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새해 복 많이 받으세요 형님들
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00:00 - 06:18 - 2026 개발자 되는법
06:19 - 08:55 - 코드팩토리 정산
99999999999999999x 엔지니어가 되는법
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00:00 - 00:59 - 인트로
01:00 - 06:56 - 꿀팁 13종
형들 인생 1년은 내가 아껴줬다 ㅇㅈ?
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좀만 더 버텨봐 형들
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Kombai 무료로 써보세요!: https://kombai.com/install/
Kombai는 처음으로 찾은 프론트엔드 특화된 가장 UI 디자인과 UX 개발에 특별한 기능을 선보이는 AI입니다. 최소 디자인 확인은 Kombai한테 받아보세요. 강추입니다.
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01:01 - 02:54 - Kombai 소개
02:55 - 04:10 - Kombai 설치
04:11 - 25:36 - 실습
가지마용
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클로드 코워크 (Claude Cowork)를 사용하면 더이상 클로드 오퍼스 (Claude Opus)가 개발자만의 모델이 아닙니다. 같이 일해용
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AI가 모든 것을 코딩하는 시대, 우리는 왜 여전히 배워야 하는가?
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프롬프트 잘 쓰는 시대는 끝났습니다. 이제는 컨텍스트를 설계하는 사람이 이기는 시대입니다.
테슬라 AI 출신 카파시, 가트너, 쇼피파이 CEO까지 — 모두가 같은 말을 하고 있습니다.
"질문 한 줄 잘 쓰는 게 아니라, AI에게 뭘 보여줄지를 설계하라."
이 영상에서는 컨텍스트 엔지니어링의 개념부터 실전 전략, 마누스 AI팀의 실제 교훈까지 한 번에 정리했습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — 프롬프트 엔지니어링 끝났다
1:08 컨텍스트 엔지니어링이란?
2:40 왜 지금 중요한가 (가트너, 카파시)
4:04 실전 전략 4가지 (저장/선택/정리/분할)
5:51 마누스 AI팀의 실전 교훈
7:23 지금 바로 쓸 수 있는 3가지 팁
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#컨텍스트엔지니어링 #프롬프트엔지니어링 #AI활용법 #카파시 #ContextEngineering #AI #ChatGPT #클로드 #마누스AI #AI실전
프롬프트를 잘 쓰면 AI를 잘 쓰는 줄 알았습니다.
2026년, AI를 제대로 쓰는 사람들이 조용히 하고 있는 것. 하니스 엔지니어링입니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 - 메타가 또 바뀐다
0:14 프롬프트 엔지니어링 시대 (ChatGPT 시절)
0:22 AI 에이전트 시대 (OpenAI Codex, Manus 50번 자율 실행)
0:44 컨텍스트 엔지니어링의 등장 (Karpathy, Gartner 선언)
1:07 하니스 엔지니어링이란?
1:41 주방으로 이해하는 하니스 (직관적 비유)
2:10 AI 개발의 진짜 병목 지점
2:28 좋은 AI도 실패하는 이유
2:36 OpenAI Codex 실험에서 배운 것
3:00 하니스가 만드는 결과 차이
3:18 개발자의 역할이 근본적으로 바뀐다
3:30 핵심 정리
3:45 어떤 하니스 설정이 필요한가
3:51 CLAUDE.md 작성법
4:02 MCP 서버 연결하기
4:22 스킬 파일 구성
4:38 경쟁 우위로서의 하니스
5:06 나만의 차별화 포인트
5:14 핵심 요약
5:37 AI 시대의 전환점
5:49 마무리 & 구독자 이벤트
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#하니스엔지니어링 #컨텍스트엔지니어링 #AI활용법 #클로드코드 #프롬프트엔지니어링 #Karpathy #MCP #CLAUDE #개발자 #AI에이전트
ChatGPT 쓰면서 LLM, 파라미터, API가 뭔지 몰라서 불편하셨죠?
이 영상 하나로 AI 핵심 용어를 스타벅스 비유부터 에이전트까지 싹 정리합니다.
개발자 아니어도 됩니다. 그냥 AI 쓰는 사람이면 알아야 하는 것들이에요.
#AI용어 #ChatGPT #LLM #클로드 #제미나이 #AI에이전트 #오픈클로 #AI입문 #인공지능 #퍼플렉시티
아직도 문서 잘라서 벡터 DB에 넣고 있나요?
"분명히 문서에 있는 내용인데 AI가 왜 모른다고 하지?"
그 이유, 오늘 싹 다 정리해드립니다.
단순 RAG의 한계부터 Anthropic이 발표한 Contextual Retrieval까지.
⏱️ 타임스탬프
0:00 RAG is Dead? 아직도 RAG 하세요?
0:18 RAG가 뭔지 30초만 (모르시는 분용)
0:43 단순 RAG가 왜 개판인가
1:24 RAG를 아예 안 쓰는 제품 - Claude Code 사례
1:54 카메라 vs 라이다 비유로 이해하기
2:26 제대로 된 RAG - Hybrid Search란?
2:45 GraphRAG와 그 현실적 한계
3:24 Full Context Window - 그냥 통째로 넣기
3:46 한계: 비용·규모·Lost in Middle 문제
4:20 Anthropic Contextual Retrieval 해결책
4:56 요약본으로 검색, 원문으로 읽기 전략
5:30 결론 - 지금 당장 뭘 써야 하나?
5:52 RAG is Dead가 아닌 이유
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#RAG #AI개발 #LLM #벡터DB #ContextualRetrieval #GraphRAG #인공지능 #개발자
AI 하나면 전자책 진짜 딸깍입니다.
며칠씩 걸리던 전자책 제작을 AI와 4단계로 줄이는 방법을 공개합니다.
자료조사부터 PDF 디자인, 수정까지 — 직접 해보고 검증한 워크플로우입니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — 전자책 며칠째 붙잡고 계신가요?
0:20 구독자 코드 이벤트 안내
0:28 전자책 제작의 3가지 고통 포인트
0:45 AI로 해결하는 4단계 소개
0:51 Step 1. AI 자료조사 에이전트 활용
1:08 Step 2. AI 초안 검수 — 이건 내가 해야 함
1:22 AI 스킬 개념 — 안과의사 vs 치과의사
1:40 핀터레스트 꿀팁 — 디자인 레퍼런스 활용법
2:03 PDF 반복 수정 — 정확한 지시가 핵심
2:32 주의사항 1 — 적절한 스킬과 에이전트
2:42 주의사항 2 — 요리사한테 청소 시키면 안 됨
2:49 주의사항 2 — 새 대화창 규칙
3:05 주의사항 3 — 50페이지 이하 규칙
3:17 미니멀 디자인 팁
3:36 4단계 + 주의사항 최종 정리
3:58 솔직한 후기 — 설마 되겠어? 했는데…
4:16 구독자 이벤트 안내
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#전자책만들기 #AI전자책 #클로드코드 #PDF만들기 #AI활용법 #전자책 #ClaudeCode #AI부업 #디지털노마드 #1인창업
파일 업로드 기능 넣었는데 AI 비용이 폭발적으로 나오고 있나요?
원인은 간단합니다. 파일을 통째로 메인 AI에게 넘기고 있기 때문입니다.
Gemini Flash 2.5로 먼저 요약하고, 그 요약만 GPT/Claude에 넘기면
비용이 줄고 성능이 오히려 올라갑니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 파일 통째로 넣으면 돈 날리는 이유
0:11 이거 하나면 비용 줄고 성능 올라옴
0:19 비유: 비싼 컨설턴트에게 100페이지 PDF
0:32 AI도 똑같이 집중 못하는 문제 발생
0:48 해결책: AI 두 명 쓰기
1:00 첫 번째 AI — Gemini Flash 2.5 역할
1:20 두 번째 AI — 메인 AI (GPT/Claude) 역할
1:42 왜 효과적인가 3가지 이유
1:42 이유 ① 역할 분담 (싼 AI가 읽고, 비싼 AI가 분석)
2:08 이유 ② 비용이 확 줄어드는 원리
2:26 이유 ③ 성능이 오히려 올라가는 이유
2:48 실제로 어떻게 작동하는가
3:10 메인 AI → Flash 툴 호출 흐름
3:25 파일 없는 질문은 바로 답, 있으면 Flash 통과
3:34 고급: 목적에 따라 다르게 요약시키기
3:56 핵심 원칙 — 뭘 보여주냐가 아니라 뭘 걸러주냐
4:06 요약 & 지금 바로 적용하는 방법
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#AI에이전트 #GeminiFlash #GPT #Claude #AI개발 #LLM #비용절감 #AI챗봇 #파일업로드 #멀티에이전트
AI한테 제 코딩 습관을 들켰습니다.
Claude Code의 숨겨진 명령어 /insights — 한 달간 AI와 나눈 대화를 전부 분석해서
어디서 막혔는지, 얼마나 만족했는지, 어떻게 개선하면 되는지까지 리포트로 만들어줍니다.
근데 문제가 좀 있어요. 솔직하게 다 얘기해드립니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 AI PT 트레이너가 생겼다
0:21 /insights 기능이란?
0:52 내부 작동 원리 6단계
1:38 보고서 실제 내용 공개
1:48 통계 대시보드
1:58 마찰 분석 — 성급한 행동 46건
2:31 할루시네이션 문제 (숫자를 지어냄)
3:16 그래도 가치있는 이유
3:24 다른 AI 코딩 도구와의 차이점
3:45 사용법 & 조건 (Pro+ 필요)
4:08 정리 & 마무리
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#클로드코드 #ClaudeCode #AI코딩 #개발자 #인공지능 #코딩도구 #Anthropic #insights #AI분석 #개발생산성
AI 직원을 한 명 쓰는 게 나을까요, 아니면 팀으로 돌리는 게 나을까요?
지난해 6월, 실리콘밸리에서 두 회사가 이 질문을 놓고 공개적으로 싸웠습니다.
데빈을 만든 Cognition이 "AI팀 만들지 마세요"라고 올렸고,
다음날 Claude를 만든 Anthropic이 "우리 AI팀은 혼자보다 90.2% 잘하는데요?" 라고 반박했습니다.
누가 맞을까요? 그리고 진짜 교훈은 뭘까요?
⏱️ 타임스탬프
0:00 이게 무슨 싸움이냐고요? (훅)
1:07 싱글 에이전트의 치명적 문제 3가지
2:13 앤트로픽의 90% 실험 — AI팀은 어떻게 생겼나
3:28 데빈 실제 데이터 & 반전 결론
5:19 구조보다 맥락 — 당신이 AI 쓸 때 진짜 중요한 것
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자는 동안 AI가 혼자 일하고, 아침에 일어나면 결과가 생겨있다면?
실제로 가능합니다. 그것도 배쉬 한 줄로요.
Ralph Wiggum Loop — AI 자동화의 핵심부터,
Anthropic이 공식 버전을 만들면서 핵심을 어떻게 놓쳤는지까지 전부 정리했습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 AI 도구, 근데 내가 옆에서 계속 시켜야 한다고?
0:12 자는 동안 AI가 혼자 일한다면?
0:19 Ralph Wiggum Loop 소개
0:31 Ralph는 누구? (심슨 캐릭터에서 따온 이름)
0:47 작동 방식 — 요리사 비유로 설명
1:06 AI 기억 한계 = 컨텍스트란?
1:18 컨텍스트 과부하 → 성능 저하 원인
1:36 랄프의 해결책: 매번 초기화
1:57 AI의 기억 대신 파일이 하는 역할
2:03 실제 사례 (프로그래밍 언어, 5천만원 계약, 하룻밤 6프로젝트)
2:31 Anthropic이 공식 버전을 만들었는데…
2:48 공식 버전이 핵심 원리를 완전히 빗나간 이유
3:18 공식 버전의 버그 목록 정리
3:50 원래 배쉬 루프와 비교
3:57 직접 해보기 — 딱 3가지만 있으면 됩니다
4:01 ① 지시서: AI한테 줄 텍스트 파일
4:09 ② 기록 파일: AI가 스스로 관리
4:15 ③ 반복 명령어: 터미널 한 줄
4:24 GitHub 퀵스타트 무료 가이드 안내
4:34 Ralph Loop 원리 전체 다이어그램
4:47 단순한 원본이 공식보다 낫다 — 아이러니
4:59 여러분은 AI를 어떻게 쓰고 계세요?
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다음 영상 ▶ AI한테 지시서 제대로 쓰는 법
#AI자동화 #RalphWiggumLoop #클로드 #Anthropic #AI코딩 #자동화 #개발자 #ChatGPT #Claude #AI활용법 #코딩자동화
AI가 알아서 다 해준다고요? 6개월 직접 써보니 달랐습니다.
처음엔 50점짜리 AI였는데, 4가지 시스템으로 95점까지 끌어올렸습니다.
Claude Code로 실제 프로젝트를 만들면서 깨달은 것들, 시행착오까지 전부 공개합니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — AI가 혼자 책 300권 분량을?
1:15 AI의 문제점 — 자꾸 까먹는 신입직원
2:32 내 이야기 — 8년 차 개발자의 6개월 도전
3:43 시스템 1: AI 자동 매뉴얼 — 매뉴얼을 안 읽는 문제
5:00 시스템 1: AI 자동 매뉴얼 — 해결책
6:19 시스템 1: AI 자동 매뉴얼 — 자동 매칭 규칙
7:39 시스템 1: AI 자동 매뉴얼 — 최적화와 결과
9:11 시스템 2: AI 작업 기억 — 금붕어 기억력 문제
10:29 시스템 2: AI 작업 기억 — 계획이 왕이다
11:25 시스템 2: AI 작업 기억 — 한 번에 다 시키지 않기
12:25 시스템 3&4: 자동 품질 검사 + AI 스스로 진단
13:14 전문 AI 팀원 + 단축 명령어 + 마무리
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세 가지 AI 도구에 완전히 똑같은 작업을 시켜봤어요. PDF, PPT, 유튜브 숏폼 영상 — 같은 스킬 가이드라인을 줬는데, 결과가 비교가 안 될 정도로 달랐습니다.
직접 써본 솔직한 후기입니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 실제로 이런 실험을 했습니다
0:30 스킬(작업 지침서)이란 무엇인가
1:10 Codex — 레시피를 안 읽는 요리사
1:33 Antigravity — 기대가 컸던 만큼 실망도 컸어요
2:40 Claude Code — 처음부터 달랐던 한 가지
3:11 왜 이런 차이가 날까? 핵심 이유
3:40 실제 PDF·PPT·숏폼 영상 비교 결과
4:35 결론: 자동화에서 "믿음"이란
5:00 다음 영상 예고 + CTA
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AI한테 백엔드 만들었는데, 일주일 뒤에 아무도 못 건드는 코드가 됐습니다.
심지어 AI한테 다시 물어봤더니 "이 코드는 구조 파악이 어렵습니다"라고 하더라고요.
같은 AI를 써도 어떤 팀은 완벽한 코드를 뽑아내고,
어떤 팀은 AI가 만든 코드를 또 AI한테 고쳐달라는 악순환에 빠져요.
그 차이는 코드를 담아두는 구조, DDD(도메인 드리븐 디자인)입니다.
개발 모르시는 분도 편의점 비유로 완전히 이해하실 수 있게 풀어드립니다.
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0:00 AI 코딩의 현실 — 아무도 못 건드는 코드
1:20 DDD란 무엇인가 — 편의점 진열대 비유
3:14 AI가 환각을 일으키는 진짜 이유
4:50 훅 시스템 & 비개발자도 쓰는 법
6:55 핵심 4가지 정리
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AI로 앱 만들면서 보안은 신경 쓰고 계신가요?
지금 이 순간에도 AI가 만든 코드 속 취약점이 조용히 당신의 앱을 노리고 있습니다.
결제, 로그인, 데이터 관리 — 이 세 군데는 AI가 절대 혼자 못 챙깁니다.
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0:00 인트로 — AI가 못 챙기는 보안 취약점 3가지
1:07 결제 취약점 — 이중결제·웹훅 위조·환불 우회
2:16 로그인 취약점 — AI 코드 10중 8에 치명적 구멍
3:47 데이터 관리 — SQL 인젝션과 개인정보 노출
5:26 해결책 — 바이브코딩 계속하면서 안전하게
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2026년, AI한테 일 시키는 방식이 바뀌고 있어요.
바이브코딩의 한계부터 Spec Driven Development까지, 아마존·깃허브가 선택한 방법과 직접 만든 하니스 워크플로우까지 한 번에 정리했습니다.
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0:00 인트로 — AI 활용의 현실
0:18 바이브코딩이 실패하는 이유
0:59 SDD란? "주문서를 먼저 써라"
1:38 주문서 작성법 3가지
2:14 기존 도구 비교 (Kiro, Spec-Kit, BMAD)
2:47 내가 직접 만든 하니스 워크플로우
3:46 SDD가 잘 통하는 3가지 이유
4:49 지금 바로 시작하는 법
5:25 정리
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#AI활용법 #SpecDrivenDevelopment #바이브코딩 #ChatGPT #Claude #AI코딩 #개발자 #생산성 #Kiro #BMAD #자동화 #2026
AI를 쓸수록 오히려 일이 늘어난 경험, 있으시죠?
개발자 10만 명 설문에서도 같은 결과가 나왔습니다. 이건 개인 실력의 문제가 아니라, AI의 구조적 한계 때문입니다. 오늘 그 이유와
해결책을 완전히 파헤칩니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 - AI 쓸수록 일이 늘어나는 현실 (개발자 10만 명 데이터)
1:06 AI의 치명적 약점 - Dumb Zone (기억이 40% 차면 성능 급락)
2:32 RPI 3단계 완전 정복 - 조사 → 계획 → 실행
4:12 AI는 증폭 도구 - 생각은 직접 해야 하는 이유 + 팀 문화 CTA
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#AI생산성 #RPI워크플로우 #AI활용법 #개발자 #AI코딩 #DumbZone #클로드 #ChatGPT #AI업무 #생산성향상
퇴사한 진짜 이유? AI가 내 코드를 다 짜고 있었거든요.
소프트웨어 엔지니어로 일하면서 Claude Code를 만났습니다.
처음엔 편했어요. 근데 어느 날 깨달았어요. 이러다 내가 진짜 필요 없어지겠다.
레거시 리팩토링 반나절, 어드민 시스템 하루. 그게 꿀이 아니라 공포였습니다.
그래서 퇴사하고 창업했어요.
⏱️ 타임스탬프
0:00 고백 — 폰만 보다 연봉 나온 이유
1:50 Claude Code란? ChatGPT와 뭐가 다른가
3:07 스킬과 컨텍스트 관리 — AI를 제대로 쓰는 법
4:39 리팩토링 반나절 — 몇 주 걸리던 일이 어떻게?
6:03 어드민 시스템 하루 완성 — SDD 방법론의 위력
7:33 내 직업 5년 안에 사라진다는 생각에 퇴사 결심
9:30 비개발자에게도 하는 말 — AI 시대 생존 전략
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#ClaudeCode #AI개발 #개발자퇴사 #창업 #AI코딩 #바이브코딩 #소프트웨어엔지니어 #AI시대 #개발자 #테크유튜브
클로드코드 만든 사람 Boris Cherny가 실제로 어떻게 쓰는지 공개했습니다.
그걸 분석했더니… 저도 10%밖에 못 쓰고 있었습니다.
보리스의 핵심 팁 5가지 + 제가 직접 쓰며 발견한 팁 5가지, 총 10가지를 정리했습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 클로드코드를 10%만 쓰고 있다
1:22 계획 먼저 세우기 (플랫 모드)
2:54 모델 선택 & 클로드 전용 메모장
3:57 단축명령어 & 분업시키기
4:56 기억 상실 문제 & 도메인 분리
6:04 SDD 설계서 & 완료 알림 & 스킬 만들기
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#클로드코드 #ClaudeCode #AI코딩 #보리스체니 #BorisCherry #AI개발 #클로드 #Anthropic #바이브코딩 #개발자팁
AI한테 코드 만들어달라고 했는데, 어떤 사람은 바로 실행되고 어떤 사람은 계속 오류가 납니다.
차이는 AI 실력이 아닙니다. 언어 선택이었습니다.
AI 코딩 성공률을 높이는 Go 언어의 3가지 이유와, 실제로 어떤 상황에서 써야 하는지 정리했습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 AI 코딩 오류 vs 바로 실행 (Hook)
0:20 바이브 코딩이란?
0:53 Go 언어 소개 (구글 2009, 단순함)
2:11 실제 사례: Ollama, Milvus, Google ADK
2:59 핵심 요약
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#바이브코딩 #Go언어 #AI코딩 #golang #vibe코딩 #개발자 #프로그래밍 #AI개발 #백엔드 #에이전트
Redis, Elasticsearch, Pinecone, MongoDB 다 써봤습니다.
결론? 그냥 PostgreSQL 하나면 됩니다.
실제 두 개 회사에서 직접 겪은 DB 아키텍처 실패담과
PostgreSQL 하나로 마이그레이션한 실전 후기를 공유합니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 DB 4개 쓰다가 생긴 일
1:41 숨겨진 비용과 동기화 지옥
2:41 PostgreSQL 하나로 다 되는 이유 (벤치마크)
4:25 실제 PostgreSQL 단일화 마이그레이션 후기
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#PostgreSQL #데이터베이스 #백엔드개발 #Elasticsearch #Redis #Pinecone #개발자 #DB설계 #클라우드비용 #백엔드
AI IQ 300짜리 천재인데 왜 경험없는 신입처럼 구는 걸까요?
Anthropic이 찾아낸 문제와 해결책 — 이름은 '스킬'입니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 AI는 왜 경험없는 신입처럼 구는가
1:15 스킬 없는 멀티 에이전트는 롤플레잉이다
2:27 스킬이 뭔가요? — 그냥 폴더입니다
3:50 스킬 수백 개여도 AI가 버티는 이유
5:11 비개발자가 AI를 커스터마이징하는 혁명
6:44 정리 + 직접 스킬 만들어보기
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#AI스킬 #클로드 #AnthropicSkills #비개발자AI #AI자동화 #클로드코드 #멀티에이전트 #AI업무활용 #ChatGPT #프롬프트엔지니어링#claudecode
코드 한 줄도 안 짜는데 하루에 결과물 30개.
앤트로픽 최고 개발자 보리스가 직접 공개한 AI 코딩의 현실.
개발자든 아니든, 이 12가지 인사이트는 반드시 알아야 합니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 코드 한 줄도 안 짠다고?
1:21 보리스는 누구인가
2:39 코딩은 이미 해결된 문제
4:31 AI 시대 개발자의 역할
6:23 살아남는 방법
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#AI코딩 #클로드코드 #개발자 #앤트로픽 #보리스 #AI #코딩 #개발 #프로그래밍 #인공지능
클로드코드 플러그인 엄청 써봤는데 다 별로였어요.
딱 2개 조합했더니 결과물이 달라지기 시작했습니다.
GStack + Superpowers 실제 사용법, 처음부터 끝까지 보여드립니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로
0:37 클로드코드의 문제점
1:43 G-Stack Office Hours
2:37 Superpowers Subagent
3:13 Git WorkTrees
4:08 실제 사용 순서
5:13 Writing-Plans
5:54 이 2개만 남긴 이유
6:49 단계별 실행법
8:17 오늘 정리
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#클로드코드 #ClaudeCode #GStack #Superpowers #AI코딩 #바이브코딩 #Claude
클로드가 또 규칙 파일 무시했습니다. 그래서 코덱스 써봤어요.
클로드 코드 열심히 쓰던 분들, 이 영상 끝까지 보셔야 합니다.
클로드의 진짜 문제점, 코덱스는 어떻게 다른지, 그리고 제 최종 결론까지.
⏱️ 타임스탬프
0:00 클로드가 또 사고쳤습니다
0:40 클로드 vs 코덱스 비교 결심
1:05 워크플로우 & 개발 환경
1:36 클로드의 진짜 문제점 (파일 구조, 테스트 수정)
2:42 신뢰가 무너지는 순간
3:12 코덱스 실제 사용 후기 (소름 돋은 장면)
4:30 규칙 준수 비교
5:19 같은 작업 직접 비교 실험
6:20 코덱스 단점도 있습니다 (솔직하게)
7:05 최종 결론
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#클로드코드 #코덱스 #AI코딩 #바이브코딩 #개발자 #ClaudeCode #Codex #AI개발 #개발생산성 #프롬프트엔지니어링
AI한테 일 시키다 답답했다면 — 같은 요청에 다른 결과,
엉뚱한 코드, 망가진 아키텍처. 4가지 문제를 푸는 5개 스킬과
실전 워크플로우 2개를 정리했습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로
0:39 AI 에이전트 4가지 문제
1:10 ① 그릴미 (grill-me)
2:31 ② to-PRD
3:03 ③ TDD + 피드백 루프
4:11 ④ diagnose
4:36 ⑤ improve-codebase
5:00 보너스 팁 2개
5:57 전체 워크플로우
6:32 마무리 정리
#AI코딩 #맷포콕 #MattPocock #바이브코딩 #ClaudeCode #TDD #그릴미 #AI에이전트 #개발자스킬 #프롬프팅
스킬 하나만 쓰면 한계 분명. 3개 조합해야 워크플로우 완성됩니다.
Mattpocock 도메인 매핑 + DDD, gstack 브레인스토밍 + 플랜리뷰, 슈퍼파워즈 서브에이전트 드리븐 디벨롭먼트.
실제 사용하는 워크플로우 처음부터 끝까지 공개합니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — 워크플로우 소개
2:14 gstack — 브레인스토밍 & 플랜 리뷰
4:53 그릴미 — 도메인 인터뷰 & 라이트 스펙
6:56 슈퍼파워즈 — 서브에이전트 + 코덱스 리뷰
8:44 정리 — 도구 3개, 진짜 결과물
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#클로드코드 #AI코딩 #워크플로우 #Mattpocock #gstack #슈퍼파워즈 #DDD #서브에이전트 #코덱스 #개발자
타이핑 시대는 끝났습니다. 이제 말로 Claude Code를 조종합니다.
Whisper Flow로 바뀐 코딩 속도, 단점까지 솔직 후기.
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — 입 코딩이 충격인 이유
0:55 옛날 음성인식과 뭐가 다른가
1:55 키보드의 진짜 병목
3:41 디테일하게 말해야 잘 된다
5:10 단점 — 프라이버시 · OS · 환경
6:36 입 코딩이 바꾸는 것
7:55 마무리
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#클로드코드 #ClaudeCode #입코딩 #WhisperFlow #AI코딩 #바이브코딩
클로드 답이 너무 길다 싶을 때, 한 줄 설치로 토큰을 평균 65% 줄여주는 도구 Caveman을 살펴봤습니다. 원시인처럼 짧게 말하라고 시켰을 뿐인데 청구서가
가벼워지고 답도 빨라집니다.
GitHub에서 빠르게 퍼지는 Caveman 스킬의 정체, 벤치마크, 설치법, 4단계 모드까지 한 번에 정리했어요. 클로드 코드/커서/코덱스/제미니 등 30+ 에이전트 자동인식
⏱️ 타임스탬프
0:00 인트로 — 토큰 87% 줄인 도구
0:20 길게 답하는 AI의 문제점
1:13 Caveman 정체 + 작동 원리
1:58 설치 (한 줄, 30+ 에이전트)
2:21 4단계 모드
2:43 벤치마크 — 1214 → 294 토큰
3:26 짧을수록 정확도 오르는 이유
3:59 부가 기능 (commit/review/stat/compress)
4:46 설치 + 사용법
5:19 3줄 요약
5:39 일주일 후기
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#클로드코드 #ClaudeCode #AI개발 #토큰절약 #Caveman #바이브코딩 #AI도구 #개발자도구 #프롬프트엔지니어링 #LLM
#데이터분석 #개발자 #데이터엔지니어링
데이터분석가 이직에서 포트폴리오가 중요한 이유
⏰타임라인
00:00 오프닝
00:06 자기소개
00:28 데이터 분석을 해야겠다고 생각한 순간
00:53 메타코드 부트캠프를 선택한 이유
01:07 수강하면서 타이트했던 순간은?
01:24 실제 환급 과정은?
01:51 타이트한 순간을 넘긴 이유
02:05 내가 성장했다고 느낀 순간
02:17 현직자 특강 중 도움이 된 부분
02:44 현직자만 해줄 수 있던 이야기는?
03:06 포트폴리오 제작에서 달랐던 점
03:41 지금 만든 포트폴리오의 강점은?
04:04 실제 이직 과정에 도움이 됐나요?
04:20 마지막 한 마디
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[Timestamp]
00:00:00 Data Wrangling
00:22:44 Data Retrieval
01:00:47 Handling Missing Data in Pandas
01:17:21 Data Cleaning
01:44:23 Applying Functions in Pandas
02:44:43 Concatenation&Append
03:08:18 Reshaping Data with Pivot Tables
03:34:29 Data Visualization
03:42:50 Matplotlib
04:39:45 Seaborn
05:57:05 Interactive Visualizations with Plotly
06:33:12 US Traffic Accident Data Analysis(실습)
#ai #데이터엔지니어 #개발자
26년에 Data Engineer 공부를 빨리 시작해야 하는 이유
00:00 오프닝
00:20 과정을 알기 전 커리어 고민은?
00:40 AI 데이터 시대를 피할 수 없다고 느낀 이유
01:02 데이터 엔지니어링을 선택한 이유
01:24 가장 막막했던 점은?
01:40 메타코드 부트캠프를 알게된 경로는?
01:56 부트캠프 선택 전 고민점은?
02:15 그럼에도 선택한 이유는?
02:31 실제 환급 과정은?
02:49 처음 가장 어려웠던 부분은?
03:05 회사 병행은 어땠나요?
03:21 포기하고 싶었던 순간은?
03:39 성장하고 있다고 느낀 순간은?
03:51 포트폴리오로 성장했다고 느낀 순간
04:10 데이터 엔지니어에게 가장 중요한 역량은?
04:25 앞으로의 계획은?
✅(26년 5월 시작반 / 선착순 모집중)
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#ai에이전트 #llm #개발자
컴퓨터공학과 출신이 AI LLM 직군을 선택한 이유
00:00 오프닝
00:40 자기소개
00:54 1. 이 과정을 알기 전 커리어 고민은?
01:20 2. AI 데이터 시대 피할 수 없다고 느낀 이유
01:42 3. AI LLM을 선택한 이유
02:06 4. 가장 막막했던 점은?
02:38 5. 메타코드 AI LLM 부트캠프를 알게 된 경로는?
03:00 6. 부트캠프 선택 전 가장 고민했던 부분은?
03:31 7. 고민 후에 이 과정을 선택한 이유
03:51 8. 학업, 회사와 병행은 어땠나요?
04:14 9. 포기하고 싶었지만 이어갈 수 있던 이유
04:34 10. 내가 진짜 성장했다고 느낀 순간은?
04:54 11. 포트폴리오 프로젝트에 대한 생각
05:13 12. AI LLM 가장 중요한 역량은?
05:40 13. 전액환급에 성공했는데 추후 목표는?
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AI 필수 지식 LLM 파인튜닝을 20분만에 이해시켜드립니다
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⏰ 타임라인
00:00 인트로 및 강의 소개
00:45 LLM 전체 학습 프로세스 이해하기
01:30 파인튜닝(Fine-tuning)이란? 핵심 개념 정리
02:40 왜 파인튜닝이 필요할까? (전문성, 행동 제어, 비용 효율성)
04:00 파인튜닝의 4가지 주요 장점
07:10 파인튜닝의 한계점과 주의사항 (망각 현상, 과적합, 데이터 보안)
09:40 결국 핵심은 데이터! 양질의 데이터가 중요한 이유
11:00 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning)의 개념과 필요성
13:30 인스트럭션(Instruction)의 명확한 정의와 구조
15:00 인스트럭션 튜닝 데이터셋의 특징 (SFT와의 차이)
17:20 인스트럭션 튜닝 모델의 3가지 주요 변화
18:50 대표 사례(FLAN) 및 향후 학습 방향 (RLHF, DPO 예고)
20:10 요약 및 마무리
#데이터엔지니어링 #데이터분석 #kafka 3
백엔드 개발자가 AI시대 데이터엔지니어로 결심한 이유
00:27 자기소개
00:41 커리어에 대한 고민
01:04 AI, 데이터 시대 피할 수 없었던 이유
01:37 데이터 엔지니어링을 선택한 이유
01:58 준비 과정에서 가장 막막했던 점
02:17 부트캠프를 선택하기 전 고민 점
02:42 메타코드를 선택한 이유
03:10 수강 초반 어려웠던 점은?
03:45 포기하고 싶었던 순간이 있었나요?
04:24 가장 큰 성과
04:44 메타코드를 선택해야 할 3가지 이유
05:22 앞으로의 목표
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#llm #multimodal #ai에이전트
LLM 멀티모달, 20분 만에 끝내드립니다 | 개념·실제 사례·한계까지 정리
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#부트캠프 #AI #개발자
AI LLM 공부는 이제 선택이 아니라 필수입니다
00:20 자기소개
00:27 컴퓨터 공학 전공 후 커리어는?
00:57 현재 하는 일
01:09 금융권 SM 업무를 하며 느낀 한계점
01:39 30대 후반에 직군 변경을 고민한 이유
02:01 나이가 고민은 아니었는지?
02:32 메타코드 AI LLM 부트캠프를 선택한 이유
03:02 실제 수강하면서 느낀 차별점은?
03:34 가장 어려웠던 LLM 내용은?
03:56 기존 개발자 경험이 도움이 됐는지?
04:13 환급까지 가능했던 이유는?
04:37 수강 전과 비교해 본인의 가치가 달라졌는지?
05:09 앞으로 커리어 계획은?
05:32 30/40대 개발자들에게 해주고 싶은 말
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#데이터엔지니어 #AI #부트캠프
데이터 엔지니어로 살아남으려면 이런 것들을 참고하세요
00:20 자기소개
00:24 AI 시대, 데이터 시대임을 체감한 계기
00:45 데이터 엔지니어링에 관심을 가진 계기
01:22 메타코드 부트캠프를 알게 된 경로
01:40 메타코드 데이터 엔지니어 부트캠프 선택 이유
01:58 포기하고 싶었던 순간 극복 방법
02:23 공부하면서 흥미로웠던 주제
02:45 데이터 엔지니어에게 필요한 역량
03:05 역량을 키우기 위해 했던 공부법
03:26 가장 기억에 남는 결과물
03:57 기술 외 이 과정에서 얻은 것
04:28 과거의 본인에게 해주고 싶은 조언
04:48 앞으로 커리어 방향과 계획
05:18 메타코드 부트캠프를 고민하는 분들께
✅(26년 5월 29일 시작반 / 직장인 온라인 프로젝트 과정)
회사 다니면서 온라인 "전액환급" 데이터엔지니어 부트캠프 살펴보기 (국비X / 민간과정 O)
https://m.site.naver.com/28q5o
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#mcp #ai에이전트 #ai개발
AI 시대 필수 지식인 MCP에 관한 모든걸 알려드립니다
🔥"유퀴즈 출연" 코로나맵 이동훈 개발자님과 함께 촬영하였습니다
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문과 대학생 AI LLM 효과적으로 공부하는 방법
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1월 16일 시작반이 궁금하다면?
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#데이터분석 #llm #부트캠프
메타코드 현금 전액환급 부트캠프에 참여한 수강생의 실제 후기입니다!
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:22 자기소개
00:39 부트캠프 참여 동기는?
01:09 부트캠프를 통해 얻은 성과는?
02:05 부트캠프를 알게 된 경로
02:20 메타코드 부트캠프 장점 3가지
03:07 현직자 4주 포트폴리오 수업이 좋은 이유
03:38 부트캠프 이후 계획은?
03:55 메타코드 부트캠프를 주변에 추천한다면?
04:40 국비과정과의 차이점은?
05:19 현직자 멘토, 도움이 됐나요?
05:51 회사와 병행하면서 전액 환급이 가능했던 이유
06:21 마지막 포트폴리오 수업에서 만든 결과물 소개
07:35 메타코드 부트캠프를 준비하는 분들에게 조언
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#데이터분석가 #취업 #부트캠프
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:21 자기소개
00:42 취업 합격 소감은?
00:57 AI, 데이터 직군 취업 결심 이유
01:18 메타코드 부트캠프를 선택한 이유
01:35 실제 수강하며 도움이 된 부분은?
01:50 메타코드만의 차별점은?
02:08 포트폴리오 강화된 점은?
02:25 면접에서 받은 질문은?
02:44 데이터 직군을 준비하시는 분들께 조언은?
03:22 메타코드 부트캠프, 다시 선택하시나요?
03:45 대학원과 부트캠프의 상호작용은?
04:10 타 부트캠프와 다른점은?
04:36 메타코드에 전하고 싶은 메세지
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39:02 Cursor 블로그 구현
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취업 어려운 요즘, 대기업 데이터엔지니어 합격생이 모든걸 알려드립니다
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:27 Q. 취업 힘든 시기, 대기업 합격한 소감은?
00:44 Q. 자기소개
01:09 Q. AI 직군을 선택하게 된 계기
01:30 Q. 메타코드 부트캠프 선택 이유
01:55 Q. 수강이 도움이 된 부분?
02:20 Q. 커리큘럼 중 취업과 직결된 부분은?
02:51 Q. 대학원과 부트캠프 상호작용?
03:37 Q. 포트폴리오 준비 과정에서 중점적으로 본 부분
04:03 Q. 면접에서 받은 질문
04:15 Q. 서류 작성시 강하게 어필한 부분
04:29 Q. 취업 과정에서 가장 힘들었을 때는?
04:51 Q. AI 직군을 준비하시는 분들께 조언
05:19 Q. 메타코드, 다시 선택하나요?
05:40 Q. 메타코드에 한 마디
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#AI대학원 #부트캠프 #대학원
대학원 재수 끝에 성균관대 AI 대학원에 합격한 분을 모셨습니다
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:29 Q. 자기소개
00:40 Q. 비전공자인데 어떻게 AI 분야에 관심을 가졌나요?
01:07 Q. 중국어학과 비전공자로서 어려웠던 점
01:53 Q. 첫 번째 성균관대 대학원 탈락 심정
02:27 Q. 두 번째 도전이 성공했을 때 달라졌던 점은?
03:09 Q. 군대에서 메타코드 부트캠프 공부 시간 확보 방법
04:06 Q. 메타코드 부트캠프 내용이 가장 크게 도움이 된 부분
04:43 Q. 포트폴리오 준비 중 가장 신경써서 보완한 부분
05:13 Q. 성균관대 AI 대학원이 포트폴리오에서 중요하게 본 점?
05:35 Q. 비전공자가 대학원에 합격하기 위해 갖추어야할 역량 3가지
05:54 Q. 준비 과정에서 가장 힘들었던 점은?
06:18 Q. 성균관대 대학원 면접에서 받은 질문은?
06:59 Q. 비전공자에게 해주고 싶은 말
07:36 Q. 앞으로 어떤 전문가가 되고 싶은가요?
07:54 Q. 메타코드 부트캠프의 어떤 점이 가장 도움이 됐는지?
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#부트캠프 #데이터분석가 #취업
메타코드 부트캠프에 참여한 김강산 님의 실제 수강 후기입니다!
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:29 Q. 자기소개
00:53 Q. 학교와 병행하기 어렵지 않았나요?
01:09 Q. 부트캠프를 시작하면서 두렵거나 기대됐던 점
01:33 Q. 부트캠프 진행 중 어려웠던 점
01:46 Q. 메타코드 부트캠프만의 차별점이 느껴졌던 순간은?
02:14 Q. 메타코드에서 어떤 도움을 받으셨나요?
02:43 Q. 부트캠프에서 가장 만족스러운 지원 시스템은 무엇인가요?
03:02 Q. 환급형이라는 요소가 수강에 어떤 영향을 주었나요?
03:27 Q. 파이썬/SQL 실습과정에서 인상 깊었던 순간이 있었나요?
04:00 Q. 부트캠프를 수강하면서 본인 만의 공부법이 있나요?
04:35 Q. 현직자 멘토링 피드백 중 가장 기억에 남는 것이 있나요?
05:18 Q. 현직자와의 멘토링 과정에서 실질적으로 도움을 받은 사례가 있다면?
06:16 Q. 특강/실무 사례가 진로에 어떤 인사이트를 주었나요?
07:10 Q. 프로젝트 경험이 이직/취업에 어떤 도움을 주었나요?
07:43 Q. 포트폴리오 제작에 있어서 메타코드의 지원이 도움이 되었나요?
08:23 Q. 메타코드 부트캠프를 수강하는 분들에게 조언한다면
👉 [9.5 시작] 데이터분석 전액환급 부트캠프 / 과정소개서 받기
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⏰ [9.5 시작] 데이터분석 전액환급 부트캠프 / 1:1 상담문의
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✅출연문의 contact us (스타트업 인터뷰/ 신규사업 홍보)
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![데이터 엔지니어링 관심있다면?ㅣAirflow, Kafka, AWS Redshift 활용해서 암호화폐 분석 플랫폼 만들기 - [메타코드 전액환급 부트캠프 과제]](https://i.ytimg.com/vi/fcK_1-lMTDQ/maxresdefault.jpg)
#데이터분석 #데이터엔지니어 #kafka
Airflow, Kafka, AWS Redshift 활용해서 암호화폐 분석 플랫폼 만들어보기
⏰8.20 시작하는, Data Engineer 전액환급 부트캠프 참여하기
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👨🏫 전액 환급자 A 후기 (실무로 이어진 데이터 엔지니어링 필수 코스..)
https://metacodes.co.kr/board/read.php?M2_IDX=30102&page=1&sc_order=B_SDATE&B_IDX=150106
👨🏫 전액 환급자 B 후기 (비전공자 문과생출신의 데이터 엔지니어 부트캠푸 후기..)
https://metacodes.co.kr/board/read.php?M2_IDX=30102&page=1&sc_order=B_SDATE&B_IDX=150156
👨🏫 전액 환급자 C 후기(데이터 엔지니어 이직 도전..)
https://metacodes.co.kr/board/read.php?M2_IDX=30102&page=1&sc_order=B_SDATE&B_IDX=150161
#개발자 #면접 #메타코드m
네카라쿠배 출신 8년차 개발자가 알려주는 요즘 개발자 면접 추세
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:40 자기소개
01:18 비전공자 분들께 하고 싶은 조언은?
02:48 면접관이 얘기하는 면접 꿀팁?
04:16 개발자, 연봉 점핑하는 방법은?
04:43 챗지피티가 개발자를 위협할까?
05:35 향후 개발자로서의 목표는?
06:17 마지막 한 마디
✅출연문의 contact us (스타트업 인터뷰/ 신규사업 홍보)
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⏰️ 타임라인
00:00 Sequence Modeling이란 무엇인가?
04:30 RNN이란 무엇인가?
08:12 RNN의 종류 : Elman Network란?
20:20 RNN의 종류 : LSTM란?
26:25 RNN의 종류 : GRU란?
29:25 RNN의 종류 : Bidirectional RNN, Staked RNN
34:40 Text data를 위한 RNN, 어떻게 사용되는가?
36:38 RNN의 종류 : Seq2Seq란?
41:53 RNN의 한계로는 어떤 것이 있을까?
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⏰️ 타임라인
00:00 오프닝
00:57 목차 소개
03:30 들어가기에 앞서
06:51 이번 강의에서 활용할 데이터셋은?
08:48 Looker studio를 이용한 데이터 시각화
10:00 Looker studio의 정의?
17:24 Looker studio의 장점?
22:42 Looker studio를 이용한 데이터 연결 방법은?
24:46 리포트 작성 방법은? (실습)
![[Power BI 입문 강의] 2시간만에 보험 데이터 활용 실습까지ㅣ국내 대기업 Data Scientist](https://i.ytimg.com/vi/XLnp53ifr9s/maxresdefault.jpg)
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PowerBI를 활용한 현직자의 보험 데이터 실전 강의
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⏰️ 타임라인
00:00 오프닝
00:32 자기소개
01:16 목차 소개
03:23 보험 데이터에 대한 이해 및 기초 분석
05:14 가설 수립 방법 및 심화 분석, 모델링
06:03 PowerBI를 활용한 대쉬보드 제작
07:59 보험 데이터 분석 프로젝트 소개 및 목표 수립
21:03 활용 데이터 살펴보기 ; EDA로 빠르게 자동화해보자 (실습)
01:02:02 깊이 있는 보험 지식을 알아보자
01:15:33 고도화된 EDA를 활용해보자 (실습)
![[태블로 입문강의] 데이터 시각화 및 분석 1시간 30분 완성ㅣ카카오 계열사 데이터분석가](https://i.ytimg.com/vi/bBn5CwIjTk4/maxresdefault.jpg)
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태블로 기초를 1시간 30분만에 정복해드립니다.
⏰️ 타임라인
00:00 오프닝
00:13 자기소개 및 강의 수강 대상
01:58 목차 소개
05:34 데이터 시각화 개념 및 사용되는 차트 종류
13:20 태블로란 무엇인가?
25:25 태블로의 기본 개념 ; 측정값과 차원
37:24 태블로의 기본 개념 ; 연속형과 불연속형
45:19 태블로의 기본 개념 ; 바 차트
56:51 태블로의 기본 개념 ; 라인 차트
1:04:34 태블로의 다양한 차트 탐험하기
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이 직무는 미래 무조건 떡상합니다
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:39 AI 리서치 엔지니어를 하기 위한 마음가짐은?
01:41 공모전에 임했던 마음은?
02:30 면접 경험은?
03:23 인턴, 신입 뭐가 더 좋을까?
03:53 인턴십 경험에서 배운 것들은?
04:38 논문을 잘 만들기 위해 필요한 역량은?
05:18 다른 직무로 커리어 변경을 한다면?
05:50 비전공자가 AI 리서치 엔지니어가 된다면?
06:32 계속 AI 리서치 엔지니어 생활을 하실 건가요?
06:42 향후 5~10년 사이 직무의 미래는?
07:32 구독자 분들께 한 마디
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#딥러닝 #llm #인공지능
캐글 마스터가 알려주는 딥러닝 기초부터 LLM 실습 (Part 2)
딥러닝 기초 이론부터 Kaggle Notebooks 실습 환경에서 다양한 딥러닝/LLM 코딩 구현을 보여드립니다
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HTML과 CSS 기초를 왕초보 쉽게 알려드립니다
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00:00 오프닝 및 자기소개
00:41 강의 목표 및 목차
02:02 HTML의 구조를 알아보자
04:28 태그 문법에 대해 알아보자
16:54 텍스트에 대한 태그를 알아보자
31:33 3가지 기본 display 속성에 대해 알아보자
43:03 정보를 입력받기 위한 태그를 알아보자
56:47 자주 사용하는 태그들을 알아보자
#AI #연봉 #메타코드M
네카라쿠배 현직 AI 리서치 엔지니어가 알려주는 직무에 대한 모든 것
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:35 출연자 소개
01:05 AI 리서치 엔지니어가 하는 일은?
01:45 AI 리서치 엔지니어가 회사에 필요한 이유는?
02:17 AI 리서치 엔지니어만이 하는 일은?
02:43 AI 리서치 엔지니어만의 다른 점은?
03:03 AI 리서치 엔지니어 핵심 역량 3가지는?
04:02 논문 역량을 기르기 위한 방법은?
05:16 논문 고르는 꿀팁
06:22 다음화 미리보기
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💻 메타코드M 바로가기 (AI, 데이터분석 강의/멘토링 커뮤니티)
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😀메타코드M 오픈채팅방 초대받기 (IT 뉴스/ 참여 Event)
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#git #github #메타코드m
Git & Github 핵심만 알려드릴게요
🏅네카라쿠배 출신 8년차 개발자 강사님
실습 위주로 초보자도 따라오기 쉽게 강의가 구성되어 있습니다
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⏰️ 타임라인
00:00 변경사항을 기록하는 Git 명령어를 알아보자
08:23 git commit 명령어에 대해 자세히 알아보자
30:02 변경사항을 확인하고 되돌리는 Git 명령어를 알아보자
30:19 git diff 명령어에 대해 자세히 알아보자
57:24 협업 환경을 위한 GitHub 알아보기
#딥러닝 #cnn #메타코드m
딥러닝 CNN 개념을 1시간만에 정리해드립니다
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⏰️ 타임라인
00:00 오프닝
00:08 목차 소개
00:49 Computer Vision이란 무엇인가?
04:14 Image Data는 어떻게 저장되는가?
07:02 3d-tensor인 이미지에 MLP를 적용하면?
11:58 MLP for Image?
14:51 MLP를 Scanning해서 모델링하는 과정은?
24:32 Parameter sharing/sparsity
30:24 Stacked Convolutions
40:47 출력 channel을 위한 Parameter 수 세기
43:35 Padding
47:35 Output feature map
50:25 Pooling/UnPooling
55:26 CNN 모델 예시로는 어떤 것이 있을까?
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판다스와 빅쿼리를 활용한 데이터분석 실전 무료강의
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#데이터분석가 #데이터사이언티스트 #개발자
6년차 네카라쿠배 채용담당자가 데이터 직무 취업 관련 모든 꿀팁을 전달드립니다!
⏰ 영상 목차
00:00 오프닝
00:30 데이터분석가 취업 준비 시 가장 많이 하는 오해 4가지
00:36 1. 대학원을 나오지 않으면 취업이 어렵다?
01:29 2. 머신러닝 모델링을 하지 않으면 경쟁력이 없다?
02:02 3. 비전공자나 직무 전환자는 취업이 불리하다?
03:07 4. 이력서보다 포트폴리오가 중요하다?
04:00 이력서와 포트폴리오 준비 팁
04:12 매력적인 서류 꿀팁 1번
05:08 매력적인 서류 꿀팁 2번
05:49 매력적인 서류 꿀팁 3번
06:38 면접 잘 보는 팁 4가지
06:41 면접은 상호작용 하는 자리
07:43 두괄식 말하기 연습
08:07 일반적인 답변은 피하고 스토리 만들기
09:10 솔직하고 발전 지향적 태도 유지하기
10:03 마무리
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#데이터분석 #취업 #지방대
챗GPT로 구글시트 업무 효율 극대화 방법을 알려드립니다.
⏰ 타임라인
00:00 강사 소개
01:22 어떤 프로그래밍을 해야할까?
01:53 첫 번째, 장기적인 방향성 잡기
02:46 두 번째, 성장에 포커스 잡기
03:43 세 번째, 결과보다는 과정에 집중
04:28 네 번째, Why에 집중하기
05:05 다섯 번째, 문제 해결 능력 기르기
06:41 마무리
💻 파이썬 입문 데이터분석 프로젝트 강의
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💡챗GPT 한번에 완벽하게 이해하기 (교수님들도 찾는 영상)
https://www.youtube.com/watch?v=5rvwyg09NQo&t=1103s
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![[파이썬 입문 첫걸음] Anaconda, VSCode 설치하기 / 사칙연산과 변수 / 메서드 / 문자열](https://i.ytimg.com/vi/DyHPGi_D3PM/maxresdefault.jpg)
#파이썬 #python #프로그래밍
파이썬 초보자를 위한 입문 강의 1시간 준비했습니다
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(취업특강/오프라인 네트워킹/Daily IT뉴스 등)
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⚡영상 목차
00:00:00 Python의 강점
00:00:40 Python이 뭐죠?
00:01:39 Python 시작하기
00:02:44 Homebrew 설치 (MacOS)
00:04:09 Anaconda 설치
00:05:00 VS Code 설치
00:05:40 VS Code 실행
00:10:14 py와 ipynb 파일의 차이점
00:15:40 Python에서의 사칙연산
00:23:00 Python에서의 변수
00:27:25 문자열이란?
00:33:45 메서드 : 숫자 데이터 처리
00:45:10 메서드 : 문자열 데이터 처리
#크롤링 #html #파이썬
파이썬을 활용한 웹 크롤링 1시간이면 됩니다
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⚡영상 목차
00:00:00 request
00:06:05 html
00:08:47 beautifulsoup
00:24:16 robot
00:32:17 soup를 활용한 뉴스 크롤링
00:45:58 리스트를 활용한 뉴스 데이터 크롤링
01:01:52 크롤링이 안될 때 대응법
01:21:29 selenium_webdriver를 활용한 크롤링
01:34:55 리스트 페이지네이션 결합
01:50:17 RSS 활용하기
![SQL과 Python 연결해서 데이터 분석 해보셨나요? 매우 간단합니다! - [데이터 전처리 / 시각화 실습]](https://i.ytimg.com/vi/jZfFpGjO2pU/maxresdefault.jpg)
#sql #python #데이터분석
Sql과 python 연결해서 데이터분석 해보기
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00:00:00 인트로
00:00:09 목차
00:01:38 Python과 mysql 연동
00:01:59 Mysql.connector
00:10:15 Mysqltutorial database
00:10:35 MYSQL SAMPLE DATABASE
00:12:12 DATABASE 불러오기
00:13:48 DB 데이터를 활용한 분석 프로젝트 10가지
00:14:15 Vip 고객 식별하기
00:17:00 Vip 고객 식별하기 - 총 주문 횟수와 총 구매 금액
00:30:51 Vip 고객 식별하기 - 총 구매금액 변화 추이
00:32:41 VIp 고객 식별하기 - 연간 구매액 변화량
#챗gpt #스테이블디퓨젼 #생성형ai
대기업 생성형AI 전문가 스테이블 디퓨전 활용해서 마케팅 홍보물 만들어보기
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생성형 AI 입문 이해를 바탕으로 스테이블 디퓨전을 활용한 생성AI 이미지/동영상을 만들 수 있습니다.
(1) 직장인 : 사업 기획서 / 제안서 / 마케팅 프로젝트 활용 가능
(2) 대학생 : 학교 과제 / 공모전 활용 가능
(3) 취준생 : 생성 AI 활용 가능 인재로 어필 가능
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![[파이썬 데이터분석] Adidas 판매 데이터로 직접 30분만에 분석해보기 - 메타코드M](https://i.ytimg.com/vi/9693UFsU65A/maxresdefault.jpg)
#파이썬 #데이터분석 #colab
파이썬 colab활용해서 미국 아디다스 판매 데이터 분석 하기
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#데이터분석 #데이터사이언스 #공공데이터
데이터분석 포트폴리오 만들기 위해서는 데이터가 필수입니다.
다만, 현장 데이터를 얻는게 매우 한계가 있습니다.
관광 / 교통 / 자영업 데이터 모두
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#챗gpt #파이썬 #코딩
챗GPT 커스텀을 통해 파이썬 코딩 시간을 10배 단축하는 방법에 대해 직접 알려드리겠습니다!
⏰ 타임라인
00:00 소개
00:15 파이썬 헬퍼 만드는 방법
00:32 커스텀 GPT 사용법
03:44 코드 예시
05:18 파이썬 헬퍼 사용 예시
06:39 파이썬 헬퍼는 어디에 쓰면 좋은가요?
07:00 다른 사람과 커스텀 GPT를 공유하는 방법
07:43 파이썬 Action으로 노션 페이지 검색 기능 만들기
10:46 마무리
- GPT action에서 사용한 코드
- https://actions.zapier.com/docs/platform/gpt
- https://actions.zapier.com/gpt/actions/
- python helper 링크
- https://chat.openai.com/g/g-d7....0uwL7t8-python-helpe
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#챗gpt #chatgpt #openai
챗GPT를 일상에 활용하는 방법을 10분만에 정리해드립니다
[강사 소개]
오라클 SQL 이론 / 실습 강의 (박소현 선생님)
현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법]
(1) 메타코드 사이트 회원가입 (mcode.co.kr)
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(3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다.
(참고 게시글) https://mcode.co.kr/board/data
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.
#chatgpt #챗gpt #오픈ai
취업 준비에 도움되는 ChatGPT 활용법 공유합니다 (2편)
[강사 소개]
오라클 SQL 이론 / 실습 강의 (박소현 선생님)
현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
[강의 내용]
00:00:00 Intro
00:01:07 취업준비 GPT 활용법 본문
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![[Oracle SQL 실무 적용 강의 2시간 완성] - 문과출신 데이터분석가 - 메타코드](https://i.ytimg.com/vi/nE7cpiJljN0/maxresdefault.jpg)
#sql #oracle #메타코드
오라클(Oracle) SQL 실무 강의 2시간 완성
[선생님 약력]
오라클 SQL 이론 / 실습 강의 (박소현 선생님)
현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
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(참고 게시글) https://mcode.co.kr/board/data
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.
[강의 목차]
00:00:00 intro
00:00:28 목차
00:00:35 Desc
00:14:02 TRUNCATE
00:15:45 문자열 연산
00:20:01 SUBSTRING (문자열 추출)
00:23:20 TRIM
00:30:17 날짜 연산
00:42:42 CASE WHEN
00:50:52 DECODE
00:53:56 GROUP BY
00:59:35 HAVING
01:03:10 JOIN
01:26:41 SUB QUERY
01:33:44 EXITS
01:36:27 UNION
01:39:36 테이블 생성, 삭제, 변경 (DDL)
01:47:36 MERGE INTO (업서트)
01:51:45 ROWNUM
01:55:08 데이터 복구
*모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다.
#sql #sqldatabase #sqldeveloper
(eng) SQL 입문을 핀테크 현직 데이터분석가에게 배워보세요
[강사 이력]
[선생님 약력]
오라클 SQL 이론 / 실습 강의 (박소현 선생님)
현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법]
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(2) 커뮤니티 - 강의 질문 게시판에 글쓰기
(3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다.
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.
메타코드는 "4차산업 커리어는 메타코드와 함께" 라는 슬로건을 바탕으로 "전세계 데이터/코딩 역량 강화에 기여하고자 합니다"
*모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다.
#sql #sqld #오라클
오라클 SQL 실무 활용편 1.5시간 강의를 통해 데이터분석 전문가가 되세요
[강사 이력]
[선생님 약력]
오라클 SQL 이론 / 실습 강의 (박소현 선생님)
현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
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(참고 게시글) https://mcode.co.kr/board/data
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메타코드는 "4차산업 커리어는 메타코드와 함께" 라는 슬로건을 바탕으로 "전세계 데이터/코딩 역량 강화에 기여하고자 합니다"
*모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다.
#챗gpt #chatgpt #메타코드m
챗GPT에게 잘 질문해야, 정확한 답을 얻을 수 있습니다 (1편)
[강사 이력]
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현) 핀테크 기업 데이터 분석가,
패스트캠퍼스 숏북 '120일만에 데이터 분석가로 취업한 어느 문과생의 비밀노트' 저자
[강의 내용]
00:00:00 Intro
00:00:39 GPT 질문 잘하는 방법 본문
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![SQL 입문 1시간 완성 실습 강의 - [문과출신 핀테크 현직 데이터분석가]](https://i.ytimg.com/vi/xugLJYyYjeQ/maxresdefault.jpg)
#sql #sqld #메타코드
1시간동안 따라만 해봐도 SQL 입문을 마스터한다고?
[강사 이력]
[선생님 약력]
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(참고 게시글) https://mcode.co.kr/board/data
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[강의 목차]
00:00:00 intro
00:01:16 SQL이란?
00:05:55 데이터 조회 (SELECT)
00:11:27 조건식 where
00:20:47 null – is mull, 반값
00:25:31 조건조합
00:33:25 like 연산자
00:36:36 update
00:41:46 insert
00:46:10 delete00:49:51 정렬 – order by
00:54:33 MIN,MAX 및 기타 연산
01:03:58 오라클 설치
![파이썬 기초 무료강의 - [문과 출신 AI 개발자] - 2시간 뒤면 AI개발자 시작합니다](https://i.ytimg.com/vi/W_Cr5V3bvvg/maxresdefault.jpg)
#파이썬 #인공지능 #메타코드m
저는 현업 AI 개발자 Jin입니다.
Hi! welcome to "Learn Python in 2 hour" series.
[강사님 소개]
- 유튜브 채널 "찐코딩" 운영
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[강의 목차]
00:00:00 인트로
00:00:18 Python
00:08:50 value&variable&function
00:20:13 datatype1 (int, float, string, boolean)
00:33:53 datatype2 (list, tuple, dict, set)
00:47:16 condition (if elif else)
00:57:53 loop (for, while)
1:08:49 function
1:19:09 object
1:27:10 class
1:43:08 module&package
2:01:05 쿠키영상
더 많은 영상은 채널에서 확인하세요!
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#파이썬 #크롤링 #업무자동화
파이썬 초보자를 위해 웹크롤링 이론, 실습 2시간 무료강의 준비했습니다.
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[웹크롤링 강의 풀버전 보기]
네이버에서 더이상 웹 크롤링이 되지 않아서, 다른 사이트 예시로 새롭게 촬영하였습니다.
https://metacodes.co.kr/edu/read2.nx?M2_IDX=30099&page=1&sc_is_discount=&sc_is_new=&EP_IDX=8359&EM_IDX=8185
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🕧강의 목차
00:00:00 강사소개
00:01:19 강의소개
00:08:02 Google Drive 연결
00:10:22 csv 데이터 불러오기
00:13:03 Tabular Data
00:15:40 데이터 프레임 알아보기
00:17:02 Data Type
00:18:17 연습문제
00:19:28 Dictionary Type
00:22:57 DataFrame 조사
00:27:32 연습문제
00:29:01 column 선택
00:31:51 column명 변경
00:33:01 column 추가
00:35:19 Series
00:38:15 nlargest(),nsmallest()
00:39:48 value_counts()
00:41:25 연습문제
00:47:46 Index
00:51:52 Sort
00:54:40 연습문제
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#파이썬 #python #메타코드m
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00:00:00 EDA란
00:01:16 파일 불러오기
00:12:27 데이터 전처리
00:19:45 attribution
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![OpenAI Python API 부트캠프 무료강의 - [퀴즈 자동생성기 프로젝트 2편] - 대기업 AI 엔지니어 현직자](https://i.ytimg.com/vi/10WOO3rX1rk/maxresdefault.jpg)
#생성형ai #오픈ai #파이썬
대기업 AI현직자가 직접 촬영한 오픈AI 파이썬 API 부트캠프 강의 2편
⏰️ 타임라인
00:00 오프닝
00:16 목표 소개 ; 퀴즈 자동생성기 제작
03:46 프롬프트 엔지니어링 이해하기
14:57 필수 라이브러리를 설치하고, 프롬프트를 셋팅해보자
29:19 결과를 파이썬으로 정리하고 추출해보자
39:50 답안이 제외된 문제를 만들어보자
42:00 시뮬레이터 ; 학생 시점으로 문제를 풀어보자
45:04 제출한 답안을 리뷰 및 채점해보자
52:41 모듈화 해보기
[영상 내용]
프롬프트 엔지니어링 이해하기
API를 통해 퀴즈와 정답 생성
문제와 정답 추출
퀴즈 시뮬레이션
대기업 AI 현직자분이 총 8개의 프로젝트 강의를 촬영하셨습니다.
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00:01:19 강의소개
00:08:02 Google Drive 연결
00:10:22 csv 데이터 불러오기
00:13:03 Tabular Data
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00:17:02 Data Type
00:18:17 연습문제
00:19:28 Dictionary Type
00:22:57 DataFrame 조사
00:27:32 연습문제
00:29:01 column 선택
00:31:51 column명 변경
00:33:01 column 추가
00:35:19 Series
00:38:15 nlargest(),nsmallest()
00:39:48 value_counts()
00:41:25 연습문제
00:47:46 Index
00:51:52 Sort
00:54:40 연습문제
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[강의 목차]
00:00:00 intro
00:01:00 목차
00:01:52 데이터베이스란
00:02:57 RDBMS란
00:06:37 MYSQL 설치
00:13:20 HeidiSQL 설치
00:18:09 DataType
00:19:10 인코딩이란
00:19:46 문자형
00:21:28 숫자형(정수형)
00:22:22 숫자형(실수형)
00:23:44 날짜형
00:24:23 Database
00:24:35 Database 생성
00:29:09 Database 삭제
00:30:12 Table
00:30:45 CREATE TABLE
00:39:12 INSERT
00:42:58 DELETE / TRUNCATE
00:44:54 UPDATE
00:45:04 ALTER
00:46:19 ALTER TABLE 이름 변경
00:47:38 ALTER TABLE 컬럼추가
00:48:17 ALTER TABLE 컬럼 데이터 타입 변경
00:49:13 ALTER TABLE 컬럼 이름 변경
00:50:21 ALTER TABLE 컬럼 삭제
00:51:14 데이터를 테이블에 넣는 방법
00:51:57 IMPORT CSV FILE TO TABLE
01:01:41 MYSQL SAMPLE DATABASE
01:07:12 데이터 불러오기
01:07:48 SELECT FROM
01:10:21 ALIAS(별칭)
01:12:58 LIMIT
01:14:17 OFFSET
01:19:39 DISTINCT
01:22:22 실습
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OpenAI 파이썬 API를 활용한 나만의 프로젝트 만들기 [1편]
대기업 AI 현직자분이 총 8개의 프로젝트 강의를 촬영하셨습니다.
오늘은 [SQL 쿼리생성 프로젝트]에 대해서 40분동안 끝낼 수 있도록 강의를 준비하였습니다.
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제조 결함 예측 AI Agent 만들기ㅣEDA부터 ML·LLM·E2E까지
🚀메타코드 부트캠프 수강생이 구축한 제조 결함 예측 AI Agent 만들기 프로젝트입니다.
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⏰타임 라인
00:00:00 제조결함 예측 AI 프로젝트 소개
00:00:35 왜 이 문제를 풀려고 했는가
00:01:10 초기 가설: 결함률은 0~1일 것
00:02:05 그 가설 기반 모델 설계
00:03:05 이상한 결과 발생 (모델 깨짐)
00:04:00 원인 분석 시작 (데이터 재확인)
00:05:10 실제 값 범위 발견 (0.5 ~ 5.0)
00:06:10 왜 이런 데이터가 나왔는가
00:07:15 모델 재설계 및 수정 과정
00:08:30 시행착오에서 배운 분석 사이클
00:09:50 프롬프트 설계의 중요성
00:10:50 결론: 프롬프트 = 업무 설계
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AI는 이제 선택이 아니라 필수입니다. 반복 업무를 자동화하고, 데이터 분석과 보고서 작성까지 효율적으로 해결하는 실무 꿀팁을 알려드립니다
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⏰ 타임라인
00:00 생성형 AI 활용방안 입문
00:17 자동화 개념 및 원리
03:42 노코드 자동화 툴
04:07 zapier 살펴보기
05:45 make 살펴보기
08:59 자동화 실습
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AI를 조직에 도입할 때, 기술 자체보다 더 중요한 것이 있습니다. 바로 '거버넌스와 변화관리'입니다. 이번 영상에서는 'AX 거버넌스 변화관리'를 주제로, AI 전환 과정에서 조직의 운영 체계를 어떻게 바꾸고, 구성원들의 저항을 줄이며, 새로운 협업 문화를 만들어낼 수 있는지 구체적으로 설명합니다. AI 시대에 꼭 알아야 할 변화관리 전략과 실무 적용 인사이트를 얻어가실 수 있을 것입니다.
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- 타임라인
00:00 영상 시작
01:19 AI 거버넌스의 정의와 핵심 요소
06:47 AI 윤리와 책임경영
08:15 AI 리스크 관리와 대응 전략
11:28 규제 준수 및 법률
#ax #인공지능 #자동화
요즘 AI 도입, 다들 이야기하지만 실제로 성공하는 경우는 많지 않습니다.
이번 영상에서는 'AX 전략적 도입 프레임워크'를 쉽게 풀어,
직장인들이 AI를 효과적으로 활용하고 실패를 피할 수 있는 방법을 알려드립니다. AI가 단순한 기술이 아닌, 커리어와 비즈니스의 필수 전략임을 이해할 수 있습니다.
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- 타임라인
00:00 영상 시작
03:44 Lean Growth 전략의 핵심 개념과 원리
06:09 Small Smart의 구체적 실행 방법
16:16 Standardization 전략 개요 및 필요성
17:53 AI 표준화 플랫폼 구축 방안
![AI 전환 성공 비결 쉽게 이해시켜드립니다ㅣ단계별 AX 전략 가이드 - [메타코드M]](https://i.ytimg.com/vi/wdqRyiqH_OI/maxresdefault.jpg)
#ax #챗gpt #ai
AI를 도입했는데도 성과가 없다는 이야기를 많이 들어보셨을 겁니다.
문제는 기술 그 자체가 아니라, 어떻게 전략적으로 추진하고 실행하느냐에 달려 있습니다.
이번 영상에서는 'AX 추진 전략 방법론'을 통해 AI 전환을 실패 없이 진행하는 구체적인 방법을 알려드립니다. AI 시대에 필요한 추진 전략을 이해하고, 실무와 학업에 바로 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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⏰ 타임라인
00:00 영상 시작
04:04 Small Start 단계의 상세 실행 가이드
06:57 Small Start를 위한 프로젝트 선정 기준
09:32 Poc 설계와 실행 방법
24:49 조직 변화관리와 저항 극복 방안
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