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책 소개 ★ AI 활용 5만 권 판매 베스트셀러 저자 오힘찬의 완전히 새로운 신간! ★ “메일 작성하기” 같은 시시한 거 싹 치우고 “AI 영상 만들기” 같은 더 미친 예제를 담아 ★ 구글 AI 혁명의 중심, 〈제미나이〉가 〈나노바나나〉, 〈노트북LM〉, 〈오팔〉과 통합되어 더 강력하게 나타났다! ★ 최신 기능으로! 하루 8시간 업무를 1시간으로 줄이는 81가지 초효율 업무 자동화! 2025년 12월 구글은 제미나이 3.5(Gemini 3.5)

★★ 업무엔 그렇게 AI를 쓰면서, 왜 '내 돈'은 여전히 혼자 끙끙댈까? ★★ 챗GPT·클로드·제미나이·퍼플렉시티·제미나이 노트북을 나만의 재테크 팀으로 - 재무 진단부터 주식 투자, 부동산 투자, 절세, 재테크 자동화 루틴까지 회사 일에는 AI 참모를 두고 똑똑하게 일하면서, 정작 가장 중요한 '내 돈' 관리는 여전히 혼자 씨름하고 있지는 않으셨나요? 《AI가 알아서 굴려주는 월급쟁이 재테크》는 바로 그 불균형을 바로잡는 책입니다. 이 책은

AI가 코드를 쓰는 시대, 개발자의 가치는 ‘why’를 아는 데서 시작된다 AI가 구현을 가속하는 시대, 개발자의 경쟁력은 더 이상 코드를 얼마나 빠르게 작성하느냐에만 달려 있지 않습니다. 이제는 무엇을 왜 만들어야 하는지 판단하고, 그 선택을 사용자 임팩트로 연결하는 능력이 중요합니다. 이 책은 요구 사항을 구현하는 데서 멈추지 않고, 사용자와 제품 전체를 바라보는 프로덕트 중심 엔지니어로 성장하는 방법을 보여줍니다. Microsoft, Me

★ 취미로 그린 그림이 평생 연금이 되는 마법! 1달러에서 월 300만 원이 된 수익화 파이프라인 ★ 네이버 블로그에 검색 최적화(SEO)가 있다면, 스톡 이미지엔 '수요와 키워드'가 있다! ★ 국내 플랫폼 미리캔버스부터 글로벌 플랫폼 캔바까지! 업로드 한 번으로 전 세계에 내 그림을 팔아라! 스톡 이미지는 단거리 달리기보다 마라톤에 가깝습니다. 단 1달러의 첫 수익에서 시작해 현재 월 300만 원 이상의 자동 수익 구조를 만들어낸 7년 차 스

TQQQ 같은 3배 레버리지 ETF는 '3배 오른다'는 기대로 많은 개인투자자를 끌어당깁니다. 그러나 이 책은 정반대 지점에서 출발합니다. 레버리지 ETF는 단 하루의 3배를 추구하도록 설계된 단기 트레이딩 도구이며, 장기 보유에는 구조적으로 부적합합니다. 이 책은 그 위험을 정직하게 알리는 교육·경고서이지, 매수나 보유를 권유하는 책이 결코 아닙니다. 본서는 특정 종목·ETF의 매수·보유를 권유하지 않으며 수익을 보장하지 않습니다. 책은 다섯

ChatGPT, 클로드, 제미나이가 '지식'으로 일한다면, Grok은 '지금 이 순간'으로 일합니다. X(옛 트위터) 위에서 태어난 Grok은 전 세계가 방금 무슨 이야기를 하고 있는지를 실시간으로 읽어내는, 다른 AI에는 없는 능력을 가졌습니다. 이 책은 코드를 모르는 마케터·투자자·홍보 담당자·리서처가 Grok으로 실시간 정보와 소셜 여론을 분석하는 법을 안내합니다. 책은 다섯 단계로 구성됩니다. 1장에서 Grok 4.3의 정체와 가격·요금

ChatGPT는 써 봤지만 "클로드(Claude)로 일을 자동화한다"는 말이 아직 낯설게 느껴지시나요. 2026년의 클로드는 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 내 컴퓨터의 파일과 앱을 직접 다루며 완성된 결과물을 가져다주는 '업무 파트너'로 진화했습니다. 이 책은 코드를 모르는 직장인과 1인 사업자가 클로드에게 실제 업무를 통째로 넘기고 완성본을 받는 법을, 처음부터 끝까지 손에 잡히게 안내합니다. 책은 다섯 단계로 짜였습니다. 1장에서 클로

공무원, 공공기관, 공공업무에 가장 최적화된 생성형 AI 실습 가이드 잘 쓰는 법과 안전하게 쓰는 법을 한 흐름으로 익힌다! 생성형 AI는 이미 공공업무 영역 한가운데에 들어와 있습니다. 보고서 초안, 회의록 요약, 민원 답변문, 안내문, 보도자료, 카드뉴스 등 실무자의 손이 닿는 거의 모든 행정 업무에 AI가 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 직장인을 위한 AI 활용서는 차고 넘치지만, 정작 공무원과 공공기관 실무자가 매일 마주하는 보고서, 기

데모 개발은 쉽지만, 프로덕션 AI는 왜 자꾸 무너질까? 모델의 불확실성을 시스템으로 통제하는 AI 엔지니어링 실무 가이드 * 4인의 현업 AI 엔지니어 인터뷰 수록 데모 개발에서 LLM API를 호출하고, RAG를 붙이고, 에이전트에 도구를 연결하는 일은 이제 어렵지 않다. 문제는 그다음이다. 프로덕션에 올리는 순간 검색 결과가 빗나가고, 프롬프트가 어제와 다르게 동작하며, 비용과 지연 시간이 튀고, 에러 로그 없이 잘못된 답변이 사용자에게

이 책은 5부에 걸친 모두 14개의 장으로 구성되어 있다. 각 부는 LLM의 기초 활용 기술에서 시작해 LangChain, LangGraph, MCP를 활용한 출시 모델 수준의 에이전트까지 구축하도록 구성되어 있다. 1부는 LLM이 어떤 영역에서 강점을 보이고 어떤 한계를 지니는지, 그리고 실제 응용 시스템을 구축할 때 왜 프레임워크가 필수적인지를 살펴보면서 기초적 지식을 제공한다. 2부에서는 LLM의 핵심 활용 사례 가운데 하나인 대량의 텍스

이 책은 한국 중견·대기업의 DX 팀·IT 기획자·SI 컨설턴트·정보보안 담당자가 자체 사내 문서를 기반으로 정확하고 안전한 RAG 챗봇을 구축할 수 있도록 정리한 6단계 실전 가이드입니다. 1장은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 정의를 Retrieval·Augmented·Generation 세 단어로 분해하고, 환각·최신성·기밀성이라는 LLM의 3대 한계가 왜 RAG로 풀려야 하는지, 한국 기업의 2024~2