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AI 개발자의 필독서 | 파이토치로 배우는 LLM & AI 대표 이미지

AI 개발자의 필독서 | 파이토치로 배우는 LLM & AI

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. ◼️ '아는 것'에서 '해내는 것'으로: 파이토치 첫걸음그동안 교양 수준에서 AI가 무엇인지, 머신러닝이 대략 어떤 원리인지는 충분히 접해왔다. 하지만 막상 "그래서 이걸 어떻게 직접 만드나?"라는 질문 앞에서는 늘 막막함이 있었다. 개념을 이해하는 것과 실제 프레임워크를 다루는 것 사이에는 큰 간극이 있기 때문이다. 오늘 소개할 "파이토치로 배우는 LLM & AI"는 바로 그 간극을 메우기 위해 집어 든 책이다. 파이토치(PyTorch)라는 실무 도구를 이용해 AI를 직접 구현해보는 경험은 이번이 처음이었는데, 단순히 툴의 사용법을 익히는 것을 넘어 AI의 문법을 새로 배우는 기분이었다. ◼️ 기술서보다 학술서에 가까운 묵직한 기본기시중..

동기에서 비동기의 시대로 | AI 에이전트 엔지니어링 대표 이미지

동기에서 비동기의 시대로 | AI 에이전트 엔지니어링

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 들어가며 | AI , 진짜는 지금부터다.질문은 단순한 언어 행위가 아니다. 무언가를 알고자 하는 의도이자, 모른다는 사실을 자각하는 인식의 출발점이다. 인류는 질문에 답을 찾는 방식을 계속 바꿔왔다. 책은 지식을 축적했고, 인터넷은 그것을 빠르게 확산시켰다.그리고 생성형 AI는 질문에 대한 답을 “검색”이 아니라 “생성”의 방식으로 제공하기 시작했다. 지금까지는 우리가 질문을 던지고, 답을 받고, 그에 따라 다시 행동하는 방식은 본질적으로 동기적(synchronous) 구조였다.질문과 답, 판단과 실행이 하나의 시간선 위에서 순차적으로 진행된다. 그러나 최근에 나오기 시작한 AI 에이전트는 다르다.단순히 답을 제공하는 것이 아니라, 목표를..

마케터가 터미널을 여는 시대 | AI 자율학습 클로드 코드·코덱스 CLI·제미나이 CLI 완전 활용법 대표 이미지

마케터가 터미널을 여는 시대 | AI 자율학습 클로드 코드·코덱스 CLI·제미나이 CLI 완전 활용법

마케터지만, 이제는 '코드'가 필요하다.나는 개발자는 아니지만, 새로운 기술이 나오면 누구보다 빠르게 써봐야 직성이 풀리는 편이다. 인공지능도 오래전부터 교양 수준으로 공부해왔고, 업무에 적용할 수 있는 서비스형 AI는 거의 다 써보는 편이다.(사비를 들어서라도...) 최근에는 한 단계 더 나아가 간단한 웹 코드를 직접 작성해보고, 업무 자동화 프로세스를 설계하고 구현하는 일에 시간을 많이 쓰고 있다. 그런데 자동화를 제대로 하려면 결국 터미널(CLI)을 피할 수 없다. 채팅창(GUI)에서 “해줘”라고 요청하는 방식은 빠르고 편하다. 하지만 시스템을 세밀하게 제어하려면 결국 코드와 명령어를 이해해야 한다. 그 지점에서 CLI는 더 이상 개발자만의 영역이 아니라고 느꼈다. 그래서 기초부터 정리해보자는 생각..

Tableau 실습으로 경영정보시각화능력 실기 준비하기 | 2026 시나공 경영정보시각화능력 실기 태블로 대표 이미지

Tableau 실습으로 경영정보시각화능력 실기 준비하기 | 2026 시나공 경영정보시각화능력 실기 태블로

리뷰에 앞서, 데이터 이야기를 안하는 회사가 더 적을 정도로 요즘은 데이터 분석을 통한 의사결정이 보편화되어 있다. 근데 단순한 숫자만 보여주기보다는 대시보드, 시각화 자료로 개별 분석팀의 분석,통계 기법보다는보다는, 도메인 지식(Domain Knowledge)가 더 중요해지면서 이러한 시각화도 주목을 받게 되었다고 생각한다. 경영정보시각화는 사실 대표적으로 실무로 깨우쳐야하는 분야라고 생각하지만, 체계적인 학습을 도와줄 수 있는 자격증이 2024년 5월 신설되었다. ⏹️ 경영정보시각화능력 시험 소개 종목소개 시험안내경영정보시각화능력 종목소개 4차 산업혁명, 디지털 전환 등으로 인해 데이터에서 의미있는 정보를 도출하는 능력이 무엇보다 중요해지고 있습니다. license.korcham.net ⏹️ 실기..

스케치업&엔스케이프 트레이닝 북 - 가장 가볍게 3D를 시작해보자 대표 이미지

스케치업&엔스케이프 트레이닝 북 - 가장 가볍게 3D를 시작해보자

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. [ 스케치업&엔스케이프 트레이닝 북 ]저자 : 강성창출판 : 한빛미디어발매 : 2025.10.30 책의 감상평들어가며 : 다양한 3D 툴, 하나만 배우기엔....대학시절에 건축이나 디자인 계열도 아닌데 과제용도로 스케치업을 사용했던 적이 있다. 과제를 위한 목적성을 띈 시도였기에 아주 간단하고 기초적인 수준에서만 활용하고 그 뒤로는 써보진 못했다. 현재는 마케팅을 하면서 간간히 제품 모델링과 렌더링을 하고 있는데, 여건상 블렌더(Blender)와 플라스티시티(Plasticity)로 작업하고 있다. 이미 이 툴에 대해서는 어느 정도 익숙하지만 스케치업/엔스케이프라는 다른 맥의 툴을 배워서 시너지를 얻고 싶다는 생각이 들었다. 단계별로..

할루시네이션을 줄여주는 프롬프트 엔지니어링 - AI의 나침반이 되어보기 대표 이미지

할루시네이션을 줄여주는 프롬프트 엔지니어링 - AI의 나침반이 되어보기

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. [할루시네이션을 줄여주는 프롬프트 엔지니어링]저자 : 한성민출판 : 한빛미디어발매 : 2025.09.30 책의 감상평들어가며 : 생성형 AI가 넘쳐나는 시대AI는 이제 실생활이나 비즈니스에 없어서는 안 될 존재가 되었다. 그것도 무료로, 누구나 쉽게 쓸 수 있는 도구로 자리 잡았다. 하지만 이상하게도, 사람마다 활용 능력의 격차는 점점 더 벌어지고 있다. 같은 문제를 두고 AI에게 묻더라도 누군가는 사실과 다른 답을 받고, 누군가는 구글링보다 더 느리게 답을 찾기도 한다. 혹은 그 반대의 경우도 있다. 요즘 기업들이 앞다투어 도입하는 AI 챗봇 상담을 보면, 도무지 내 의도를 이해하지 못한다는 인상을 받는다.예를 들어 “자동차 보험을 일시..

데이터 삽질 끝에 UX가 보였다. - UX 삽질 전에 데이터부터 볼까? 대표 이미지

데이터 삽질 끝에 UX가 보였다. - UX 삽질 전에 데이터부터 볼까?

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. [데이터 삽질 끝에 UX가 보였다]저자 : 이미진(란란)출판 : 한빛미디어발매 : 20XX.XX.XX 책의 구성과 내용#️⃣ 기본정보ISBN9791169214155발행(출시)일자2025년 07월 31일쪽수400쪽크기132 * 206 mm들어가며 : 데이터 분석? 무슨 뜬구름 같은 소린가요? 다들 데이터가 중요하다고 말해서 알겠는데, '정작 데이터를 어떻게 활용해야 할까요?', '데이터 기반의 사고란 또 뭘까요?' 라는 의문이 생기면 답을 하기 어렵다. 사실 데이터를 꽤 다룬다고 하는 사람조차도 쉽게 대답하기 어려운 질문이라 생각한다. 매주 부서의 영업 실적을 정리해 보고 자료를 만들거나, 시장조사에서 통계 자료를 인용해 문서를 작성하는 ..

잘 통하는 보고서 작성의  비밀 - 보고서로 스트레스 받는 이들에게 대표 이미지

잘 통하는 보고서 작성의 비밀 - 보고서로 스트레스 받는 이들에게

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. [잘 통하는 보고서 작성의 비밀] 저자 : 임영균 출판 : 한빛미디어 발매 : 2025.07.04. 들어가며 : AI가 보고서를 대신 써주는 시대누군가는 이렇게 말할지도 모르겠다.이제 Chat GPT가 기안서, 기획서, 보고서 써주니까 너무 편하고 페이퍼 업무가 많이 줄었다고. 2023년 Instapage의 조사에 따르면, 마케팅 및 광고 전문가 약 200명 중 95.8%가 AI를 사용하고 있으며, 55%는 AI도구가 작업의 일부라고 응답했다고 한다. 주로 이용..

생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링 - 맥락과 청킹으로 서비스품질과 비용까지 절약 대표 이미지

생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링 - 맥락과 청킹으로 서비스품질과 비용까지 절약

💡 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 우리가 있는 직장에서 오가는 말들을 한 번 살펴보자.'대리님, 어제 회의에서 말한 '프로젝트' 이미지소스 좀 부탁해요.', '어제 반려 맞은 '기안서'에 예산 집행계획 다시 써주세요.'다소 모호해보이는 텍스트지만, 업무 유관자이거나 담당 조직 내 임직원이라면 무엇을 말하는지 알 수 있다.이는 맥락(Context)를 알고 있기 때문이다. 반대로 해당 업무를 모르고 있는 제3자나 타 부서 임직원은 무엇을 말하는지 무슨 액션을 원하는지 정확하게 파악하기 어려울 것이다. 그럼 혹자는 이렇게 말할지도 모르겠다. 그럼 모든 커뮤니케이션에 자세하고 명확하게 말하면 되는거 아닌가요? 그러기에는 우리의 시간과 비용 모두 한정적이다. 생성형 AI를 ..