잉고래의 잇다이어리

최근에 읽은 한빛 미디어의 'AI 시대의 프로그래머'는 AI 시대의 프로그래밍에 관해 깊이 있게 다루고 있어요. 요즘처럼 AI 기술이 발전하고 있는 시기에, 개발자로서 어떻게 적응하고 성장할 수 있을지에 대한 좋은 통찰을 제공해 주죠.AI 페어 프로그래밍, 무엇일까? 🤔생성형 AI의 등장으로 개발 환경에 큰 변화가 생겼습니다. 과거에는 문제가 생길 때마다 검색 엔진에 의존했다면, 이제는 AI 어시스턴트를 통해 실시간으로 조언을 얻고, 코드를 작성할 수 있게 되었어요. IDE와 통합된 AI 도구 덕분에 개발자들이 훨씬 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있는 시대가 온 거죠. 물론, AI의 한계도 분명해요. 환각 문제, 지적 재산권 침해, 개인정보 보호, 보안 문제 등은 여전히 해결해야 할 과제입니다.AI ..

플러터란 무엇인가?앱을 개발하는 방법 중에 크로스 플랫폼 프레임워크를 활용해서 개발하는 방법이 있다. 이 개발 방법 중에 하나가 플러터이다. 다른 방법도 있는데 플러터를 쓰는 이유는 퍼포먼스가 좋은 점, 핫 리로드 등의 장점들이 있기 때문이란다. 난 이제 처음 써보는데 내 경우는 다양한 프레임워크를 배워보고 싶다는 점에서 책을 읽어보게 되었다. 다트(Dart)란 무엇인가?플러터를 쓰려면 다트로 개발해야 한단다. 구글이 만든 언어인데 그다지 관심을 얻지 못하다가 플러터가 나오면서 그 사용 언어인 다트가 주목을 받게 되었다고 한다. 플러터를 익히면 웹, 모바일, 데스크톱 앱을 모두 만들 수 있다니 제법 관심이 안 갈 수 없다.자바스크립트와 조금 다른 언어 특성이 있는데, 예를 들면 late, final, S..

이 책은 타입스립트 입문서가 아니다. 혹시나 타입스크립트의 입문용으로 보고자 한다면 일단 입문서를 읽고 보길 권한다. 제목에서와 같이 실무에서 부딛치게되는 문제들을 책 전반에서 각각 나열하고 이 문제를 해결하는 방법과 논의까지 기재하였다.타입스크립트로 어느 정도 실무를 하는 분들에게는 좋은 가이드가 될 것으로 보인다. 실수를 줄이고 좀 더 탄탄하게 내실을 다지고 생산성을 높이는데 도움이 된다. 내 경우는 타입스크립트가 주력이 아니라서 그런지 읽는데 좀 버거운 부분들이 있었다. 타입스크립트가 나오게 된 주요 목적이 자바스크립트 개발자의 생산성과 효율성을 높이는 데 있었기 때문에라도 타입스크립트를 사용함에 있어서 이 두가지는 중요하고 또 그런 측면에서 여러 문제들의 해결 방법을 알아두는 것은 어쩌면 타입스크..

아주 오래전에 Node.js를 접하고 최근까지 별로 사용할 부분이 없어서 잊고 있었는데, 이 책을 통해서 최신화할 수 있게 되어서 마음 한편으로 뿌듯하게 생각한다.Node.js를 처음 접했던게 PC용 테스트 서버를 만드는 것이었다. 데스크톱 pc로 가볍게 돌릴만한 걸 찾다가 node.js를 보고 익혀 어찌어찌 적용했던 기억이 새롭다. 그땐 아무것도 모르고 그냥 사용했었는데 이번에 읽으면서 어떤 부분들이 적용되어 편리했었구나 하는 부분들을 다시금 깨닫게 되어 새로웠다. 상황마다 차이가 발생했던 this. 그 때마다 '이건 무슨 차이지? 왜 매번 다를까?' 하고 고민했던 게 this라는 키워드이다. 다행히 요번에 확실히 알게 되어 기쁘다.이번에 이해한 내용을 정리하자면, this 키워드는 인스턴스 자체에 대..

네트워크 관련해서 업무를 해야 할 일이 많은데 이 책으로 어느 정도 기초를 다잡아서 도움이 많이 되었습니다. 책 전반에 걸쳐서 그림과 설명이 자세한 부분이 무엇보다 장점입니다. 네트워크에 대해 처음 접하는 비전공자 또는 학생들에게 추천하고 싶어지는 책이네요.전반적인 네트워크의 기본구조인 호스트, 네트워크 장비, 통신 매체 등 부터 시작해서 네트워크가 연결되는 방식이라던가 OSI, TCP/IP 모델을 다뤘고 이후에는 각 계층별로 설명이 이어진다. 내가 다 알고 있었다고 생각했던 부분들도 복습하면서 다시 기억을 되살릴 수 있어서 좋았고 무엇보다 각 계층들 부분이 쉽고 자세히 설명되어 있어서 놓치고 있던 부분들을 줍줍 할 수 있었던 게 깨알 재미였었다.예를 들면 MTU라는게 maximum transmissio..

요즘 챗GPT가 핫 하던데, 이런 인공지능 개발자들은 면접을 어떻게 볼까? 뭐 이런 생각들에 대해서 인공지능 개발자가 아닌 사람이 들여다 볼 수 있는 시간이었다. 머신러닝 시스템 구성에 관한 기본 지식을 알고 대답하려면 어떤 부분들을 짚어야 하는지, 머신러닝의 면접은 어떻게 이뤄지는지. ML의 기본 개념을 제대로 이해하고 있는지? 내가 알지 못했던 머신러닝의 다양한 부분들을 들을 수 있었다는데 뜻깊은거 같다. 뭐가 있는지 알아야지 나중에라도 써먹지 않겠는가.책이 300페이지 좀 넘는데 ML 인터뷰 준비 뿐만아니라 ML 커리어 초기의 개발자라면 여러가지 다양한 주제를 폭넓게 다루고 있어서 두고 두고 써먹을 수 있으리라 생각된다. 난 이 분야의 전문가가 아닌데도 이 분야의 깊은 이해가 옅보이는 책이다. "한..