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토크나이저부터 추론 모델까지, 처음부터 끝까지 구현하며 배우는 LLM의 원리 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 일상에 깊이 들어온 지금, 그 작동 원리를 직접 구현해 본 사람은 많지 않습니다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 여섯 번째 편은 토크나이저, 모델, 학습이라는 LLM의 핵심 세 단계를 완성된 라이브러리에 기대지 않고 밑바닥부터 구현합니다. CodeBot, StoryBot, WebBot 세 프로젝트를 거치며 BPE 토크나이저,

단일 에이전트 대신 ‘에이전트 팀’을 설계하라 클로드 코드로 구축하는 최초의 하네스 실전 가이드 AI 에이전트를 도구로 쓰는 단계를 넘어, 스스로 일하는 에이전트 팀을 직접 설계하고 운영하는 방법인 하네스 엔지니어링을 체계적으로 정리한 최초의 실전서다. 이 책의 저자이자, 카카오의 AI 리더 황민호(로빈 황)가 공개한 하네스 관련 오픈소스 자료는 깃허브에서 3천 개 이상의 별(star)을 받으며 이미 개발자 커뮤니티의 주목을 받은 바 있다. 하

헛소리하는 AI, 범인은 따로 있다. 응답의 퀄리티를 바꾸는 벡터 데이터베이스. 분명 문서 안에 있는 내용인데 AI는 모른다고 답합니다. 모델 탓일까요? 같은 LLM이라도 필요한 정보를 얼마나 정확히 찾아 전달하느냐에 따라 답변의 품질이 달라집니다. 텍스트, 이미지, 오디오처럼 형태가 다른 데이터도 벡터로 표현하면 키워드가 일치하지 않아도 의미가 비슷한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 그렇다면 벡터는 어떻게 만들어지고, 저장되고, 검색될까요? 이

오늘날 인기 있는 대부분의 비디오 게임의 디자인 구조를 살펴볼 수 있도록 도와준다. 우아한 게임 메커니즘, 설득력 있는 픽션, 플레이어를 완전히 몰입시키는 속도감 등 감성을 자극하는 경험을 제공하는 게임을 제작하기 위한 원칙과 사례를 배울 수 있다. 기획 전문가인 타이난 실베스터는 명확하고 친근한 산문으로, 팀과 협력하는 방법, 창의적인 막다른 길을 피하는 방법 등등 프로젝트를 순조롭게 진행하는 데 필요한 일상적인 프로세스에 대해서도 살펴본다.

한 줄 한 줄 코드를 따라가다 보면, 나만의 GPT가 완성된다! GPT를 밑바닥부터 구현하며 LLM의 원리를 손끝으로 체득하는 실전 가이드 어려운 개념은 그림으로 풀고, LLM은 직접 만들면서 배운다. 이 책은 대규모 언어 모델의 구조와 동작 원리를 처음부터 끝까지 직접 구현하며 학습할 수 있는 실전형 LLM 입문서다. 단순히 개념을 설명하는 데 그치지 않고 텍스트 전처리와 토큰화, 임베딩 과정을 출발점으로 삼아, 셀프 어텐션과 멀티헤드 어텐션

클로드 코드에게 코드는 맡기고 있지만 결과가 매번 달라진다면? 코드는 AI가 쓰고, 방향은 내가 정한다 대부분의 개발자는 여전히 AI 코딩 도구를 코파일럿처럼 사용한다. 무엇을 고쳐야 하는지 스스로 판단한 뒤 지시하고, AI가 코드를 작성하는 방식이다. 편리하지만 개발을 주도하는 것은 여전히 사람이고, 작업 범위가 조금만 커져도 AI는 원하지 않는 파일까지 건드리거나 테스트 없이 완료를 보고한다. 이 책은 여기서 출발한다. 제품 전체를 AI에게

"코드는 누구나 작성할 수 있다. 하지만 좋은 설계는 객체지향을 이해한 사람만이 만들 수 있다!" 수십 년 동안 소프트웨어 개발을 이끌어 온 객체지향의 본질과 실천법을 담은 결정판 많은 개발자가 객체지향 언어를 사용한다. 그러나 정작 객체지향이 무엇인지, 왜 객체지향적으로 설계해야 하는지 명확하게 설명할 수 있는 사람은 많지 않다. 클래스와 상속을 사용하는 것만으로는 객체지향 개발이라 할 수 없다. 진정한 객체지향은 복잡한 현실 세계를 모델링하

PoC는 성공하는데 운영은 왜 계속 실패할까? AI의 능력이 부족해서가 아니다. 에이전트가 발 딛고 움직일 '실행 세계' — 누가, 어디서, 어떤 상태에서, 무엇을 할 수 있는지를 정의하는 구조 — 가 없기 때문이다. 확률로 말하는 지능을 결정이 요구되는 현장에 그냥 밀어 넣으면 반드시 실패한다. 이 책은 그 구조적 원인을 해부하고, 에이전트가 신뢰 가능하게 작동하는 실행 환경을 설계하는 원리를 가르쳐준다. 뉴럴과 심볼릭 두 전통의 계보부터 하

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

《프런트엔드 성능 최적화 Deep Dive》는 단순히 번들 사이즈를 줄이거나 이미지를 압축하는 것 그 이상을 다루고 있습니다. 네트워크 계층에서의 CDN과 HTTP 프로토콜 최적화부터 브라우저 렌더링 파이프라인, 자바스크립트 런타임 성능, 프레임워크별 최적화 전략까지, 웹 성능을 결정하는 모든 계층을 폭넓게 다루고 있습니다. 또한 이 책은 저자가 실제 다양한 프로덕션 환경에서 성능 컨설팅을 진행하며 발견한 문제와 해결 방법을 바탕으로 작성되었습

★ 하버드의과대학교수, 국회의원, 실리콘밸리 벤처캐피탈 창립파트너 등 국내외 전문가 강력 추천! ★ 코딩 몰라도, 아이디어만 있으면 앱을 만드는 시대를 위한 실습형 AI 코딩 입문서 ☆ 저자 직강 유튜브 강의, Q&A 채널 제공 ☆ 15가지 실습 프로젝트를 따라 하며 배우는 실전 개발 워크플로 매일 반복되는 일을 AI에게 맡길 수 있다면 어떨까? AI가 코드를 대신 쓰는 시대, 이제 코딩은 ‘배워야 하는 기술’에서 ‘활용하면 더 유용한 도구’가