잉고래의 잇다이어리

"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.""파이썬으로 혼자서 실무 활용 및 AI 프로젝트를 시작할 수 있을까?""코딩 초보도 AI 챗봇, 번역 앱, 데이터 분석까지 구현하는 게 가능할까?""심지어 멀티모달 AI 기술을 활용해 받아쓰기 앱이나 이미지 분석도 가능할까?"위와 같은 질문을 스스로 한 적 있다면, '혼자 만들면서 공부하는 파이썬'은 여러분을 위해 쓰인 책이라고 볼 수 있겠네요.파이썬은 초보자도 배우기 쉽고 다양한 작업에 활용할 수 있는 강력한 언어로 잘 알려져 있지만, 초보자에게는 어디서부터 시작해야 하고 활용은 어떻게 할 지 막연했던 것이 사실입니다. 무턱대고 코딩만 배우다가 지쳐서 포기하기도 하고요. 그런면에서 이 책은 좋은 길잡이가 되어 줍니다. 프로젝트 중심..

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..