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geospatial Query, aws s3, lambda, cloudfront 의 기초를 배울 수 있는 강의. 개념적인 내용보다는 실제로 코드를 작성하며 구현하는 모습을 보여주는 강의입니다. 강사님 강의를 계속 듣다보니 golang 에도 조금씩 익숙해 지는것 같아서 관심이 가네요. golang 학습하면서 강의를 다시한번 따라 가며 복습하겠습니다.
글쓴이: 멀머 강의명: MySQL Geospatial Query를 통한 위치 탐색과 AWS를 활용한 이미지 캐싱
MySQL Geospatial Query를 통한 위치 탐색과 AWS를 활용한 이미지 캐싱 강의 이미지

생기부에 신기술 한번 적어보고자 영상 수강한 고등학생입니다. 고등학생도 잘 찾아보면 이해할 수 있을 정도의 수업이라 좋았습니다. 제가 수업자료 파일을 드라이브로 옮겼는데 드라이브 안에서 파일이 안열립니다… 이러한 상황에서 실습을 진행하려면 어떻게 해야할까요..?
글쓴이: 원태민 강의명: 딥러닝 차세대 혁신기술 - 물리 정보 신경망 입문과 Pytorch 실습
딥러닝 차세대 혁신기술 - 물리 정보 신경망 입문과 Pytorch 실습 강의 이미지

자바 입문편을 듣고 감동받아 자바 로드맵을 모두 구매했습니다 역시 기본편도 진짜 내용이 알차고 좋더군요.. 특히 다형성에 대한 중요성을 더욱 강조하며 알려주셔서 정말 도움이 많이 되었습니다 감사합니다 영한님 :) 이제 중급편으로 바로 넘어갑니다! 그리고 혹시 제가 공부한 것들을 바탕으로 저의 블로그에 정리를 좀 하고 싶은데 출처와 참고를 표기하고 강의 자료를 사용해도 되는지 조심스럽게 여쭙고 싶습니다..! 항상 감사합니다
글쓴이: 클레어몬트 강의명: 김영한의 실전 자바 - 기본편
김영한의 실전 자바 - 기본편 강의 이미지

마지막 섹션이 많이 도움이 되었습니다. 라이브러리에서 지원되는 부분이 무엇인지, 한계는 어떠한지, 지원 클래스를 직접 만듦으로써 어디까지 극복이 가능한지 필요했던 정보들이라서 강의에 잘 포함해주신 거 같습니다. 감사합니다.
글쓴이: dfdrdodm95 강의명: 실전! Querydsl
실전! Querydsl 강의 이미지

복습하러 자주 오겠습니다. 설명해주시는 능력 정말 최고세요. 강의 듣기 전 gsap에 대한 기초 개념도 없이 바로 실전에서 활용했었습니다;; 이해도가 전혀 없는 상태라 gsap 사용한 홈페이지들을 많이 보고 따라해봐도 문법이 너무 많아서 헷갈리고ㅠ 그래서 gpt 한테 물어보고 작성해 달라하고, 레퍼런스를 아예 복붙해서 쓰던지 거의 바닥을 기면서 프로젝트를 끝냈었습니다 ㅋㅋ.. 이 강의 덕분에 gsap에 대한 전반적인 이해와 응용을 할 수 있게 되었습니다.! gsap 다른 선생의 강의 들어보면 ~이런게 있다. 하면서 수박 겉햝기 식으로 쌩쌩 넘어가서 정말 환불하고 싶은 강의가 있었는데,, 범 선생님은 뭐가 뭔지 하나씩 제대로 짚어가며 이해시키려고 노력하시는 모습에 감동받았습니다. 이 선생님 강의는 명강의입니다,, 강의 볼 때 마다 수강료를 지불해야할 것 같은 기분이 듭니다. 복습하러 자주 오겠습니다. 설명해주시는 능력 정말 최고세요.
글쓴이: 이연수 강의명: 웹 애니메이션을 위한 GSAP 가이드 Part.02
웹 애니메이션을 위한 GSAP 가이드 Part.02 강의 이미지

매일 Jest 같이 단위 테스트만 하다가 이번에 Cypress를 접하면서 E2E 테스트는 처음 접해보는데 공부하면서 되게 신기해서 재밌게 강의 들었습니다! 이번에도 좋은 강의 감사합니다 :)
글쓴이: 콩팬더 강의명: 실전 프론트엔드 테스트 시작하기
실전 프론트엔드 테스트 시작하기 강의 이미지

현업에서 PINN 에 대해 키워드를 듣고 매우 궁금해 하던차였지만 관련자료도 많지 않고, 체계적으로 설명한 한국어 강좌는 더더욱이 없었는데, 짧은 시간에 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 콕콕 설명해 주시는 강의를 만났습니다. 만약 좀 더 복잡한 실전 문제를 다루어 주는 advanced 추가 PINN 강의를 개설해 주시면 저는 100% 수강하겠습니다 ㅎㅎ PINN 유투부등을 찾아보아도 기계공학의 학부 시험에 나올만한 단순한 물리 문제에 적용한 사례설명이 대다수이다보니 현업 적용할 수는 없어서요~~ 예를 들면 3차원 CFD 문제라든지 일기예보 이미지 예측, 3D 기계시스템의 충돌 혹은 거동 등의 실전 문제에 적용한 사례를 advanced 강좌에서 code level 에서 풀어주신다면 현업 적용에 도움이 정말 많이 될 것 같습니다. 물론 지금 강의도 강추입니다 ^^
글쓴이: 아쿠아라이드 강의명: 딥러닝 차세대 혁신기술 - 물리 정보 신경망 입문과 Pytorch 실습
딥러닝 차세대 혁신기술 - 물리 정보 신경망 입문과 Pytorch 실습 강의 이미지
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