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출간 전 책 소식

가을에 어울리는 '괘불탱' 채색 수행 어떠세요?(편집후기 2탄) 1탄 읽고 오셨지요?11월, 제이펍에 '부처핸썸'이 찾아옵니다. 갑자기 가을이 되었습니다. 파주의 가을 퇴근길은 날아가는 철새 대열을 볼 수 있는 아름다운 풍경이 함께합니다. 이번 가을 단풍 나들이를 계획 중이시라면 가까운 산사에 들러보시면 어떨까요? 법당의 단청이나 후불화 등 한국의 문화유산도 함께 느껴보시는 시간 되시길 바라며, 《우리가 사랑한 괘불탱, 마음 챙김 컬러링 북》 편집후기 2탄 시작합니다. 편집후기 1탄에 이어 ... 실오라기 같은 희망을 품고 연구원을 찾아갔어요. 연구원에 대한 정보는 검색이 전부였지만, '연구원'이니 불화 전문가 집단일 것이라는 확신으로 달려갔습니다. 한편으로는 연구원 사무실이 - 부처님 오신 날처럼 - 여기저기 꽃등과 불화가 걸려 있으면 어색해서 어쩌지 긴장하.. 더보기
딥러닝을 어떻게 그림으로 배워? 요즘 AI는 정말 마법 같습니다. 프롬프트 한 줄로 시가 나오고, 코드가 짜지고, 이미지가 뚝딱 나오죠. 그런데 마법을 쓰려면 주문의 구조, 딥러닝에 대해 알아야겠죠. 하지만 딥러닝을 배운다고 하면 대개 수학 공식과 행렬 연산부터 떠오르고, 그 복잡한 이론 때문에 첫 장부터 책을 덮는 경우가 많습니다. 신경망이 대체 어떻게 학습을 하는지, 역전파가 왜 필요한지, 트랜스포머가 도대체 뭘 ‘변환’하는 건지 감이 안 오는 건 당연한 일입니다. 《그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의》, 머리에 쏙쏙 들어오는 딥러닝 그림책이 바로 그 막연함을 해결해줍니다. “딥러닝을 어떻게 그림으로 배워?”라고 하실지도 모르지만, 이 책의 저자, ‘데이터계의 밥 로스’라고 불리는 조시 스타머는 그 특유의 친절함.. 더보기
과거가 미래를 돕는다 요즘 핫한 딥러닝(deep learning) 또는 심층학습이라는 말을 들어 보셨을 텐데요, 이 '딥러닝'이라는 것은 60년 먹은 신경망 알고리즘을 재포장한 것일 뿐이고, 딥러닝이 기계학습(machine learning)의 한 분야가(심지어는 AI 이론의 한 분야도) 아니라 컴퓨터 아키텍처의 한 갈래라는 주장도 가능합니다. 사실 딥러닝이 탁월한 성과를 내는 비결은 알고리즘 자체가 아니라 컴퓨터 아키텍처의 발전에 있기 때문입니다. 수많은 GPU와 커스텀 프로세서로 이루어진 클러스터를 통한 대규모 하드웨어 병렬화 덕분에 오래된 알고리즘을 예전보다 엄청나게 큰 규모에서 빠르게 실행할 수 있고, 컴퓨터 아키텍처의 이런 발전들에 힘입어 우리는 드디어 신경망을 실질적인 문제들, 이를테면 동영상 안의 물체 인식이나 챗.. 더보기
11월, 제이펍에 '부처핸썸'이 찾아 옵니다. (편집후기 1탄 & 펀딩) 11월. 부처님이 오시는 5월도 아니고, 곧 있으면 예수님 오실 12월을 앞두고 멋진 부처님의 존상을 모은 괘불도 컬러링 북 《우리가 사랑한 괘불탱, 마음 챙김 컬러링 북》이 나옵니다. 괘불탱(掛佛幀)이란, '掛(걸 괘)'에서 알 수 있듯 걸어 놓은 불화입니다. 다만 실내에 거는 족자 형태가 아닌, 주로 건물 외부 야외에서 법회가 열릴 때 사용하는 대형 불화라는 점이 신선하다고 할 수 있습니다.어떤 내용을 담고 있는 책인지, 불자도 아닌 편집자가 어떻게 이 책을 기획하게 되었는지 궁금하시면 함께 '아윌팔로힘~' 해보실까요? ★ 이번 출간 전 책 소식은 안물안궁 가상의 인터뷰로 진행해 보았습니다 ★ 부처 중 최고 힙부처! 장엄신 괘불탱을 만나다저는 시각 예술과 전통 공예에 관심이 많아요. 만약 어릴 때.. 더보기
언리얼 게임 개발의 한계, 디자인 패턴으로 돌파하기 C++를 잘하면 언리얼 엔진으로 게임을 개발하는 것도 쉬울 거라고 생각할 수 있지만, 꼭 그렇지는 않다고 합니다. 블루프린트를 비롯해서 긴 역사만큼이나 사용자들의 요구로 엔진 자체에 많은 것이 추가되었고, 그런 엔진 고유의 특성을 잘 알아야 효율적인 게임 개발이 가능하다고 합니다. 이번에 소개하는 《언리얼 엔진으로 배우는 게임 디자인 패턴》은 바로 이러한 어려움을 해소해줄 수 있는 책입니다.빠르게 발전하는 언리얼 엔진은 가끔 문서와 게임 엔진의 소스 코드가 맞지 않는 경우도 있었다. 단독으로도 강력한 편의성을 제공하고 C++와 함께 쓰면 개발 편의성을 크게 증가시켜주는 블루프린트 같은 기능은 성능에 한계가 있다는 평가도 있었지만, 언리얼 엔진 5에 들어서 문제점이 많이 개선되었다. / 이렇게 역사가 길어.. 더보기
데이터베이스 설계, 똑똑하게 완전 정복하기 모든 비즈니스의 중심에는 데이터가 있습니다. 그 데이터를 보관하는 데이터베이스의 중요성은 AI 거품 시대를 맞이해서도 변하지 않았습니다. 오히려 생성 AI 애플리케이션에서 데이터베이스 역할이 매우 중요하다는 목소리가 커지고 있습니다. 정확하고 효율적인 데이터베이스의 뒷받침이 필요하다는 것이죠. 하지만 데이터베이스, 심지어 데이터베이스 설계라고 하면 막연히 어렵고 지루하다고 느끼는 경우도 많을 겁니다. 그래서 이번에 저희가 낸 책이 바로 《데이터베이스 설계, 이렇게 하면 된다(제2판)》입니다. 정말정말 초보자를 다루듯 친절한 문장으로 데이터베이스의 기초부터 고급 지식까지를 한 권으로 설명하는 책입니다. 당장은 SQL 쿼리나 잘 날리는 게 중요하다고 생각할 수 있지만, 데이터베이스가 어떻게 설계되는지,.. 더보기
업무와 일상을 바꾸는 챗GPT 활용법 입소문으로 검증된‘일잘러 시리즈’의 새로운 챕터출시 후 3년, 챗GPT는 세상을 바꿔 놓았습니다. 챗GPT는 실무 활용, 정보 탐색, 글쓰기 등 업무 곳곳에서 활용되고 있고, 이제는 챗GPT를 사용하지 않는 사람을 찾아보기 힘들 정도입니다. 이뿐만이 아닙니다. 불과 1~2년 전까지만 해도 챗GPT 대화의 80%가 업무 영역 관련이었다면, 이제는 무려 70% 이상이 일상 영역 관련이라고 하니 챗GPT가 개인의 사고방식과 생활 패턴을 바꾸어 놓았다 해도 과언이 아닙니다. 누구나 챗GPT를 활용하는 시대, 이제는 '챗GPT를 쓰는 것' 만이 아니라, '챗GPT를 어떻게 쓰느냐'가 중요합니다. 출간 이후 꾸준히 사랑받아 온 ‘일잘러 시리즈’의 첫 챗GPT 활용서 《실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트.. 더보기
내 데이터를 이해하는 나만의 AI를 만든다 ChatGPT는 뛰어나지만, ‘내 데이터’를 알지는 못합니다. 기업 문서, 연구자료, 내부 데이터베이스 등 우리가 다루는 실제 정보는 공개 모델의 학습 범위 밖에 있죠. 그래서 AI에게 질문을 던져도, 정작 우리가 가진 구체적인 문서나 업무 지식을 기반으로 한 답변은 얻기 어렵습니다. 결국 AI의 잠재력을 제대로 활용하려면, 내 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 AI가 필요합니다. 이제 중요한 건 모델의 크기가 아니라, 데이터를 얼마나 잘 연결하고 활용하느냐입니다. 그것이 바로 지금 RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)가 주목받는 이유입니다. 이번에 출간 예정인 《라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션》은 그 한계를 넘어, LlamaIndex를 활용.. 더보기

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