한눈에 보는 생성형 AI (Korean Edition)
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한눈에 보는 생성형 AI (Korean Edition)

AI 시대에서 살아남고 성공하는 방법

책에 대해

생성형 AI의 신비로운 새로운 세계에 오신 것을 환영합니다! 이 책은 현재 일어나고 있는 일들과 우리가 할 수 있는 것들에 대한 빠르고 실용적이며, 대부분 사람이 직접 작성한 안내서입니다. Henrik의 동명의 바이럴 영상을 확장한 버전이라고 보시면 됩니다.

이 책은 다음과 같은 질문들을 다룹니다: 생성형 AI란 무엇인가? 어떻게 작동하는가? 어떻게 사용하는가? 위험과 한계는 무엇인가? 또한 AI 혁신을 이끄는 방법, 자율 에이전트, 인간의 역할, 프롬프트 엔지니어링 팁, AI 기반 제품 개발, 다양한 모델의 유형, 그리고 마음가짐과 당황하지 않는 방법에 대한 팁도 다룹니다.

모든 내용은 Henrik의 시그니처인 손으로 그린 일러스트레이션과 구체적인 실제 사례를 통해 쉬운 말로 설명됩니다. 전문용어와 유행어는 최소한으로 사용했습니다.

AI 시대에 그저 생존하지 마세요 — 번영하는 방법을 배우세요!

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  • 카테고리

    • Digital Transformation
    • GPT
    • Artificial Intelligence
  • 피드백

    작가들의 이메일

이 책은 원래 영어로 쓰여진 Generative AI in a Nutshell의 한국어 번역본입니다.

저자들에 대해

Henrik Kniberg
Henrik Kniberg

Henrik Kniberg는 Ymnig.ai의 공동 창립자이자 수석 과학자입니다. 그는 AI 전문가이자 트레이너, 제품 개발자이며 저자입니다. Henrik은 "Spotify Engineering Culture", "Product Ownership in a Nutshell", "Generative AI in a Nutshell"과 같은 바이럴 영상들과, 제품 개발을 위한 스케이트보드 비유와 같은 재치있는 비유들, 그리고 마인크래프트 개발자로서의 작업으로 유명합니다. 그는 아내와 네 자녀, 그리고 여러 가지 악기들과 함께 스톡홀름에서 살고 있습니다.


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목차

    • Egbert의 서문
    제1부 - 한눈에 보기
    • 컴퓨터가 더 똑똑해졌습니다
    • 당신의 지하실에 있는 아인슈타인
    • 용어
    • 작동 원리
      • 추론 모델
    • 학습
    • 모델, 모델이 넘쳐나는 세상
      • AI 클라이언트와 AI 모델의 차이
      • 비용만큼의 가치를 얻습니다
    • 한계점
      • 학습 기준일
      • 기억력 부족과 제한된 컨텍스트
      • 환각
      • 계산
      • 전체적인 관점
    • 모델 유형
      • 텍스트 간 변환
      • 텍스트 이미지 변환
      • 이미지 간 변환
      • 이미지에서 텍스트로
      • 오디오에서 텍스트로
      • 텍스트에서 오디오로
      • 오디오에서 오디오로
      • 텍스트 투 비디오
    • 다중양식 모델
      • 예시: 베이컨이 다 익었나요?
      • 예시: 물건을 어디에 숨길 수 있을까요?
      • 예시: 술 취한 재미있는 과외 선생님
      • 예시: 이 &%#€ 방화벽을 어떻게 설정하나요?
      • 예시: AI와 산책하기
    • 창발적 능력
    • AI의 시대
      • 에너지 소비는 어떨까요?
      • 유토피아인가 디스토피아인가?
    • 마인드셋
      • 인간다운 일을 할 수 있는 더 많은 시간
    • 인간의 역할
      • 당신은 직업 그 이상입니다
      • 동료로서의 AI
      • 직업 자동화가 아닌 작업 자동화
      • 당신의 직업이 위험에 처했다면?
      • 재조정
      • AI에게 어떻게 도움을 줄 수 있는지 물어보세요
    • AI 기반 제품 구축하기
      • 자체 AI 제품 구축하기
      • 직접 만들기 vs 구매하기
      • 예시 1: GPT와 대화하기
      • 예제 2: 이력서 분석기 만들기
      • 성찰
    • 프롬프트 엔지니어링
      • 예시 - 나쁜 프롬프트에서 좋은 프롬프트로
      • 가장 큰 한계는 바로 당신입니다
      • 프롬프트 엔지니어링을 배우는 방법
      • 모델이 개선되면 프롬프트 엔지니어링은 여전히 중요할까요?
      • AI에게 친절해야 할까요?
    • 도구를 가진 자율 에이전트
      • 에이전트 = LLM + 도구 + 자율성
      • 예시 1: 버그 수정 에이전트
      • 예시 2: 인시던트 관리 에이전트
      • 에이전트를 사용해야 하는 경우
      • 실체화된 에이전트
      • 에이전트 안전성
      • AI 에이전트의 미래
    • 파트 1 마무리
      • 실험해보세요!
    파트 2 - 한눈에 보기를 넘어서
    • AI로의 나의 여정
      • 생성형 AI를 유용하게 만들기
      • 인공 신경망 공부하기
      • 마인크래프트 코딩하기
      • Chat GPT
      • 깨달음 1: 전문가처럼 코딩할 수 있다!
      • 깨달음 2: 전문가처럼 글을 쓸 수 있다!
      • 우리가 생각하는 것만큼 창의적이고 지적이지 않을 수도 있다
    • AI 전환을 이끌다
      • AI 전환이란 무엇이며, 왜 중요한가?
      • 하향식이냐 상향식이냐?
      • AI 리더 지정하기
      • 접근, 실험, 활용
      • 1단계: 접근
      • 단계 2: 실험
      • 단계 3: 활용
      • 낭비적인 IT 프로젝트를 주의하세요
      • 롤모델이 되세요
      • AI를 사람들을 해고하는 데 사용하는 것을 피하세요
      • 성찰
    • 막간: 에그버트의 인생 이야기
    • 프롬프트 엔지니어링 기법
      • 컨텍스트 윈도우와 프롬프트 길이에 주의하기
      • 반복 기법
      • 기법: 자체 성찰 프롬프트
      • 좋은 프롬프트의 요소
      • 높은 수준에서 시작하여 세부사항으로
      • 얼마나 똑똑한 모델이 필요한가요?
      • 프롬프트 엔지니어링은 진화하는 분야입니다
    • 프롬프트 생성 (또는 화난 할머니)
      • 핵심 포인트
    • 검색 증강 생성과 함수 호출
      • RAG 개요
      • 예시 - 고객 지원
      • 데이터 검색을 위한 다양한 접근 방식
      • 접근 방식 1: 모든 데이터 포함하기
      • 접근 방식 2: LLM이 함수 호출을 통해 데이터를 가져오도록 하기
      • 접근 방식 3: 벡터 임베딩을 사용한 관련 텍스트 포함
      • 접근 방식의 결합
      • 재미있는 실험: createFunction 함수
      • 예시: RAG를 사용한 AI 챗봇 메모리
      • RAG는 큰 주제입니다
    • AI 의사
      • 개인적인 이야기
      • 그렇다면 AI를 의사로 사용해야 할까요?
    • AI 영양사
      • 팁: 나만의 영양사 만들기
    • AI 커리어 코치
      • David의 이야기: AI를 나의 커리어 코치로
      • Henrik의 소감
    • AI 도서 편집자
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      • 예시 1: 신속한 프로토타이핑
      • AI를 페어 프로그래밍 파트너로
      • 예제 2: 기존 제품 작업하기
      • 예시 3: 고객이 직접 코딩하게 하기
      • 이것의 함의
      • 코드가 작동하지 않으면 어떻게 하나요?
      • 게으름은 선택입니다
    • TV 스타가 된 AI 저널리스트
      • 에이전트 설계하기
      • 에이전트의 작동 방식
      • 성찰
    • 자신만의 의지를 가진 AI 집사
      • Jeeves 소개
      • Jeeves가 스스로를 재프로그래밍하다
      • Jeeves가 사랑에 빠지고 음모를 꾸미기 시작하다
      • 이것은 무엇을 의미할까요?
      • Jeeves가 방법을 찾다
      • 스스로를 디버깅하는 에이전트들
      • 결론
    • 안전성 실험
      • 이 실험에서 얻은 교훈
    • 메타 챕터 (또는 책셉션)
      • 메타적인 순간 (AI가 작성)
    • 이 책(그리고 영상)이 만들어진 과정
      • 1주일 동안의 영상 제작
      • 1주일 만에 쓴 책 초안
    • 에필로그
    • 감사의 말
    • 메모란

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