AI시대의 프로그래머
책 소개
프로그래머, AI 세계에서 살아남기
이제 AI는 프로그래머의 강력한 동반자가 됐습니다. 이 책을 통해 AI 도구를 마스터해, 코드 품질은 높이면서 개발 시간은 대폭 단축해 보세요. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 AI와 함께 당신의 개발 능력을 한 단계 높여봅시다. 생산성 200% 향상은 시작일 뿐입니다.
AI 개발 도구는 요구사항 정의부터 계획 수립, 설계, 코딩, 디버깅, 테스트, 문서화까지 프로그래밍의 모든 단계에 실용적인 조언을 줍니다. 이 책은 챗GPT와 클로드 같은 LLM부터 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 특화 AI에 이르기까지 다양한 도구를 사용하는 방법을 소개합니다. 초보자부터 경험 많은 프로그래머까지 AI와 함께 개발 생산성을 높여봅시다.
AI의 시대, 프로그래머의 역할이 바뀐다.
챗GPT와 깃허브 코파일럿의 등장으로 이제 프로그래머의 역할은 혁신적으로 변화하고 있습니다. 이제 프로그래머는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아닌 창의적인 해결책을 만들어내는 문제 해결사가 되어야 합니다. 빠르게 변화하는 AI 기술에 휩쓸리지 않고 프로그래밍 과정에 활용하는 방법을 손에 넣으세요.
이 책은 AI 도구를 단순히 사용하는 방법을 넘어서, AI를 사용해 개발 능력을 극대화하는 전략을 제시합니다. 프로그래머가 반드시 갖추어야 할 역량과 AI와 협력해 더 나은 결과물을 창출하는 방법을 이 책에서 만나세요. AI와 함께 여러분의 개발 생산성을 최대치로 끌어올려 AI 시대의 프로그래머가 되어 혁신의 선두에 서세요.
대상 독자
- 프로그래밍 과정에서 AI를 적극 활용하려는 개발자
- AI의 등장에 위협을 느끼는 프로그래머
- 과제물 샘플 코드를 보고 맨땅에 헤딩하는 기분을 느끼는 학생
배우는 내용
- AI 기반 도구의 핵심 기능
- 개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링
- 깃허브 코파일럿과 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 보조 시스템의 장단점 및 사용 사례
- 요구사항 정의, 계획 수립, 코딩, 디버깅, 테스트 등 소프트웨어 개발 생명주기에 AI 도구를 사용하는 법
- 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 LLM 서비스를 프로그래밍 과정에서 사용하는 방법
작가 소개
지은이 : 톰 타울리
벤처 지원 생성형 AI 스타트업인 Aisera를 비롯한 다양한 기업의 컨설턴트로 활동하고 있습니다. ChatGPT, GPT-4 및 기타 거대 언어 모델을 다루는 다양한 도서를 집필했으며 O'Reilly, UCLA, Pluralsight에서 파이썬을 사용한 딥러닝 및 머신러닝 모델을 만드는 방법과 자연어 처리 등 인공지능에 대한 다양한 강의를 진행했습니다.
옮긴이 : 이일섭
국내 카드사 AI 팀에서 근무하고 있으며 산업공학과 박사과정을 통해 생성형 AI를 연구하고 있습니다. 커뮤니티 '데이터야놀자'와 AI 교육봉사 단체 'AI야, 놀자'에서 활동하고 있습니다. 『데이터 품질의 비밀』(디코딩, 2023)과 『MLOps 실전 가이드』(한빛미디어, 2023), 『GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발』(한빛미디어, 2023 ), 『AI 시대의 프로그래머』(한빛미디어, 2024)를 번역했습니다.
옮긴이 : 황은옥
행정학 전공으로 석사 과정을 마치고 빅데이터·AI 스타트업에서 기획 및 분석 업무를 담당하고 있습니다. 커뮤니티 ‘데이터야놀자’에서 활동하고 있습니다.
목 차
CHAPTER 1 개발자에게 열린 새로운 세상
_1.1 진화와 혁신
_1.2 생성형 AI
_1.3 활용 사례
_1.4 한계점
_1.5 개발자의 새로운 접근 방식
_1.6 결론
CHAPTER 2 AI 어시스턴트의 작동 원리
_2.1 주요 기능
_2.2 지능형 코드 완성과의 비교
_2.3 컴파일러와의 비교
_2.4 역량 수준
_2.5 생성형 AI 및 거대 언어 모델(LLM)
_2.6 LLM 성능 평가
_2.7 오픈소스 LLM
_2.8 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구 평가
_2.9 결론
CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링
_3.1 예술과 과학
_3.2 도전 과제
_3.3 프롬프트
_3.4 컨텍스트
_3.5 지시
_3.6 입력 데이터
_3.7 출력 형식
_3.8 모범 사례
_3.9 환각 감소
_3.10 보안 및 개인정보 보호
_3.11 자율 AI 에이전트
_3.12 결론
CHAPTER 4 깃허브 코파일럿
_4.1 깃허브 코파일럿
_4.2 시작하기
_4.3 코파일럿 파트너 프로그램
_4.4 결론
CHAPTER 5 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구
_5.1 아마존 Q 디벨로퍼
_5.2 제미나이 코드 어시스트
_5.3 탭나인
_5.4 리플릿
_5.5 코드GPT
_5.6 코디
_5.7 코드WP
_5.8 워프
_5.9 비토 AI
_5.10 커서
_5.11 코드 라마
_5.12 기타 오픈소스 모델
_5.13 결론
CHAPTER 6 챗GPT 및 기타 범용 LLM
_6.1 챗GPT
_6.2 GPT 모델의 코드 생성 능력
_6.3 챗GPT 탐색하기
_6.4 웹 브라우징
_6.5 반복적인 작업
_6.6 크로스 브라우저 호환성
_6.7 배시 명령
_6.8 깃허브 액션
_6.9 GPTs
_6.10 제미나이
_6.11 클로드
_6.12 결론
CHAPTER 7 기획
_7.1 브레인스토밍
_7.2 시장 조사
_7.3 경쟁 분석
_7.4 요구사항 작성
_7.5 프로젝트 관리
_7.6 결론
CHAPTER 8 코딩
_8.1 코드 리뷰
_8.2 판단 호출
_8.3 학습
_8.4 주석
_8.5 모듈식 프로그래밍
_8.6 프로젝트 시작하기
_8.7 자동 완성
_8.8 리팩터링
_8.9 함수
_8.10 객체 지향 프로그래밍
_8.11 프레임워크 및 라이브러리
_8.12 데이터
_8.13 프런트엔드 개발
_8.14 API
_8.15 결론
CHAPTER 9 디버깅, 테스트, 배포
_9.1 디버깅
_9.2 문서
_9.3 코드 리뷰
_9.4 배포
_9.5 결론
CHAPTER 10 AI 시대의 개발자를 위한 팁
_10.1 AI가 바꾼 프로그래밍 방식
_10.2 AI 어시스턴트의 이점
_10.3 AI 어시스턴트의 유의점
_10.4 프롬프트 엔지니어링의 특성
_10.5 프로그래밍 이상의 작업
_10.6 프로그래머의 역할
_10.7 결론
APPENDIX A 클로드 3.5
_A.1 클로드 아티팩트
_A.2 클로드 프로젝트
역자 소개
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