기본을 알면 개발이 쉬워진다

QA는 제품이나 서비스의 품질을 보증하는 역할을 합니다. 개발자가 진행하는 테스트는 프로젝트의 품질 활동 관점에서는 개발 영역의 한 부분입니다. QA는 프로젝트 전체 범위에서 품질 활동을 수행하며, 프로젝트 구축 단계별 문서에서 개발 후 배포까지 전체에 대한 품질을 높일 수 있도록 계획하고 수행합니다. 즉, QA는 단순히 최종 제품의 품질을 검사하는 것이 아니라, 개발 과정 전반에 걸쳐 품질을 관리하고 보증하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 제품의 결함을 사전에 방지하고, 오류로 인한 비용과 시간을 절감하며, 최종적으로는 기업의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다이 책은 6강에서 QA에 대해 설명하고 있으며, 6강의 내용은 다음과 같습니다.소프트웨어 테스팅의 이해: 테스팅의 전반적인 개념부터 시작하여, 소프..

켄트 벡은 익스트림 프로그램밍의 창시자로 소프트웨어 패턴, 테스트 주도 개발에 대한 선구자적 역활을 한 사람으로 여러 도서를 통해 프로그래머와 소프트웨어 엔지니어에게 다양한 지식을 알려 준 사람으로 지은이의 말, 옮긴이의 말, 들어가며을 읽으면서 이 도서가 무엇을 이야기 하고 있는지 무엇 때문에 개발자가 한번 쯤을 읽어 보아야하는지 알수가 있습니다. 개발자에서 설계자로 엔지니어로 단계별로 성장을 하는데 필요한 것은 코드에 대한 스킬, 코드를 읽는 스킬, 코드를 수정할 수 있는 디버깅 하여 정리하는 스킬, 비지니스(기능)을 구현하기 위한 클래스의 관계에 따른 결합도, 응집도 등에 대한 구조적 문제에 대한 설계 및 구현 코드에 대한 리텍토링애 대한 스킬 등 많은 요소가 필요합니다. 이 도서는 개발자가 성장해..

챗봇은 인공지능 기술을 활용하여 대화형 프로그램을 만드는 기술로 검색엔진, 예약 시스템, 상담 시스템, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데 "쳇 GPT API를 활용한 챗봇 만들기" 도서는 카카오 톡 버전의 "내 찐친 고비" 만드는 것을 목표로 쳇 GPT의 기본적인 설명, goorm이라는 클라우드 서비스에서의 개발 환경 구성, 파이썬을 사용한 LLM 기반의 챗봇에 대한 기본적인 설명 ( 몰론 이도서는 파이썬에 대한 도서가 아니라서 파이썬에 대한 언어 학습은 설명하지 않는다.)을 하고 오픈 AI를 활용하기 위한 API 발급부터 응답까지의 세세한 부분까지 설명을 통해서 챗봇 만들기의 기본적인 내용을 학습할 수 있도록 유도하고 있습니다.프로그램을 하기 위한 기본적인 개념을 학습하고 실습하고 나면 ..

"LLM (Large Language Models)은 대부분 트랜스포머 아키텍처에서 파생된(반드시 그렇지는 않지만) AI 모델로, 사람의 언어, 코드 등을 이해하고 생성하기 위해 설계되었습니다." 즉 *LLM (Large Language Models)**은 방대한 양의 자연어 데이터를 처리하고 종종 사람이 생성한 텍스트와 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. LLM을 훈련시키는 방법은 1. 텍스트 데이터 수집, 2. 데이터 정리(전처리), 3. 데이터 분할, 4. 모델 설정(LLM의 구조 정의), 5.모델 훈련으로 진행이 되는데 이 도서는 3개의 파트 (1 LLM 소개 , 2 LLM 활용법, 3 고급 LLM 사용법) 와 4 부록으로 단계별 지침, 모범 사례, 실제 사례 연구, ..

개발자로 20년을 보내고 있지만 큰 파도로 다가온 AI의 물결에 개발자로 살아가기에는 시간이 지날수록 힘들어지는 것 같습니다. 특히나 춘추전국시대처럼 거대 기업의 각축장이 된 지금, Open AI를 선두로 마이크로 소프트, 구글등 많은 기업들이 플랫폼을 발표하고 있습니다. 이런 흐름에 맞추어서 몇 년 전부터 딥러닝, 머신러닝에 대해서 학습을 하고 있지만 수학이라는 벽에 멈추어서 고등 수학부터 차근히 학습하는 중에 만난 도서입니다. 이 도서는 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"이라는 부제 처럼 기본적인 문제에 대한 설명과 해석을 다양한 이미지와 수학 공식으로 풀고 Python으로 코드를 통해 확인할 수 있게 구성하고 있으며, 행동이 어떤 환경에 놓여져 있을 때 행동을 취한 결과로 환경의 상태라 변하고 보상을 받..

개발자의 삶이란 끝이 없는 학습의 길입니다. 초보 개발자에서 중급 개발자로 다시 고급 개발자로 한 걸음씩 나아갈 때 필요한 것은 내가 만든 코드가 운영 환경에서 문제없이 돌아가느데 필요한 여러 요소를 하나씩 익혀 가는 것입니다. 이 도서는 총 4개의 영역으로 운영에 필요한 요소를 저자의 경험을 토대로 소개하고 있습니다, 1부 안정성 구축 시스템 구축 시 구축시 안전성은 가장 중요한 요소입니다. 도서에서는 항공사 사례 연구를 통해서 안정성을 설명하고 있으며 운영 중에 발생하는 여러 장애에 대한 패턴을 축에 따라서 나타내는 특정 취약성, 문제가 증폭되는 방식, 안정성과 관련된 여러 안티 패턴을 소개하고 안티 패턴을 해결할 설계와 아키텍처 패턴을 안정성 패턴을 도서 내용의 거의 반정도로 소개하고 있습니다. 이..

머신러닝은 관심이 많은 영역으로 개발자로 살아가면서 조금씩 학습하고 있다.. 도서의 분량은 두권으로 분리 될 정도로 많지만 머신러닝을 학습하고자 하는 님들에게 필요한 것들로 두권을 한달 가까이 정독을 하였다, 모든 예제를 실습하면서 읽었으면 하는 아쉬움이 남는다. 학습 하는 님들의 편의를 위해서 두권으로 나눈 것이 지하철에서 이동 하면서 읽기에 좋았다. 데이터 과학을 공부하지 않는 친구들에게 어려운 책이지만 기초 설명, 수학 이론, 실습, 예제를 통해서 접근 하고 있어서 수학 이론에 약한 나에게 수학 이론을 찾아 볼 수 있게 하여.좋았다. 1부에서는 머신러닝의 개념을 소개 하는 파트로 기본적인 머신러닝의 개념, 학습방법( 분류 / 모델훈련 / 서포트 벡터 머신 / 결정 트리 / 앙상블학습과 랜덤 포레스트..

2022년 겨울 OpenAI가 GPT 3.0 기반으로 오픈 베타가 시작되었을 때 베타 신청을 하고 승인 후 지금 까지 사용하고 있는데 초기에 비해 많은 변화가 있고 보다 정확한 정보를 주고 있습니다. 가까운 미래에 개발자는 없어 진다고 하는 이야기하는 개발자 친구들 있지만 개인적인 생각으로 No Coding으로 개발자는 없어질 것 이라고 하는데 2023년 현재도 개발자는 부족한 것이 현실로 개인적인 의견은 개발자는 없어지지 않고 AI와 페어 프로그램으로 상호 보안 하면서 나아갈 것으로 예상이 됩니다. 실제 6개월 정도 GPT에 질의 하여 답을 찾고 작성한 코드에 대한 인스펙션을 요청하여 좋은 코드가 작성이 된 경험이 있습니다. 본 도서는 개발자 입장에서 GPT를 활용하는 방법에 대해서 소개 하는 도서로 ..