잉고래의 잇다이어리

AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 단순히 기술의 진보로 끝나는 문제가 아니다. AGI의 시대는 그 도래가 불가피한 미래라면, 우리가 어떤 선택을 해야 하는지에 대해 깊이 있는 통찰을 제시한다.AGI의 가능성과 도전현재 우리가 사용하는 AI는 특정 작업에 특화된 도구, 즉 좁은 인공지능이다. 하지만 AGI는 다르다. AGI는 인간처럼 새로운 지식을 스스로 학습하고, 다양한 문제를 해결하며, 예상치 못한 상황에서도 창의적인 판단을 내릴 수 있는 능력을 갖춘다.책은 "AGI가 단순히 더 빠르고 정확한 계산기를 넘어선 존재가 될 수 있는가?"라는 근본적인 질문을 던지며, 이에 따라 과학계와 사회가 직면하게 될 철학적 도전을 상세히 분석한다.AGI가 그리는 두 가..

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..

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..

이번에는 "쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM" 책에 대해 소개해드리겠습니다. 이 책은 요즘 핫핫핫한 기술인 LLM(Large Language Model)에 대한 전반적인 내용을 체계적으로 다루고 있습니다. LLM의 기초 이론부터 실무 활용, 앞으로의 발전 방향까지 아우르고 있어 입문자나 실무자 모두에게 유용한 책이라고 생각됩니다. 전반적으로 다양한 실습 코드와 사례, 시각적 도구를 활용하여 이론과 실전을 균형있게 다루었다는 점이 인상적입니다. 실제 코드와 적용 사례가 많이 있습니다. 제 경우에는 AI 관련 용어들이 많이 어려웠는데, 이 책에서 전이학습, 파인튜닝 등의 기본 개념을 잘 설명해주어서 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 처음에는 생소했던 용어들이 예시와 함께 자연스럽게 설명되어 있어 보다 쉽게 ..