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정지훈의 양자 컴퓨터 강의 - AI 시대 이후를 대비하자

코딩하고분석하는돌스 — Fri, 26 Sep 2025 21:30:47 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서

책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

정지훈의 양자 컴퓨터 강의 - AI 시대 이후를 대비하자

안녕하세요. 오늘 소개할 책은 "정지훈의 양자 컴퓨터 강의" 입니다.

최근 인공지능의 발전이 눈부시죠. chatGPT 3.5가 나왔을 때만 해도 아직 멀었다. 라는 분위기였는데 불과 2, 3년 사이에 엄청나게 발전해서 지금은 GPT에게 개발자가 밀려나는 상황까지 와버렸습니다. 저의 경우에도 데이터 분석과 인공지능을 가르치고 있지만 너무나 빠르게 발전하는 인공지능을 보며 과연 언제까지 버틸 수 있을까? 이 분야에서 경쟁력을 잃지 않고 살아 남기 위해서는 어떤 기술을 더 배워야할까? 하는 고민을 점점 더 심각하게 하고 있습니다.

이번에 리뷰할 책을 신청하면서 제목을 보는데 양자 컴퓨터에 대한 책이 있더군요. 최근 뉴스에서 google의 양자컴퓨터 오류를 획기적으로 줄이는데 성공했다는 기사를 보기도 했고, 양자 컴퓨터가 상용화되면 완전히 다른 세상이 된다는 글들도 간간이 봐왔던 터라 관심이 갔습니다. 운좋게 내심 원했었던 "정지훈의 양자 컴퓨터 강의" 를 받아 볼 수 있었는데요. 대학생 때 양자물리학에 관한 책을 공부했던 적이 있어서 대략적으로 양자가 무었인지는 알고 있었지만 워낙 내용이 어려웠던터라 내심 걱정도 되었었는데, 다행히 내용이 아주 쉽게 설명되어 있어서 어렵지 않게 읽을 수 있었습니다.

"정지훈의 양자 컴퓨터 강의"의 내용

책의 내용에 대해서 간단히 소개하면, 우선 어려운 수식 없이 중첩, 얽힘 같은 핵심 개념을 비유와 그림으로 풀어내어 양자물리학이나 양자 컴퓨터에 대한 전문 지식이 없더라도, 양자역학의 기본 원리를 직관적으로 파악할 수 있게 도와준다는 것입니다. 1장에서 기존 컴퓨터와의 비교를 통해 양자 컴퓨터의 필요성을 설명하고, 2장에서 큐비트를 구현하는 다양한 기술들을 소개해 기술의 현재를 명확히 보여줍니다.

AI 개발자로서 특히 흥미로웠던 부분은 3장의 양자 알고리즘과 6장의 ‘양자 기계학습’ 파트였습니다. 3장에서는 양자 컴퓨터 프로그래밍에 관한 내용과 알고리즘에 대해서 설명하고 있는데, 양자 컴퓨터 프로그래밍이 python 기반이라는 점에서 조금 놀랐고 앞으로 양자 프로그래밍에 대해서 공부를 해봐야 겠다는 생각이 들었습니다.

또한, 현재 AI 기술이 직면한 최적화 문제나 방대한 데이터 처리의 한계를 양자 컴퓨팅이 어떻게 돌파할 수 있는지 구체적인 가능성을 엿볼 수 있었습니다. 이는 단순히 새로운 기술을 배우는 것을 넘어, 제 전문 분야의 미래를 그려보는 중요한 경험이었습니다.

이 책은 기술적 설명에만 머무르지 않습니다. 4장과 5장에서 다루는 양자 통신과 양자 내성 암호는 현재의 디지털 경제와 보안 시스템에 양자 컴퓨터가 가져올 파괴적 혁신과 그에 대한 대비책을 생각하게 합니다. 마지막 8장에서는 IBM, 구글 등 빅테크 기업들의 동향과 투자 관점까지 제시하며, 기술, 산업, 그리고 미래 전략을 아우르는 넓은 시야를 제공합니다.

이 책을 읽어야 하는 독자

저처럼 AI 시대를 넘어 다음 기술 패러다임을 준비하고 싶은 개발자, IT 기획자, 그리고 미래 기술에 투자하고자 하는 투자자에게 필독서라고 생각합니다. 복잡한 이론에 지레 겁먹고 양자 컴퓨터 공부를 미뤄왔던 분이라면 이 책을 통해 첫걸음을 성공적으로 뗄 수 있을 것입니다.

마무리

『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』는 AI 다음의 시대를 고민하는 분들을 위한 책입니다. 이 책 한 권으로 양자 컴퓨터의 기본 개념부터 산업 생태계, 그리고 미래의 기회까지, 거대한 양자 기술의 지도를 머릿속에 그릴 수 있었습니다. AI 다음 시대가 궁금하다면, 이 책에서 그 답을 찾아보시길 바랍니다.

26개 프로젝트로 끝내는 콘텐츠 디자인 with 챗GPT

코딩하고분석하는돌스 — Fri, 29 Aug 2025 22:15:03 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

26개 프로젝트로 끝내는 콘텐츠 디자인 with 챗GPT

안녕하세요.

오늘은 챗GPT를 활용해서 아이콘을 만들거나, 배너이미지, 책표지, 사진 수정등 이미지와 관련된 작업을 손쉽게 하는데 아주 유용한 팁이 가득한 책을 소개하고자 합니다.

책 제목이 좀 긴데요.

"26개 프로젝트로 끝내는 콘텐츠 디자인 with 챗GPT" 입니다.

먼저 결론부터 말씀드리면 이 책을 통해서 이미지작업을 아주 쉽게 할 수 있고, 실제로 아주 유용하게 활용할 수 있게 됩니다. 특히 프롬프팅하는 방법이 아주 자세하게 나와있고 부분 수정은 어떻게 하는지, 완성된 이미지에 대한 수정과 개선은 어떻게 해야하는지 잘 나와있어 매우 유용했습니다.

아래는 책을 보면서 따라해 본 예제입니다.

예제 1

PPT 등에 사용할 수 있는 업무 관련 이미지 생성 결과

예제2

사진을 이미지로 변경 후 이모티콘 만들기

예제 3

사진에서 사람들 지우고 원하는 인물 이미지 합성하기

예제 4

라멘 홍보 포스터 제작하기

위의 예제들은 책에 있는 내용을 읽고 제가 가지고 있는 사진들을 이용해서 만들거나 수정한 이미지들입니다.

꽤 괜찮지 않나요?

이 책을 읽어야 하는 독자

이 책은 간단한 일러스트나 이미지를 사용해야 하는데 전문적인 툴을 다루지 못하는 분들께 아주 유용합니다.

그리고 이미 그런 툴을 다룰 줄 아는 분들이라고 해도 기본이미지를 베이스로 다양한 변화를 주어야 할 때 일일이 수작업으로 모두 그리지 않아도 약간의 프롬프팅 만으로도 다양한 변화를 줄 수 있어 작업 속도를 빠르게 할 수 있습니다. 회사나 학교에서 발표자료를 만들거나 수업자료를 만들 때도 아주 유용하게 활용할 수 있을 것 같습니다.

이 책의 좋은 점

이 책의 가장 좋은 점은 원하는 결과를 얻기 위해서 필요한 주의 점을 아주 자세하게 알려주고 있다는 점입니다.

위의 이미지는 이미지를 생성할 때 프롬프팅을 어떻게 해야하는지 차근차근 설명해주는 내용입니다.

간단한 프롬프트부터 좀 더 구체적이고 심화된 내용의 프롬프트까지 단계적으로 잘 설명해 줍니다.

그리고 원하는 결과가 잘 안나오는 경우 어떻게 해야 할지에 대해서도 아주 자세히 설명합니다.

그리고 단계적인 프롬프팅을 통해서 원하는 결과를 만들어내도록 안내하고 예시로 보여줍니다.

이미지를 수정하는 방법도 상세하게 안내하고 있고 특히 부분 수정을 어떻게 해야 하는지 잘 알려주고 있습니다.

제가 가장 마음에 들었던 부분은 위의 표입니다.

챗GPT의 생성 패턴을 분석해서 어떤 상황에 어떤 스타일로 생성하는 것이 좋은지를 추천해주고 있습니다.

일러스트 부분 뿐 아니라 다른 파트에서도 상황에 맞는 스타일 추천이나 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프팅 방법을 자세히 알려주고 있어서 아주 쉽게 따라해보고 응용해 볼 수 있었습니다.

총평

“26개 프로젝트로 끝내는 콘텐츠 디자인 with 챗GPT”는 챗GPT 하나만으로 아이콘, 배너, 책표지, 상세페이지, 포스터 등 실무 이미지 작업을 빠르게 완성하도록 돕는 실습형 가이드입니다. 기본 프롬프트부터 심화 프롬프팅, 부분 수정과 후처리 방법, 그리고 결과가 뜻대로 나오지 않을 때의 점검 리스트까지 단계별로 정리되어 있어 따라 하기만 해도 즉시 활용 가능한 결과물을 만들 수 있습니다.

실제 예제로 PPT용 업무 이미지 생성, 사진을 이모티콘으로 변환, 인물 제거·합성, 라멘 홍보 포스터 제작까지 구현해 보니 적용 난도가 낮으면서도 결과 품질이 만족스러웠습니다. 특히 챗GPT의 생성 패턴을 표로 정리해 상황별 추천 스타일과 프롬프트 방향을 제시하는 부분이 큰 도움이 되었습니다.

전문 툴 사용이 익숙하지 않은 분께는 진입 장벽을 낮춰 주는 길잡이이면서, 툴을 다룰 줄 아는 분께도 기본 이미지를 바탕으로 다양한 변주를 빠르게 만드는 워크플로를 제공합니다. 회사·학교 발표자료, 수업자료, SNS 운영 이미지 등 실전 제작에 곧바로 투입하기 좋습니다.

종합하면, 이 책은 짧은 시간에 ‘바로 쓰는’ 결과물을 만드는 데 최적화된 실무형 안내서입니다. 초보 크리에이터, 소상공인, 마케터·기획자, 그리고 업무 효율을 높이고 싶은 디자이너 모두에게 충분히 추천할 만한 한 권입니다.

핸즈온 생성형 AI- 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

코딩하고분석하는돌스 — Sun, 20 Jul 2025 11:52:44 +0900

"한빛미디어로부터 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

핸즈온 생성형 AI

- 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

안녕하세요. 오늘 소개할 『핸즈온 생성형 AI』 입니다. 이 책은 생성형 AI의 기본을 이해하고 최신 기술까지 습득하기 원하는 독자들에게 아주 좋은 책입니다. 복잡한 이론에 치우치기보다, 이해하기 쉬운 설명과 직접 실행하며 따라할 수 있는 실습 코드의 균형을 맞추는 데 중점이 맞추어져 있으며, 여러 최신 모델을 직접 다뤄보며 생성형 AI의 기본 원리를 확실하게 익힐 수 있습니다.

책의 전체적인 내용은 기본적으로

1부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델 의 기본

2부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델의 응용 순으로 구성되어 있으며

챕터 9장에서 오디오 모델, 10장에서 최신 트랜드 설명이 나오는 형식으로 구성되어 있습니다.

이 책을 공부하기 전에 필요한 선수지식

이 책은 파이썬 기초 문법, 파이토치를 활용한 딥러닝 코드 작성, 허깅페이스 사용법을 알고 있어야 실습 코드를 이해하고 따라할 수 있습니다.

이 책을 통해 배우는 내용

이 책은 생성형 AI의 핵심 기술인 트랜스포머와 확산 모델을 체계적으로 다룹니다. 각 장은 명확한 이론 설명으로 시작하고, 곧바로 실습 코드로 넘어가기 때문에 개념이 실제 어떻게 구현되는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

1부 : 개방형 모델 활용 (1~5장)

1부에서는 트랜스포머, 오토인코더, 확산 모델의 기초에 대해서 공부합니다.

1장: 생성형 모델의 발전과정을 역사적 순서에 따라서 쭉 공부할 수 있습니다.

2장: 트랜스포머 생성형 언어모델의 근간인 트랜스포머에 대해서 자세히 공부합니다.

특히 트랜스포머의 인코딩과 디코딩을 따로 구분해서 계보도를 제공하기 때문에 언어모델의 발전사를 한 번에 알 수 있어서 좋았습니다.

생성형 언어모델을 사용할 때 필수적인 퓨샷 개념도 잘 설명해 주고 있습니다.

3장 정보 압축과 표현에서는 생성형 이미지 모델의 근간이 되는 오토인코더부터 나옵니다.

그리고 4장에서 확산모델로 넘어갑니다

1부 마지막인 5장에서는 일반 확산 모델에서 생성되는 이미지를 제어할 수 없었던 문제를 어떻게 제어할 수 있게 되었는지를 설명합니다.

이처럼 1장에서는 현재 나와있는 모델들의 발전과정과 사용법 그리고 그 근간이 되는 이론에 대해서 자세히 공부할 수 있습니다.

2부 : 생성 모델을 위한 전이 학습 (6~7장)

2부에서는 1부에서 공부했던 모델들을 직접 파인튜닝해서 사용자의 활용목적에 더 적합하게 업그레이드 하는 방법에 대해서 자세히 알려줍니다. 2부에서도 먼저 언어모델에 대해서 공부하고 나중에 이미지 모델에 대해 나옵니다.

6장에서는 생성형 언어모델을 파인튜닝하는 방법에 대해서 설명합니다.

허깅페이스에서 내려받아 파인튜닝 할 수 있는 모델들에 대해서 정리해놓은 부분이 아주 유용했습니다.

그리고 거대 언어모델을 파인튜닝 하는것은 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

메타의 라마 3 8B 모델을 파인 튜닝하는데 필요한 최소 VRAM의 용량은 24G 입니다.

VRAM의 용량은 24G를 가진 그래픽 카드는 보통 300만원이 훌쩍 넘기 때문에 비용도 비용이고 시간과 전기요금은 별도입니다.

그래서 비디오 메모리를 적게 사용하면서도 훈련을 할 수 있는 여러가지 방법이 나왔는데 이 책은 그런 부분까지도 아주 자세히 다루고 있습니다.

또한 실제로 작동하는 코드도 있기 때문에 Google Colab 유료 버전을 이용해서 실제로 실습을 해볼 수도 있습니다.

1부에서 언어모델과 이미지 모델에 대해서 쉽고 자세하게 설명해 놓은 부분과 활용방법에 대한 내용도 좋았지만 이 책의 정말 강점은 2부의 파인튜닝이라고 생각합니다.

7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝

언어모델과 마찬가지로 7장에서는 이미지 모델에서 파인튜닝을 해 볼 수 있도록 공개되어 있는 스테이블 디퓨전 모델을 이용해 파인튜닝을 공부합니다.

3부 : 더 나아가기 (8~10장)

3부에서는 앞에서 공부한 내용을 융합해서 활용하는 법에 대해서 설명합니다.

그리고 오디오에 대한 내용을 9장에서 소개하고 10장에서는 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향에 대해서 안내하고 마무리 합니다.

이 책의 장점

이해하기 쉬운 설명: 과도한 수식이나 이론 대신, 핵심 개념을 전달하는 데 초점을 맞춘 설명으로 구성되어 있습니다.

검증된 실습 코드: 모든 예제 코드는 구글 코랩 환경에서 잘 작동하며, 비교적 간결하여 입문자도 쉽게 따라하고 변형해볼 수 있습니다.

다양한 모델 활용: GPT, 라마, 스테이블 디퓨전, 뮤직젠 등 현재 가장 주목받는 다양한 생성형 AI 모델들을 직접 사용해 볼 수 있는고 파인튜닝도 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.

이런 독자에게 권장합니다

생성형 AI를 처음 공부하지만, 직접 코드를 실행하며 배우고 싶은 분

이론적인 깊이보다 실제 모델을 다루는 실용적인 지식이 필요한 개발자

여러 종류의 생성형 AI 모델을 빠르게 경험하고 비교해보고 싶은 학생 및 연구원

결론

『핸즈온 생성형 AI』는 생성형 AI 분야의 입문자를 위한 훌륭한 첫걸음입니다. 명확한 설명과 간결한 실습 코드, 그리고 여러 최신 모델을 직접 다뤄볼 수 있는 경험을 통해 이 분야의 튼튼한 기초를 쌓을 수 있습니다. 이론과 실습의 균형이 잘 잡힌 책을 찾는다면 좋은 선택이 될 것입니다.

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝- 딥러닝 기본을 공부하고 실력을 향상하고 싶은 이를 위한 길잡이 -

코딩하고분석하는돌스 — Mon, 23 Jun 2025 21:46:03 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서

책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

- 딥러닝 기본을 공부하고 실력을 향상하고 싶은 이를 위한 길잡이 -

안녕하세요. 오늘은 『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』이라는 도서를 소개합니다. 이 책은 AI와 딥러닝의 기본 개념을 학습한 이후, 실제로 이를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 실질적인 방향을 제시합니다. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』 등의 입문서를 마친 독자들에게 적합하며, 딥러닝의 이론에서 실제 적용으로 넘어가고자 하는 분들에게 유익한 자료가 될 수 있습니다.

이 책을 통해 배우는 내용

『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』의 가장 큰 특징은 컴퓨터 비전과 자연어 처리라는 두 주요 분야를 중심으로, 총 20개의 실용적인 프로젝트를 직접 구현하며 학습할 수 있다는 점입니다. 단순한 기능 설명에 그치지 않고, 각 기술의 등장 배경과 발전 과정을 자연스럽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

Part 1. 컴퓨터 비전의 핵심 개념 학습 (Chapter 1~3)

Chapter 1. CNN으로 패션 이미지 분류

LeNet을 기반으로 패션 아이템 이미지를 분류하는 모델을 구현하며, 합성곱 신경망(CNN)의 기본 구조와 작동 원리를 실습을 통해 익힙니다.

Chapter 2. 사전 훈련된 모델로 강아지/고양이 분류

AlexNet, VGGNet, ResNet 등의 사전 훈련된 모델을 적용하여, 고양이와 강아지 이미지를 분류하는 프로젝트를 진행합니다. 사전 학습 모델의 개념과 전이 학습의 기본을 이해할 수 있습니다.

Chapter 3. 고급 CNN 및 전이 학습 실습

DenseNet, MobileNet, EfficientNet 등 고성능·경량화된 모델을 활용하여, 피스타치오 품종 분류 등의 프로젝트를 수행하며 실무에서의 활용 감각을 익힙니다.

Part 2. 트랜스포머 기반 자연어 처리 (Chapter 4~6)

Chapter 4. 인코더 기반 감성 분석

BERT, RoBERTa, DistilBERT와 같은 인코더 모델을 활용하여 영화 리뷰 텍스트의 감성(긍·부정)을 분류합니다.

Chapter 5. 디코더 기반 텍스트 생성

GPT-2, Llama 3, Gemma 2 등을 활용해 AI가 문장을 생성하는 과정을 학습합니다. 최신 대규모 언어 모델을 실습할 수 있는 기회를 제공합니다.

Chapter 6. 인코더-디코더 모델을 이용한 텍스트 요약

BART, T5 등의 모델을 사용하여 긴 문장을 요약하는 프로젝트를 진행합니다. 문장 이해와 생성의 통합적 구조를 경험할 수 있습니다.

최신 LLM 실습: Llama 3 예제

이 책에서는 Llama 3와 같은 최신 LLM을 KerasNLP 라이브러리를 통해 간편하게 실습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

llama = keras_nlp.models.CausalLM.from_preset("llama3_8b_en")
llama.generate("I am a...", max_length=30)
llama.fit(my_dataset)

이처럼 사전 학습된 모델을 손쉽게 불러오고, 성능을 확인하며, 나만의 데이터로 미세 튜닝하는 일련의 과정을 실습할 수 있습니다.

실습 중심의 접근과 친절한 지원

이 책의 또 다른 특징은 다음과 같습니다:

KerasNLP 기반 간결한 구현: 복잡한 설정 없이 최신 모델을 몇 줄의 코드로 불러오고 실습할 수 있습니다.
구글 코랩 기반 실습: 별도 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 실습이 가능합니다.
학습 지원 커뮤니티 제공: 저자가 운영하는 유튜브 강의와 커뮤니티를 통해 학습 중 생기는 질문에 대한 지원을 받을 수 있습니다.

이런 독자에게 권장합니다

딥러닝 입문을 마치고 실무형 프로젝트 경험을 쌓고자 하는 분
GPT, Llama 등 최신 언어 모델을 직접 실습하고자 하는 분
이론보다는 실습 중심으로 빠르게 실력을 향상시키고자 하는 분

결론

『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』은 딥러닝 기술의 흐름을 따라가며 실용적인 프로젝트를 통해 학습할 수 있도록 구성된 도서입니다. 이 책은 단순히 모델을 사용하는 데서 그치지 않고, 학습자가 실제로 모델을 구현하고, 응용하며, 나아가 독자적인 프로젝트를 설계할 수 있도록 안내합니다. 딥러닝에 대한 이해를 심화하고 실습 경험을 쌓고자 하는 독자에게 적합한 학습 자료로 평가할 수 있습니다.

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 개정판- 최신 버전으로 잘 업그레이드 된 머신러닝 딥러닝 입문서 -

코딩하고분석하는돌스 — Thu, 29 May 2025 08:37:36 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서

책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 개정판

- 최신 버전으로 잘 업그레이드 된 머신러닝 딥러닝 입문서 -

이번에 소개할 책은 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝 의 개정판입니다.

초판이 나왔을 때 바로 구입해서 봤던 책이고 현재 강의 교재로 활용하고 있는 책이기도 합니다. 이 책을 교재로 활용하는 이유는 쉽고 자세한 설명 때문이었습니다. 그리고 내용이 너무 방대하거나 간결하지않고 분량도 적당해서 강의용으로 딱 좋습니다. 그리고 내용도 가상의 인물들이 데이터분석을 업무에 적용해가는 스토리텔링식으로 이루어져있어서 지루하지 않고 재미있게 공부할 수 있습니다.

책의 표지입니다. 왼쪽이 구판이고 오른쪽이 개정판입니다. 개정판에서 달라진 부분 위주로 소개하겠습니다.

1. 내용추가

이전판에서 챕터 하나가 더 추가되었습니다. 구판은 텍스트를 위한 인공 신경망 RNN, LSTM, GRU 까지만 나와 있었는데 최근 GPT를 필두로한 LLM의 발전에 발맞추어 Attention과 Transformer에 대한 내용이 새롭게 추가되었습니다.

2. 자주 하는 질문 코너 추가

개정판에서 아주 마음에 들었던 부분인데요. 구판에서 독자들이 남긴 질문을 모아서 자주하는 질문이라는 코너가 챕터 중간중간에 추가되었습니다. 다른 책에서 다루는 내용이라 본 책에서 빠진 내용도 있고, 아주 자세히 설명하기에는 수준이 맞지 않아서 생략된 내용들에 대해서 들어온 질문들 중 자주 나왔던 질문을 모아서 답변을 정리해 주었습니다.

3. 텐서플로, 케라스 최신 코딩 문법 반영

tensorflow 2.16 이후부터 keras3.0이 도입되면서 tensorflow를 이용해 코딩시 문법이 몇 몇 변경되었습니다.

예전에는

model.add(Flatten(input_shape(28,28))

이렇게 작성했던 코드가

model.add(Input(shape=(28,28))
model.add(Flatten())

이런 식으로 변경되었죠.

데이터를 넣는 입력층을 만들때 방식이 변경된 것인데 최신 버전에 맞추어 코드가 잘 변경되어 있었습니다. 이것 외에도 모델을 저장할 때 구 버전에서 .h5로 저장하던 것이 .keras로 변경되었는데 그런 부분도 빠짐없이 다 변경되어 있습니다.

4. 파이토치 내용 추가

그리고 파이토치에 대한 내용도 추가되어 있습니다. 파이토치는 Meta에서 만든 딥러닝 라이브러리인데 주로 학계에서 많이 사용하고, LLM 쪽에서는 파이토치를 더 많이 사용하는 경향이 있습니다. 사전 학습된 모델을 사용할 수 있는 hugging face나 lang chain을 이용할 때도 파이토치가 더 많이 사용되고요. 그래서 그런지 파이토치에 대한 내용이 새롭게 추가되었고, 그 덕에 tensorflow와 pytorch 코드를 비교하며 공부할 수 있습니다.

5. 어텐션과 트랜스포머 내용 추가

LLM 이 대세인 만큼 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝에도 LLM이 탄생할 수 있었던 배경인 attention과 transformer 에 대한 내용이 추가되었습니다. 새로운 챕터가 생긴 것으로 앞 부분의 내용과 연계된 내용으로 재미있게 학습할 수 있습니다.

6. 마무리

이번에 새롭게 개정된 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝에 대해서 이전 책과 달라진 점에 대해서 소개했는데요. 최신 트랜드에 맞추어 attention과 transformer에 대한 내용이 추가된 점이 가장 큰 차이점이지만, 독자들의 질문을 모아놓은 자주하는 질문 코너를 통해 독자들의 의문점을 해결해준 점, 그리고 최신 버전의 코드로 모두 업그레이드 해준 점이 아주 마음에 들었습니다. 이제 시계열 분석만 추가된다면 더 바랄 것이 없는 책이 될 수 있겠네요. 다음 개정판도 기대해 보겠습니다. ^^

#한빛미디어 #혼자공부하는머신러닝딥러닝 #데이터분석 #머신러닝 #딥러닝 #데이터분석교재

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 2판- 제대로 업그레이드 된 LLM 학습서 -

코딩하고분석하는돌스 — Fri, 25 Apr 2025 22:43:06 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 2판

- 제대로 업그레이드 된 LLM 학습서 -

이번에 소개할 책은 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 입니다.

작년에 1판이 나왔을 때 바로 사서 읽었던 책이 었는데 LLM을 종류별로 소개하고 각 LLM 별 특징과 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 다르게 해야하는지 아주 자세하게 나와있어서 LLM을 이해하는데 아주 많은 도움이 되었던 책입니다.

책 내용은 아주 좋았는데 1판에는 큰 단점이 있었는데요. 그것은 잘 정리되지 않은 소스코드였습니다. 저자의 github에서 코드를 다운로드 받을 수 있는데 코드가 챕터별로 정리되어 있지도 않고 데이터도 있다가 없다가 해서 책의 내용을 따라하기 어려울 정도였습니다. 특히 책에는 라이브러리를 임포트 해오는 부분이 모두 생략되어 있기 때문에 책만 보고는 필요한 라이브러리가 뭔지도 알기 어려운데, 코드도 제대로 정리가 안되어 있고, 데이터도 준비가 되어 있지 않으니 아주 불편했었습니다.

그런데 이번 개정판에는 이전판에서 불편했던 부분이 다 잘 개선되어 있더군요. 깃허브의 코드도 이전과 비교해서 한결 잘 정리가 되어있고, 데이터도 잘 준비되어 있어서 이전처럼 이것이 어디의 코드인지 헤메거나 데이터가 없어서 따로 책에서 사용한 데이터가 뭔지 찾는 일이 없어졌습니다.

책 내용은 챕터 4 CHAPTER 4 AI 생태계: 조각 맞추기가 추가되면서 내용이 좀 더 늘어났습니다.

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 2판의 가장 큰 장점은 현재 나와 있는 주요 LLM을 하나하나 소개하고 각각의 LLM에 같은 프롬프트를 입력했을 때 어떤 차이가 나는지를 비교하며, LLM에 따라서 어떻게 프롬프트를 바꿔야하는지를 아주 구체적으로 안내해 주고 있다는 점입니다.

그리고 각 LLM에서 가능한 파인튜닝 방법, 서비스를 개발해서 운영할 때 주의점, 프롬프트 보안에 이르기까지 자세히 소개합니다.

시중에 많은 LLM 관련 책들이 있지만 이렇게 여러 개의 LLM을 비교하면서 알려주는 책은 드물기에 여러 LLM 책들 중에서도 희소성이 있다고 할 수 있습니다.

여러 LLM의 특징을 이해하고 사용하고 싶다면 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM은 큰 도움이 될 것입니다.

#한빛미디어 #쉽고빠르게익히는실전LLM2판 #LLM #인공지능 #거대언어모델

NLP와 LLM 실전 가이드- nlp 기초부터 LLM까지 자세히 공부할 수 있는 책 -

코딩하고분석하는돌스 — Sat, 22 Mar 2025 14:51:47 +0900

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

NLP와 LLM 실전 가이드

- nlp 기초부터 LLM까지 자세히 공부할 수 있는 책 -

안녕하세요.

이번에 소개할 책은 "NLP와 LLM 실전 가이드: 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지" 입니다.

결론부터 간단하게 이야기 하면 NLP를 처음 공부하는 분들도 쉽게 이해할 수 있는 난이도로 아주 체계적으로 잘 만들어진 책이라고 할 수 있을 것 같습니다.

내용은 간단한 수학, 머신러닝을 활용한 NLP, 딥러닝을 활용한 NLP, LLM 의 원리와 LLM을 효율적으로 활용하는 방법, LLM을 이용한 서비스를 만드는 방법, 향후 기술에 대한 내용으로 구성되어 있습니다.

내용이 너무 쉽지도 너무 어렵지도 않은 적당한 난이도로 되어 있고 자연어 처리에 대해서 전반적으로 이해하기 쉽도록 되어 있습니다.

이 책의 가장 큰 장점은 쉬운 내용 뿐만 아니라 실제로 서비스를 개발할 때 어떻게 해야 하는지 개발 과정 파이프라인을 알려주고 그에 대한 상세한 설명이 있다는 점입니다.

또한 예제 프로젝트를 제시하고 코드로 구현도 가능해서 실제로 파이프라인을 어떻게 구현해야 하는지도 정확히 알려줍니다.

두번째 장점은 아주 최신 버전으로 내용이 구성되어 있어서 지금 바로 책의 내용으로 개발하고 바로 사용이 가능하다는 점입니다.

최근 인공지능 개발 속도가 워낙 빨라서 조금만 지나도 사용법이 바뀌어서 코드에 에러도 많고 이미 옛기술이 되어 버릴수도 있는데 이 책은 가장 최신의 내용도 소개하고 있습니다.

세 번째 장점은 최근 LLM의 문제를 해결하는 방안으로 최근 각광받고 있는 RAG와 인공지능 서비스를 개발하는데 있어서 최근 사용되고 있는 Langchain에 대해서도 자세히 설명하고 있다는 점입니다.

마지막으로 미래 LLM 관련 기술 동향에 대한 내용도 알려줍니다.

이처럼 "NLP와 LLM 실전 가이드: 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지"는 NLP에 대한 전반적인 내용을 적당한 난이도로 잘 공부할 수 있는 책입니다. 지금까지 여러 권의 NLP관련 서적을 보았지만 이렇게 술술 잘 읽히는 책은 드물었던 것 같습니다. NLP 자연어 분석에 대한 내용을 체계적으로 공부하기에 아주 좋은 책이고 NLP와 LLM에 관심이 많다면 꼭 읽어보시기 바랍니다.

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GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판 - 인공지능 서비스 개발을 위한 필독서 -

코딩하고분석하는돌스 — Sun, 23 Feb 2025 11:48:51 +0900

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판

- 인공지능 서비스 개발을 위한 필독서 -

오늘 소개할 책은 GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판 입니다.

결론부터 먼저 말씀드리면 ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해 서비스를 개발하기 위해서 꼭 읽어봐야할 필독서라고 할 수 있습니다.

요즘 인공지능 기술이 워낙 빠르게 발전하고 있고 수시로 업데이트가 이뤄지기 때문에 조금만 지나도 옛 정보가 되어버리는데요. 이 책은 2024년 11월까지의 내용을 기준으로 업데이트가 되어 있기 때문에 오류 없이 실습을 잘 할 수 있었습니다. 이 글을 쓰는 지금은 또 딥시크 사태 이후 OpenAI가 ChatGPT o3 를 발표해서 이 책의 내용의 주가 되는 ChapGPT 4o, 부록으로 추가한 o1 이 이미 이전 버전이 되어 버렸지만 OpenAI API의 인터페이스가 아직 그대로 유지중이기 때문에 여전히 최신 버전의 책으로서 가치가 있다고 할 수 있습니다.

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판의 장점

이 책의 가장 큰 장점은 OpenAI API의 인터페이스를 하나하나 자세히 설명해 주고 있고, 실재 앱이나 웹 서비스를 개발 후 운영하는데 있어서 어떤 모델을 사용하는 것이 비용대비 효용성이 높은지까지 잘 설명해주고 있다는 점입니다. OpenAI API에는 다양한 모델이 있고 4o 같은 모델의 성능이 좋긴하지만 마구 사용하다가 보면 비용이 상당히 많이 발생합니다. 그래서 가격과 성능을 놓고 고민을 해야 하는데 이 책에서 잘 설명하고 있어서 상당히 도움이 많이 되었습니다.

요청 제한에 대한 부분도 잘 설명해주고 있습니다.

OpenAI는 시간당 사용가능한 토큰 수가 정해져 있는데요.

처음 OpenAI의 API를 사용하다가 보면 이 부분을 간과해서 서비스가 실제 운영될 때 제한을 초과해 문제가 되는 경우가 생깁니다. 저도 예전에 겪었던 문제인데 그런 부분도 자세히 설명하고 있어서 좋았습니다.

프롬프트 엔지니어링에 대해서도 아주 자세히 설명합니다. ChatGPT는 프롬프트를 어떻게 주느냐에 따라서 결과가 많이 달라지는데 OpenAI에서 제공하는 가이드에 따라서 어떻게 프롬프트를 주어서 원하는 결과를 얻을 수 있는지 자세하게 설명해고 있습니다.

요즘 가장 주목 받고 있는 RAG(검색 증강 생성) 에 대해서도 자세히 설명합니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI에서 가장 문제가 되는 점은 할루시네이션 즉 거짓말을 하는 것입니다. 그래서 신뢰성 있는 서비스를 위해서는 그 거짓말을 하지 않게 하는 것이 매우 중요하고, 그래서 최근 각광받는 기술이 RAG 입니다. GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판은 RAG도 자세히 다루고 있으며 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 비교하면서 어떤 방법이 비용 대비 더 좋은 결과를 가져올 수 있는지에 대한 가이드도 제시하고 있습니다.

보안에 대한 부분도 놓치지 않습니다. 생성형 인공지능의 취약점은 프롬프트 인젝션입니다. LLM 모델이 어떻게 작동할지 예측하기 어렵기 때문에 특정 프롬프트에 의해서 노출되어서는 안되는 내용이 노출되어 버리는 경우가 있는데, 그런 취약점을 어떻게 막을 수 있는지도 여러가지 예시를 들어 설명해줍니다.

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판은 2024년 11월까지의 내용을 기반으로 ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해서 어떻게 원하는 서비스를 잘 만들 수 있는지 자세히 설명하는 책입니다.

최신 내용을 반영하고 있어서 바로 사용이 가능하고, 상세한 설명이 돋보이는 책입니다.

그리고 서비스를 만들고 운영하면서 생길 수 있는 여러가지 문제들, 정확한 결과를 원하기 위해서 필요한 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 자세히 설명하고 있으며 그에 따른 비용문제와 요청 제한까지 비교해줍니다. 그리고 보안문제도 놓치지 않고 잘 설명하고 있어서 성능좋으면서 비용도 잘 조절하고 안전한 서비스를 개발할 수 있도록 모든 분야를 잘 설명해주고 있습니다.

책의 후반부에는 hugging face, langchain, LLama index까지 설명해주고 있어서 LLM을 이용해서 서비스를 개발할 때 필요한 모든 내용을 다 소개하고 있습니다.

ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해 서비스를 개발하고 싶다면 꼭 읽어봐야할 필독서라고 할 수 있습니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

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mini-forge windows에 설치하기

코딩하고분석하는돌스 — Sat, 15 Feb 2025 18:54:41 +0900

mini-forge windows에 설치하기

1. 아래의 링크를 클릭해 miniforge github 페이지로 이동한다.

https://github.com/conda-forge/miniforge

GitHub - conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution.

A conda-forge distribution. Contribute to conda-forge/miniforge development by creating an account on GitHub.

github.com

2. 이동된 페이지에서 스크롤을 내려 windows install을 찾는다.

스크롤을 중간쯤 내리다가 보면 Install 부분에 Windows 가 있고 거기에서 the Windows installer를 찾아 클릭하면 설치파일이 다운로드 된다.

3. 다운로드 폴더로 이동해 설치 파일을 실행한다.

4. mini-forge를 설치한다.

모든 값을 기본 세팅으로 하고 Next를 누르면 설치가 완료된다.

5. mini-forge 설치 확인

시작버튼을 누르면 목록에서 Miniforge Prompt가 생긴 것을 확인할 수 있다.

그것을 클릭하자.

그러면 아래와 같이 cmd 창이 열리면서 경로 왼쪽에 (base)가 생긴 것을 확인할 수 있다.

프롬프트 경로 왼쪽에 (base)가 있으면 mini-forge가 정상적으로 설치된 것이고 conda 환경이 제대로 작동하는 것이다.

git설치, github연결하기 - ssh 퍼블릭키 생성 및 등록, vscode설치 및 플러그인 설치 포함 -

코딩하고분석하는돌스 — Sat, 15 Feb 2025 17:30:31 +0900

git설치, github연결하기

- ssh 퍼블릭키 생성 및 등록, vscode설치 및 플러그인 설치 포함 -

1. 크롬웹브라우저 설치

여러 웹브라우저가 있지만 개발할 때 가장 편리한 것은 역시 Google Chrome 이다. 먼저 크롬 웹브라우저를 설치한다.

Chrome - 원하는 대로 활용할 수 있는 빠르고 안전한 웹브라우저

Chrome 웹브라우저

더욱 스마트해진 Google로 더 간편하고 안전하고 빠르게.

www.google.com

2. 압축 해제 프로그램(반디집) 설치

폴더 생성이나 압축 해제시 편리하게 사용할 수 있는 압축 해제 프로그램을 설치한다.

https://kr.bandisoft.com/bandizip/dl/

반디집 - 반디집 설치파일 다운로드

반디집을 다운로드해 주셔서 감사합니다. 반디집을 다운로드해 주셔서 감사합니다. 이 프로그램도 사용해 보세요! 반디집 설치하기 최근 다운로드는 화면 우상단에서 확인할 수 있습니다. 설치

kr.bandisoft.com

위의 링크에서 자동다운로그가 안되면 "이곳을 클릭"을 누르면 다운로드 된다.

다운로드 폴더에서 반디집 설치 파일을 찾아 실행하고 설치한다.

라이선스는 왼쪽의 무료 에디션 선택

아래 화면이 나오면 지금적용을 누르고 왼쪽의 확인을 누른다.

3. vscode 다운로드 및 설치

구글에서 vscode를 검색한다.

검색 결과중에서 Download 클릭

다운로드 페이지로 이동하면 왼쪽의 Windows용 다운로드 버튼을 눌러 설치 파일을 다운받는다.

크롬브라우저의 오른쪽 상단에 다운로드 상황이 표시되면서 다운로드가 된다.

다운로드 폴더로 이동해서 설치파일을 실행하고 vscode를 설치한다.

동의합니다를 선택하고 다음 클릭

설치 경로가 나오는데 기본으로 놔두고 다음 클릭

시작 메뉴 폴더도 기본으로 놔두고 다음 클릭

바탕 화면에 바로가기 만들기 체크 후 다음 클릭

설치를 누르고 진행

설치가 완료되면 종료를 눌르고 마친다.

종료를 누르고 나면 vscode가 실행되고 설정 화면이 나온다.

설정을 해도 되고 안해도 되는데 두번째 항목 Choose your theme 에서 원하는 테마를 고르고 하단의 Next Section을 누른다.

Next Section을 누르면 아래와 같은 항목이 나오는데 그 중 Install Git를 선택하고 파란색의 Install Git을 클릭한다.

그러면 git 설치 페이지로 바로 이동한다.

4. Git 설치

git 홈페이지로 이동하면 아래와 같이 나오는데 왼쪽 메뉴중에서 Downloads를 클릭한다.

녹색바탕의 모니터 그림 안쪽에서 Download for Windows를 클릭한다.

여러가지 설치 옵션중에서

Standalone Installer에 있는 64-bit Git for Windows Setup을 클릭해 다운로드 받는다.

링크 클릭 후 다운로드가 되는 것을 확인한다.

다운로드가 완료되면 git 설치 파일을 클릭해서 설치를 시작한다.

라이센스 확인 후 Next 클릭

설치 위치를 기본으로 두고 Next 클릭

Select Compnents도 기본으로 두고 Next 클릭

Select Start Menu Folder도 그대로 유지하고 Next 클릭

Choosing the default editor used by Git 에서 드롭다운 메뉴를 클릭해

Use Visual Studio Code as Git's default editor 선택

Use Visual Studio Code as Git's default editor 선택 후 Next 클릭

Adjusting the name of the initial branch in new repositories가 나오면 아래쪽의

Override the default branch name for new repositories 선택

이것을 선택하지 않으면 나중에 github에 연결할 때 매번 브랜치명을 변경해야 하기 때문에 번거로워 지므로 반드시 선택 한다.

Adjusting your PATH environment 는

Git from the command line and also from 3rd-party software 기본값 사용

Next 클릭

Choosing the SSH executable 도 기본값인 Use bundled OpenSSH 를 유지하고 Next 클릭

이후 설정은 모두 기본값으로 유지하고 Next 클릭

최종적으로 Install 버튼을 누르면 git이 설치된다.

git 설치가 완료되면 Finish를 눌러 닫는다.

Git 설치가 완료되었다면 아까 Git 설치링크를 열었던 vscode로 돌아가 확장프로그램을 설치한다.

vscode 왼쪽에 있는 확장프로그램 아이콘을 클릭하고 검색창에 확장프로그램 이름을 입력한다.

확장프로그램에 있는 install 버튼을 눌러 설치한다.

설치할 확장 프로그램명은 아래와 같다.

1. Auto Rename Tag

2. CSS Navigation

3. Font Awesome Auto-complete & Preview

4. html tag wrapper

5. Live Server

6. Power Mode

7. Prettier - Code formatter

8. vscode-icons

설치가 완료되면 아래와 같이 INSTALLED 목록에 설치된 목록이 표시된다.

5. git 로컬 저장소 만들고 로컬 저장소와 github 레포지토리 연결하기

1) 윈도우 탐색기를 열고 버전을 관리할 디렉토리를 생성한다.

아래 예제에서는 fintech 라는 폴더를 생성했다.

2) 생성한 폴더 안으로 들어간 후 윈도우 탐색기의 경로창을 마우스로 클릭하고 cmd를 적고 enter를 쳐서 cmd 창을 연다.

위와 같이 경로창에 cmd라고 적고 enter를 치면 아래와 같이 검은 색의 cmd 창이 나온다.

경로 위치가 C:\fintech>인 것을 확인하자.

3) cmd창에 git init 을 입력해 현재 폴더에 git 로컬 저장소를 생성한다.

git init

4) dir/w/a 명령을 이용해 .git 디렉토리가 생성되었는지 확인한다.

dir/w/a

.git 디렉토리가 생성되었다면 로컬 저장소는 생성이 완료된 것이다.

5) github의 원격 저장소와 연결을 위해 ssh public key 생성하고 내용 복사하기

github의 원격저장소와 로컬 저장소를 연결하기 위해서는 먼저 ssh public key 생성이 필요하다.

(1) 먼저 ssh가 설치되어있는지 확인하기 위해 ssh 명령어를 먼저 입력 후 실행해 본다.

ssh

ssh가 올바르게 설치되어 있다면 ssh를 입력후 enter를 누르면 위와 같이 옵션에 대한 내용이 출력된다.

ssh가 올바르게 설치되어 있으므로 이제 public key를 생성하고 github에 등록하자.

(2) ssh public key를 생성한다.

ssh-keygen -t rsa -C "이메일주소" 를 입력해 생성한다.

ssh-keygen -t rsa -C "이메일주소"

ssh-keygen -t rsa -C "이메일주소" 를 입력하고 enter를 치면 뭔가 입력하라고 나오는데 그냥 enter를 치면 넘어가진다.

3번 enter 입력이 필요하다.

enter를 3번 입력하고 나면 public key가 생성된다.

(3) public key 가 있는 경로로 이동하기

ssh public key는 C:\Users\사용자명\.ssh 위치에 있다.

이 예제에서는 사용자명이 user이기 때문에 C:\Users\user\.ssh 이다.

이 곳에서 id_rsa.pub 파일을 찾는다.

(4) id_rsa.pub 파일 열고 내용 복사하기

id_rsa.pub파일을 선택하고 더블 클릭하면 .pub 파일을 열 앱을 선택하는 창이 나온다.

텍스트 편집기이면 어느 것이든 괜찮지만 여기서는 vscode를 사용해 열도록 한다.

Visual Studio Code를 선택하고 항상으로 연다.

(5) 내용 복사하기

파일을 열면 ssh-rsa로 시작하는 코드가 있는데 이것을 ctrl + A 키로 모두 선택한 후 ctrl + C 로 복사한다.

6) github에 계정 생성하고 ssh key 등록 및 repository 만들기

(1) 크롬웹브라우저를 열고 git hub를 검색한다.

(2) 링크를 클릭해 들어가면 메인 페이지가 나오고 오른쪽 위에 Sign in 과 Sign up 이 보인다.

이미 계정이 있다면 Sign in으로 로그인하고 아직 계정이 없다면 Sign up으로 계정을 만든다.

(3) 로그인 후 프로필 아이콘을 클릭한다.

프로필 아이콘은 로그인 후 화면에서 오른쪽 가장 위에 있다.

(4) 클릭하면 나오는 메뉴중에서 Settings를 클릭한다.

(5) Settings를 클릭하면 왼쪽에 메뉴가 표시되는데 그중에서 SSH and GPG keys를 클릭한다.

그러면 오른쪽에 SSH keys가 표시되고 녹색의 New SSH key 등록버튼이 보일것이다.

여기서 녹색의 New SSH key 등록버튼을 클릭해 아까 복사했던 ssh-public key를 등록하자.

New SSH key를 누르면 아래와 같이 새로운 SSH key를 등록하는 창이 나온다.

Title 부분에는 어떤 컴퓨터의 어떤 로컬 저장소를 연결할 것인지 구분하기 쉬운 이름을 적어준다.

이 예제에서는 fintech 디렉토리의 내용을 연결할 것이므로 title을 fintech로 지정하였다.

(6) Key부분에는 위에서 복사했던 id_rsa.pub 의 내용을 붙여 넣는다.

id_rsa.pub의 내용을 key 부분에 붙여 넣은 후 Add SSH key 버튼을 누르고 등록한다.

(7) fintech로 ssh public key가 저장 된 내용을 확인한다.

(8) 오른쪽 상단의 프로필 아이콘을 다시 누르고 나오는 메뉴에서 Your repositories를 클릭한다.

(9) 원격 저장소를 생성하기 위해 오른쪽에 있는 New 버튼을 클릭한다.

(10) New를 누르면 Repository name 입력부분과 Description, Public/Private 선택 부분이 나온다.

여기서 필수 내용인 Repository Name만 지정하고 나머지는 기본값을 둔 후 Create Repository 를 눌러 원격 저장소를 생성한다.

이 예제에서는 Repository name을 fintech_service_2nd 로 지정했다.

7) github 원격저장소와 로컬 저장소 연결하기

github에서 원격저장소를 생성하면 아래와 같은 화면이 나오고

..or create a new repository on the command line 하단에 여러 명령어들이 나오는데 그것을 한 줄씩 복사해서

붙여넣고 실행해 로컬 저장소와 github의 원격 저장소를 연결한다.

(1) 가장 윗줄의 echo "# fintech_service_2nd" >> README.md 를 복사한다.

(2) 경로가 C:\fintech> 인지 확인한 후 echo "# fintech_service_2nd" >> README.md 를 붙여 넣은 후 실행한다.

echo "# fintech_service_2nd" >> README.md

(3) 실행 후 dir/w로 확인해 보면 README.md 파일이 만들어진 것을 확인할 수 있다.

dir/w

(4) git add 명령어를 이용해 생성한 README.md 파일을 git 로컬 저장소에 스테이징 한다.

git add README.md

그리고 git status 명령어로 staging이 제대로 되어있는지 확인한다.

git status

new file: 에 README.md 가 있다면 정상적으로 staging 된 것이다.

(5) git commit 명령어를 이용해 staging 된 내용을 로컬 저장소에 commit 한다.

git commit -m "first commit"

그러면 커밋이 되지 않고 Author identity unknown 이라는 메세지가 나오면서 email과 name을 등록하라고 나온다.

git을 처음 사용할 때 나오는 내용이므로 당황하지 말고 화면에 표시된 명령어를 수정해서 실행해 내용을 등록하자.

(6) email과 name을 아래와 같이 등록한다.

email은 github id를 적으면 되고 name에는 github에 등록한 name을 적어주면 된다.

git config --global user.email "github id로 등록한 이메일"

git config --global user.name "github에 등록한 name"

(7) 다시 한 번 git commit 명령어로 로컬 저장소에 commit 한다.

git commit -m "first commit"

그러면 아까와 다르게 1 file changed, 1 insertion(+)이라고 나올 것이다.

(7) 이제 git remode add 명령어로 로컬 저장소와 github의 Repository(원격 저장소)를 연결해 준다.

먼저 git branch 명령로 현재 브랜치 이름을 확인한다.

git branch

브랜치 이름이 main인지 확인하자 혹시 master로 나온다면 git branch -M main을 이용해서 브랜치를 main으로 변경해야 한다. 우리는 위에서 git을 설치할 때 main으로 변경하도록 했기 때문에 기본적으로 main으로 설정되어 있다.

github Repository를 만든 후 나왔던 명령어 중에서 git remote로 시작하는 부분을 복사해 붙여넣고 실행한다.

git remote add origin git@github.com:haram4th/fintech_service_2nd.git

(8) 로컬 저장소의 내용을 github 원격 저장소(Repository)에 저장하기

github Repository를 만든 후 나왔던 명령어 중에서 마지막인 git push -u origin main을 복사해 붙여넣고 실행한다.

git push -u origin main

그러면 로컬 저장소에 commit 된 내용이 github에 만들 repository에 저장된다.

(9) github의 repository로 가보면 로컬에서 만들었던 README.md 파일이 저장되어 있는 것을 확인할 수 있다.

이렇게 해서 vscode 설치, vscode 확장프로그램 설치, git 설치, 로컬 저장소 생성, ssh public key 생성, github에 ssh key 등록하기, github에 repository 생성하기, 로컬 저장소와 github repository 연결하고 동기화 하는 것 까지 마쳤다.