직장동료가 같이 빅데이터분석기사 자격증을 취득해보자고 권유해서 무슨 자격증인지도, 어떤 내용을 공부해야되는지도 모르는 채로 얼떨결에 공부를 시작했습니다. 직장에서도 한창 AI, 빅데이터의 다양한 도메인과 기술에 관심을 가지고 역량을 키워야 한다고 강조하고 있어 공부가 필요하긴 했습니다. 그런데 정말 운좋게도 한번에 빅분기 필기시험을 합격하고 실기시험으로 넘어왔습니다.본격적으로 실기 공부를 해야되니 실기는 어떤 책이 유명하고 많이 찾는지 정보를 수집했는데 제일 많이 언급되는 게 "퇴근후딴짓"님이었습니다. 저는 온라인 강의는 잘 안 듣고 책으로 독학하는 공부를 선호하는 편이라 퇴근후딴짓님의 강의는 명성만 접하고 들어보진 않았는데 시나공 실기 교재를 "퇴근후딴짓"님이 집필하셨다고 하여 단번에 믿고 교재를 선택..

ADsP 5월 시험을 접수하고 나서 시험에서 제일 유명하다는 민트책을 구했으나...너무 두꺼워서 출퇴근길에 들고다닐 수가 없던 차에 e-book을 접하게 되었습니다. e-book은 스마트폰이든 태블릿이든 손안에서 바로 들고다니면서 간편하게 볼 수 있는거 ... 아시죠? e-book과 더불어 문제들은 "데이터에듀 PT 앱"을 다운로드 받아 도서 인증 등을 통해서 받을 수 있습니다. 기출빈도가 높은 핵심 개념(이론)과 강의, 예상문제, 기출문제들을 하나의 앱에서 간편하게 볼 수 있어서굉장히 활용도가 높았어요. 강의는 과목당 세세하게 나눠진 단원별로 필요한 부분을 들을 수 있었습니다. 책 이론부분이 그대로 발췌된 내용이 아니라 별도의 강의자료로 만들어진 것 같아요. 유명한 민트책을 만드신 저자가 직접 강..

빅데이터분석기사 필기 시험을 보고 나서 합격여부가 발표나기 전에비슷한 내용을 다룬다는 ADsP(데이터분석 준전문가) 시험이 있다는 것을 알게되었습니다. 빅분기 공부한 기억이 잊혀지기 전에 냉큼 ADsP필기시험 신청부터 하긴 했는데 어떻게 공부할지 막막...그자체 @_@;책을 알아보니 민트책?! 이라는 게 유명하다고 하더라고요. 책을 받아보니 진짜 표지가 지금같은 봄에 딱 어울리는 예쁜 민트색이었고생각보다 책이 엄청 두꺼웠습니다.(약 2.7cm) *분철하십쇼...분철하십쇼... (예 : 3권 - part 1~2, part 3, 모의고사) 이론 내용에는 ADsP 필기시험 1회부터 '24.11.3. 작년 마지막 시험인 43회까지의 경향을 모조리 반영해놨고기출복원문제는 30회~43회(총 14회..

현업에서 머신러닝 시스템을 구축한다고 하면 대용량 데이터를 빠르게 학습하고 처리하는 분산 시스템의 구성이 필수적일 것입니다. 단순히 머신러닝 알고리즘을 학습하고 튜닝하는 정도의 연구 목적에서 벗어나 실제 대규모 머신러닝 시스템을 구성할 때 어떻게 설계되어야 하는지 데이터 수집-모델 학습-모델 서빙단계 등 워크플로 별로, 혹은 통합된 형태로 디자인 패턴을 익힐 수 있는 책은 거의 없었던 것 같습니다. 이 책은 그런 점에서 가치 있는 책인 것 같습니다. 분산 머신러닝 시스템을 구축해야 하는 경우, 제한된 메모리로 무거운 연산을 처리하는 방법과 고려사항, 제한된 자원으로 인한 실패 상황에 대한 대응 패턴, 효율적인 학습을 위해서 데이터를 재활용하는 방법, 다양한 분산 학습 패턴 등을 체계적으로 설명하고 있습니..

"이 후기는 한빛미디어 활동을 통해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 이미 많은 AI 개발자들에게 필독서처럼 읽히고 추천하는 책입니다.제가 속한 AI 개발자 톡방에서 책 추천 질문을 받으면 답변에 꼭 포함되는 책 중 하나가 밑바닥~ 시리즈입니다.밑바닥 시리즈는 인기에 힘입어 1편 이미지처리-CNN부터 2편 자연어처리-RNN, 3편 동적계산그래프, 4편 강화학습 이렇게 고도화되는 AI 기술 동향과 분야에 발맞춰 지속적으로 시리즈로 발간되고 있습니다. 기대하던 5편에서는 생성형AI의 시대가 도래한 현 시점에 맞게 이미지 생성모델 원리와 구현을 다루고 있습니다. 책의 시작은 생성모델에 꼭 필요한 확률분포에 대한 개념을 설명하고 간단한 파이썬 코드로 실습하는 내용이 포함..

챗GPT는 2022년 11월 말, 공개되자마자 경악을 금치 못할 생성형 AI의 대중화된 서비스였습니다.상상력이 필요한 분야는 그동안 당연히 AI가 할 수 없는 능력으로 보고 특히 예술쪽-글쓰기, 그림, 작곡, 작사 등은 인간의 최후의 능력이라고 생각했었는데요. AI로 대체되지 않을 것 같았던 예술 분야도 어느새 생성형 AI로 가능한 시대가 되었습니다. 예상치 못한 세상의 변화가 마냥 신기했습니다. 결국 이 시대는 AI를 어떻게 잘 활용하느냐에 따라 역량이 차별화되는 시대가 되었거든요.  그래서 "챗GPT 제대로 써먹기"라는 책이 AI시대를 살아가는 우리에게 꼭 필요한 책이라는 생각이 들었습니다.이 책은 첫 장부터 생성형 AI와 GPT가 탄생하게 된 배경, 동작 원리에 대해서 복잡한 수학 수식없이 개념적으..

인공지능이라는 기술은 어느덧 소수 개발자만이 향유하던 고급지식이 아니라 chatgpt를 기점으로 일반 대중들에게도 정말 친숙하게 접할 수 있는 쉬운 도구가 되었습니다.단순 유저로서 이미 서비스되는 AI를 쓰는 건 어렵지 않습니다. 또, 이미 API, 프레임워크로 제공되는 AI 개발도 점점 진입장벽이 낮아지고 있습니다. 그럼에도 AI라는, 인간의 두뇌를 흉내내는 딥러닝 기술, 인간의 학습과정을 닮아가는 강화학습을 그 원리부터 이해하려면 기저에는 모두 수학이 깔려있습니다.   이 책에서 다루고 있는 내용은 1. 인공지능 수학을 왜 배워야 하는지, 필요성에 대한 부분과 2. 인공지능에서 핵심인 "데이터"에 대한 설명과 사전지식으로 알아야 하는 확률/통계 개념, 3. 인공지능 애플리케이션의 핵심이 되는 수학적 ..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, LLM, GPT...우리나라 국민에게 인공지능은 알파고가 이세돌과 바둑 대전을 할 때, 크게 체감을 하고 그 이후에는 OpenAI 社의 ChatGPT 등장으로 본격적으로 대중화되었습니다. 또한 공공기관에서 모든 정보화 사업, 혹은 시스템에 "AI"를 적용하는 것은 거의 필수처럼 되었습니다.  AI는 모델의 발달과 각종 트렌드를 거치며 점점 고도화되어 가고 있습니다. 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 "강"인공지능의 특이점은 2045년에 오는걸까요. 이 시점이 되면 인간과 AI의 공존은 어떤 전환점을 맞이하게 될까요. AI의 시대에 살고 있는 우리는 인공지능을 보다 더 잘 이해하고, 잘 개발하고, 잘 써야할 의무와 책임이 있습니다. 저 역시 AI를 잘 알고 싶어서 ..