한 통계값을 시각화하려면, 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다: 쿼리 설정 변경하기: 그라파나 대시보드에서 원하는 패널을 선택하고 편집 모드로 들어갑니다. InfluxDB 쿼리를 구성할 때, percentile 함수를 사용하여 p99를 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "select percentile(field_name, 99) from measurement"와 같이 설정합니다. 시간 범위 설정: p99 값을 정확하게 표시하려면, 시간 범위를 충분히 넓히거나, 특정 조건을 설정하여 데이터를 수집할 수 있도록 합니다. 대시보드 업데이트: 설정을 저장하면 대시보드가 업데이트되며, p99 값이 새로운 시각화에 추가될 것입니다. 관련하여 더 자세한 내용은 Grafana와 InfluxDB 통합 문서를 참조하시기 바랍니다. 위 문서에서는 다양한 쿼리 설정과 데이터 표시 방법에 대한 정보를 제공합니다. 해당 과정에 대해 실습이 필요하시다면, 강의 자료를 다시 확인하시거나 Q&A 게시판을 통해 질문해 주세요. 다른 수강생들과 지식 공유자 분들께서도 도움을 주실 수 있을 것입니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

포트폴리오 방향성 질문 드립니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. oyatmin1031님 님의 질문에 대한 답변을 드리겠습니다. 현재 백엔드 개발자로 진로를 정하고 포트폴리오 작성에 대한 문의를 하셨군요. 포트폴리오를 준비할 때 무엇을 강조해야 할지에 대한 고민과 부트캠프 참가 여부, 팀 프로젝트의 시기 등에 대한 질문을 주셨습니다. 아래에서 각 질문에 대해 답변드리겠습니다. Q1. 기존에 한 개인 프로젝트에 대한 고민 기존에 Next.js와 FastAPI를 사용하여 작업한 프로젝트가 있다면, 이를 이용하여 포트폴리오를 보완하시는 것도 좋은 전략입니다. 그러나, 백엔드 개발자로서 Spring은 중요한 기술이므로, 다음과 같은 방법을 추천드립니다: 기존 프로젝트 개선: 이미 만든 프로젝트를 기반으로 코드 품질을 개선하고, Spring으로 백엔드를 재구성하는 것도 좋은 방법입니다. 이것은 기술의 깊이를 보여주고, 새로운 기술에 대한 적용력을 나타낼 수 있습니다. Spring을 활용한 새로운 프로젝트: 새로운 프로젝트를 시작하여 Spring을 적극 활용해 보세요. 이를 통해 Spring 프레임워크에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. Q2. 부트캠프 참가에 대한 질문 부트캠프는 집중적인 학습 환경을 제공하므로 많은 사람에게 도움이 됩니다. 프로그래머스의 백엔드 과정은 백엔드 개발자에게 필요한 기본기와 실무 경험을 쌓을 수 있는 좋은 기회입니다. 강사의 질 판단 기준: 강사의 경력을 판단할 때는 그들이 실제 개발 현장에서 어느 정도의 경험을 가지고 있고, 어떤 프로젝트를 수행했는지를 살펴보세요. 뿐만 아니라, 과거 수강생들의 피드백도 중요한 참고 자료가 될 수 있습니다. Q3. 팀 프로젝트 시작 시기와 팀원 구하는 팁 팀 프로젝트는 실무에서의 협업 능력을 기르는데 필수적입니다. 참여 시기: 일정 수준의 프로그래밍 능력을 갖춘 후, 즉 본인이 맡은 역할을 수행할 수 있을 정도의 역량을 가지고 참여하는 것이 좋습니다. 이는 트러블 슈팅 능력과 기본적인 코드 작성 능력을 의미합니다. 팀원 구하기: 실제로 다양한 개발 커뮤니티에서 활동하거나, 여러분이 주도적으로 스터디를 열어 팀원을 구하는 것이 좋습니다. 프로젝트의 목표와 방향성을 명확히 하고, 자신의 비전을 공유할 수 있는 팀원을 만나는 것이 중요합니다. 관련하여 포트폴리오와 이력서 작성에 관한 유사한 질문이 있어, 이력서와 포트폴리오 차이 게시물을 참고하시어 도움이 되셨으면 합니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

인앱결제 버전 변경에 따른 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. kabu님. 유니티의 인앱 결제 시스템(IAP)은 주요 업데이트 때마다 코드 구조와 사용 방법이 변할 수 있어, 최신 버전으로의 전환 시 주의를 기울여야 합니다. 특히, IAP v4에서 v5로의 변경은 몇 가지 중요한 API와 사용 방식의 업데이트를 포함하고 있습니다. 이러한 변경 사항을 따라 구현해야 하는 것이 쉽지 않을 수 있습니다. IAP v5 업데이트 대응 방법 Unity IAP v5 문서 확인: 유니티의 공식 문서를 참조하여 새로운 인터페이스와 클래스 사용법을 익히는 것이 중요합니다. 여기에 최신 업데이트 사항이나 변경된 API에 대한 정보가 제공됩니다. StoreController 이해하기: StoreController는 이제 IAP 기능에서 중심적인 역할을 하게 되었습니다. 초기화 및 각종 구매 처리를 이 컨트롤러를 통해서 해야 합니다. 이를 위해서는 IStoreController 인터페이스와 IAppleConfiguration, IGoogleConfiguration 등의 플랫폼별 설정 인터페이스를 잘 이해해야 합니다. 새로운 이벤트 및 콜백 처리: IAP v5에서는 이벤트 기반의 처리와 새로운 콜백을 적극적으로 활용해야 합니다. 구매 프로세스와 트랜잭션 처리를 위해 이벤트 핸들러를 사용합니다. 예시 코드 및 튜토리얼 활용: 유니티 포럼이나 유튜브에서 다른 개발자들이 공유한 예시 프로젝트나 튜토리얼을 참조하는 것이 큰 도움이 될 수 있습니다. 실전 예제를 통해 배우는 방법도 추천드립니다. 관련하여 인앱 결제 시스템 v5를 다루는 기존 팁이나 예제를 찾고자 하는 경우, 아래의 링크를 추천드립니다: - Unity IAP Shop Setup Guide: 인앱 결제 시스템 설정에 대한 사용자 경험과 팁이 포함된 자료입니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 유사한 답변 링크를 참고하여 안내해드리고 있습니다. 기술적 변화에 따라 최적의 개발 방법을 찾기 위해 노력해 주시기 바랍니다. 현재 베타 기능으로, 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

6-L 그리디 문제 접근 및 푸는 팁이 있을까요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 카카누님. 그리디 알고리즘 문제는 그 특성상 ‘현재 상황에서 가장 최적이라고 생각되는 해답’을 선택하는 방식으로 접근합니다. 때로는 최적의 해법이 보이지 않거나 문제의 진짜 속성이 잘 드러나지 않는 경우가 있어 어려움을 겪을 수 있습니다. 그리디 문제 핵심 파악하기: 그리디 알고리즘이 적합한 경우는 ‘국소 최적 해법이 곧 전역 최적 해법’이 될 때 입니다. 이는 각 단계에서 최적 선택을 할 수 있는 조건 하에서 잘 작동합니다. 문제 자체가 이러한 성격을 가졌는지 확인하는 것이 중요합니다. 가설 세우기: 출제자 의도를 파악하며 작은 부분 문제를 풀어나가는 가설을 세워보세요. 문제가 요구하는 여러 조건들을 살펴보면서 각각의 조건들이 어떻게 상호작용하는지를 생각하면서 접근하시면 도움이 됩니다. 오답노트와 패턴 식별: 오답노트를 통해 과거에 실수했던 점이나 문제의 틀린 접근법을 기록하고, 같은 실수를 반복하지 않도록 패턴을 학습하는 것이 좋습니다. 패턴을 식별하고 관련된 문제들을 여러 번 풀어보는 것도 좋습니다. 그리디 선정 연습: 직접 문제를 풀 때 최적의 답을 항상 찾을 수 있는지, 즉 그리디 알고리즘의 적용 법칙이 해당 문제에서도 유효한지를 검증하는 연습이 필요합니다. 비슷한 질문에 대한 강사님의 답변을 참고하시면 도움이 될 것입니다: - 그리디에 대해서 질문있습니다: 그리디 알고리즘의 특성과 사용법을 이해하고 제대로 적용하는 방법에 대한 설명을 제공하고 있습니다. - 6-F 그리디 질문입니다: 문제 해결 과정에서 그리디와 다른 알고리즘(이진탐색 등)을 어떻게 조합적으로 사용하는지에 대한 예시를 통해 접근방식을 배울 수 있습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

루프컷 ctrl+R 후 스크롤 해봤는데 면이 자동으로 나눠지는게 안됩니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Animation Atelier님. Blender에서 루프컷(ctrl+R) 기능이 제대로 작동하지 않는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 이 기능은 메쉬의 특정 면에 새로운 엣지 루프를 추가할 때 사용됩니다. 일반적으로, 루프컷을 실행한 후 마우스 휠을 사용하여 추가할 엣지 루프의 수를 조절할 수 있습니다. 이 기능이 제대로 작동하지 않는 경우, 다음 몇 가지를 확인해 보세요: 메쉬 구조 확인: 루프컷은 주로 사각형으로 구성된 메쉬에서 잘 작동합니다. 면이 삼각형이나 ngons(다각형)가 포함되어 있을 경우, 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 선택 모드에서 메쉬 구조를 확인하고, 필요한 경우 re-topologize하여 사각형 면을 유지하세요. 버전 호환성: Blender 5.0 버전을 사용 중이라면, 해당 버전에서 루프컷 기능에 변화가 생겼는지 릴리스 노트를 확인하세요. 새로운 버전에서 기능이 다르게 동작할 수 있습니다. 설정 확인: Blender의 사용자 설정에서 Viewport 관련 속성이나 키 설정이 잘못되어 있을 가능성도 있습니다. 기본 설정으로 복원하거나, 관련 설정을 재검토해 보세요. 다음 링크에서 비슷한 문제를 해결한 추가 정보를 확인할 수 있습니다: 루프컷이 정상적으로 작동하지 않는 이유는 무엇인가요? Blender 메쉬 문제 해결 방법 안내 위의 링크들에서는 유사한 문제에 대한 해결 방법을 다루고 있습니다. 특정 모디파이어나 설정 충돌로 인해 문제가 발생할 수 있으니, 환경설정이나 모디파이어 옵션도 점검하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

API를 비동기 처리하는 이유가 끊겨서 그런건가요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Sec님. API를 비동기 처리하는 이유에는 HTTP를 사용하는 것 뿐만 아니라 여러 가지 이유가 있습니다. 우선, API 요청은 대부분 비동기로 작동하는데, 이는 API 요청이 완료될 때까지 기다리지 않고 다른 코드가 계속 실행될 수 있도록 하기 위함입니다. 이 때, HTTP는 REST API의 프로토콜로 사용되며, 클라이언트와 서버 간의 데이터 통신을 담당합니다. 비동기 처리의 이유 비동기 처리가 기본적인 웹 응용 요구사항: 웹 애플리케이션에서는 사용자 상호작용이 빠르게 이루어져야 합니다. 만약 모든 API 요청이 처리될 때까지 기다린다면 사용자는 긴 응답시간을 경험하게 됩니다. HTTP 프로토콜 사용: 네트워크 요청이 포함된 모든 통신(예: HTTP 기반의 REST API 호출)은 시간이 걸릴 수 있습니다. 네트워크 상태나 서버의 응답속도, 요청의 처리 시간 등이 다양한 외부 요소에 의해 지연될 수 있습니다. 작업 병렬 처리 가능: 비동기로 작업을 처리하면 여러 요청을 동시에 수행하거나 메인 스레드가 다른 작업을 수행할 수 있도록 하여 응답성을 높입니다. 비동기 처리를 이해하기 위한 좋은 비유는 마치 택배를 보내놓고 기다리는 상태와 비슷합니다. 택배가 도착할 때까지 다른 일을 수행할 수 있지만, 만약 택배가 도착하면 해당 짐을 찾아야 하듯이, 비동기 작업도 완료되면 특정 액션을 수행해야 합니다. 관련 자료 비동기 처리와 콜백, 프로미스: 이 글을 통해 비동기 처리의 작동 방식과 그 필요성에 대해 좀 더 자세히 이해할 수 있습니다. 위 내용을 참고하여 HTTP와 비동기 처리의 원리를 이해할 수 있길 바랍니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏

19강 결과물 수정하려고 했는데...

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. byunbros님. n8n 버전 업데이트 후 AI 에이전트 노드와 관련해서 문제가 발생하신 것 같네요. 이러한 업데이트 과정에서 종종 기존 워크플로우와 호환되지 않는 문제가 발생할 수 있습니다. 다음은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 검사 항목입니다: 문제 해결 방법 노드 및 AI 모델 업데이트 확인: n8n 및 AI 에이전트 노드가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요. 버전간의 호환성 문제가 있을 수 있으므로 모든 관련 노드가 동일한 업데이트에 맞게 설정되었는지 점검하시기 바랍니다. AI 에이전트 및 프롬프트 설정 수정: AI 에이전트 노드에서 사용하는 프롬프트 및 AI 모델이 최신 업데이트에 맞게 올바르게 설정되었는지 확인하세요. 특히, AI 모델의 입력 및 출력 데이터 형식이 변경되었을 수 있으므로 설정을 면밀히 확인해야 합니다. HTML Maker 노드 점검: HTML Maker 노드가 문제의 원인일 수 있습니다. 이 노드가 현재 다른 노드와 호환되지 않거나 입력 데이터에 오류가 있을 수 있습니다. 노드 설정을 확인하고 필요시 대체 노드를 시도해 보세요. 작업 순서 및 의존성 검사: 워크플로우의 각 노드가 올바른 순서로 실행되고 있는지 확인하세요. 특히, 데이터를 처리하는 노드가 차례대로 실행되는지, 각 노드가 올바른 입력 데이터를 받는지를 점검해야 합니다. 오류 메시지 및 로그 분석: 주어진 오류 메시지와 로그를 검토하여 어떤 단계에서 문제가 발생하는지를 정확하게 파악하세요. 이를 통해 정확한 문제의 원인을 진단할 수 있습니다. 관련된 유사한 사례를 다룬 게시물을 참고해 보시면 도움이 될 수도 있습니다: AI 에이전트 업데이트 후 발생한 데이터 처리 문제 해결 사례 AI 에이전트 노드의 업데이트와 노드 간 호환성 이슈 해결 사례 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해 드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.