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"C++을 안다"는 말은 어디까지를 의미할까. int&& rf = num++; 는 컴파일되지만, int&& rf = ++num; 은 컴파일되지 않는다. 대부분의 개발자는 이 차이를 경험적으로 외운다. 그러나 그 이유를 설명하려면 후위 증감 연산자가 prValue를 반환하고 전위 증감 연산자가 lValue를 반환한다는 사실, 그리고 rValue 참조가 어떤 값의 범주에 바인딩될 수 있는지에 대한 표준의 규칙을 알아야 한다. 이 책은 그 "왜"를

AI에게 같은 설명을 매주 반복하고 있지는 않은가. 개조식으로 써 달라, 지난주 대비 변화를 먼저 보여 달라, 과장은 빼 달라. 잘 만든 프롬프트일수록 대화창을 닫는 순간 사라지고, 다음에 또 처음부터 찾아 붙여야 한다. 이 책은 프롬프트를 더 잘 쓰는 법이 아니라, 이미 잘 만든 프롬프트를 두 번 다시 설명하지 않아도 되는 형태로 바꾸는 법을 다룬다. 그 형태가 스킬이다. 스킬은 AI에게 건네는 작업 설명서다. 언제 쓰는지, 어떤 순서와 기준

가정통신문 한 장을 다시 연다. 지난달에 보낸 것과 형식은 같고 날짜와 안내 내용만 바꾸면 되는데도, 새 문서를 여는 순간 같은 문장을 처음부터 다시 짜기 시작한다. 이 책은 그 반복을 걷어 내는 방법을 다룬다. 핵심은 단순하다. 지시를 매번 다시 설명하는 대신, 학교의 양식과 규칙을 한 번 정리해 도구 안에 매뉴얼로 심어 둔다. Claude에서는 이 매뉴얼을 스킬이라고 부른다. 한 번 심어 두면 다음부터는 같은 설명을 반복하지 않아도 되고,

AI로 코드를 작성하고 데이터를 분석하며 모델을 실행하는 일은 점점 쉬워지고 있습니다. 그러나 분석 결과를 연구로 인정받게 만드는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 이 책은 AI와 데이터 분석 도구를 활용한 결과를 연구와 논문으로 정당화하는 방법을 다룹니다. 코딩 기술이나 새로운 라이브러리 사용법을 하나 더 소개하는 책이 아니라, 연구 질문을 세우고 가설을 만들며 측정과 설계를 정당화하고 분석 결과를 학술적으로 해석하는 과정을 안내하는 연구 방법론

생성형 AI를 활용한 이미지 · 디자인 콘텐츠 제작 실습서로, 레퍼런스 분석과 프롬프트 설계를 통해 원하는 시각 결과물을 구현하는 방법을 다룬 도서이다.

이 도서는 AI를 활용했습니다. 대한민국의 수많은 제어계측 엔지니어들은 지금 이 순간에도 수백 페이지에 달하는 장비 매뉴얼과 씨름하고, 반복되는 제어 로직 디버깅에 밤을 지새우며, 산더미처럼 쌓인 시운전 보고서 작성에 에너지를 소모하고 있습니다. 하지만 Generative AI 기술의 등장은 엔지니어의 작업 방식을 완전히 뒤바꾸고 있습니다. 이 책은 AI 이론을 설명하는 책이 아닙니다. 제어·계측 엔지니어가 실제 업무에서 AI를 어떻게 활용하는

이 도서는 AI를 활용했습니다. 블로그 방문자 그래프가 뚝 떨어진 화면을 보며 막막함을 느껴보신 적 있으신가요? 분명히 열심히 글을 썼는데, 검색창에 질문을 넣으면 내 글 대신 AI가 만든 요약 답변이 먼저 떠 있습니다. 클릭조차 필요 없이 화면에서 모든 답이 끝나버립니다. "블로그는 끝났다"는 말이 넘쳐나는 지금, 실제로 끝나고 있는 것은 블로그라는 형식이 아니라 누구나 쓸 수 있는 얕고 단순한 정보형 글이라는 것, 그리고 오히려 AI 시대에

이 도서는 AI를 활용했습니다. 이 책은 생성형 AI를 활용하여 수익형 블로그 운영의 전 과정을 효율화하는 콘텐츠 생산 자동화 시스템 구축 가이드입니다. 정보 과잉 시대에 블로거가 겪는 주제 선정의 어려움과 집필 시간 부족이라는 고질적인 병목 현상을 기술적 솔루션으로 해결하는 데 목적을 둡니다. 단순한 도구 소개를 넘어, 데이터 기반의 키워드 추출 기술과 검색 엔진 최적화(SEO) 알고리즘을 결합하여 실제 수익으로 직결되는 콘텐츠 워크플로우를

AI와 함께 코드를 만들고, 사람은 문제 정의와 결과 해석에 집중하는 이해 중심 머신러닝 입문서. 머신러닝을 배우고 싶었지만, 수식과 코드 앞에서 멈춘 적이 있나요? 이 책은 그런 사람을 위한 머신러닝 입문서입니다. 이제 코드는 AI가 도와줄 수 있습니다. 하지만 어떤 문제를 예측 모델로 풀어야 하는지, 모델의 결과를 어떻게 읽어야 하는지, 좋은 성능처럼 보이는 숫자를 어디까지 믿어야 하는지는 여전히 사람이 판단해야 합니다. 『바이브 코딩으로

『CapCut, 처음 배우기』는 영상 편집을 처음 시작하는 초보자를 위한 쉽고 친절한 실습 교재입니다. 사진 가져오기부터 영상 자르기, 자막과 음악 넣기, AI 자동 자막, 저장까지 캡컷의 핵심 기능을 단계별로 배웁니다. 설명 → 삽화 → 따라 하기 → 실습 미션 구성으로, 컴퓨터와 영상 편집이 익숙하지 않은 분도 직접 영상을 완성할 수 있도록 안내합니다. 이 책과 함께라면 누구나 자신만의 숏폼 영상을 만들 수 있습니다.

본 도서는 생성형 AI(ChatGPT 등)의 도움을 받아 제작되었습니다. 사진 한 장을 AI 이미지로 재해석하는 과정을 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 안내합니다. ChatGPT로 이미지 제작 의도를 정리하고, Midjourney의 Image Prompt, Style Reference, Omni Reference를 활용하는 방법을 실제 꽃 사진과 생성 결과로 비교합니다. 프롬프트 예시부터 설정값 조절, 실패 결과 수정, 이미지 저장과 활용,