AI 프로그램 개발을 위한 제대로 된 입문서

디테일과 다양성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 진짜 제대로 된 AI 프로그램 입문서이다. 기존에는 텍스트 위주의 임베딩 모델과 LLM 기반의 프롬프트 엔지니어링으로 검색, 분석, 요약, 번역 위주로 작업했다. 최근 LLM 모델이 멀티모달을 지원하게 되면서 이미지, 음성인식, OCR, 영상 등 다양한 AI 서비스의 구현 방법에 관해 궁금증이 많았는데, 이 책이 그 모든 궁금증을 완벽하게 해결해 주었다. 특히 책에서는 오픈AI의 상세한 모델 설명과 가격, 음성 인식 모델과 이미지 생성의 거의 모든 옵션을 다루고 있다. 이 책은 노코드 위주의 챗GPT를 다루는 책(캔버스, 프로젝트, GPTs)이 아니다. 실습 위주의 오픈AI API와 허깅페이스, nltk, pandas, numpy, langchain, autogen을 다루는 책이다. 오해하지 않았으면 좋겠다.

[추천 독자]

생성형 AI 프로그래밍 입문자 및 개발자

자연어 처리뿐만 아니라 음성 인식과 이미지 처리까지 배우고 싶은 분

파인 튜닝으로 도메인에 특화된 모델을 만들고 싶은 분

[키워드]

#AI #생성형AI #오픈AI #챗GPT #DALL-E #GTP-4o #GPT-4o-mini #위스퍼 #TTS #CLIP #챗봇 #프롬프트엔지니어링 #퓨샷 #멀티모달 #임베딩 #제로샷 #파인튜닝 #문맥유지 #이미지생성 #RAG #오토젠 #멀티에이전트 #AI에이전트 #플레이그라운드 #트랜스포머 #streamlit #스트림릿 #랭체인

 [특징]

오픈AI 모델의 종류와 가격 정보, API 옵션 정보까지 표로 세세하게 잘 설명되어 있다.

API 개념을 시작으로 기본 대화 생성 API, 음성 <-> 텍스트 변환, 이미지 <-> 텍스트, 파인 튜닝의 실습자료를 포함하고 있다.

스트림릿 기반의 웹 앱 서비스, RAG, 오토젠을 활용한 AI 에이전트 내용을 포함하고 있다.

API의 기본 사용법 예제와 선호하는 커피 예측하기, 뉴스 기사 분류하기, 상담 챗봇 구현하기등의 심화 예제도 포함되어 있다.

[책의 구성]

이 책은 7개 PART, 21개 장과 6개의 부록으로 구성되어 있다.

PART 1 "오픈AI와 챗GPT 제대로 이해하기"는 총 5개의 장으로 구성되어 있으며,

1장 "생성형 AI 서비스"에서는 생성형 AI 모델의 아키텍처를 간략히 설명하고 챗GPT를 비롯하여 클로드, 제미나이, 스테이블 디퓨전, 그록, 소라, 런웨이와 같은 생성형 AI 서비스를 소개한다.

2장 "오픈AI와 챗GPT"에서는 오픈AI 역사와 트랜스포머 모델을 설명한다.

3장 "개발 사전 준비"에서는 구글 코랩 사용 방법과 API의 개념, 오픈 AI KEY를 얻는 방법, 실습을 통한 사용 방법, API 사용량 및 요금 확인 방법을 설명한다.

4장 "오픈AI API 활용 첫걸음"에서는 GPT-4o mini 모델로 대화를 생성하는 프로그램을 생성하고, API의 구성요소에 대하여 설명한다.

5장 "오픈AI API 모델 탐색하기"에서는 오픈AI의 모델과 특징, 가격 정보를 소개한다.

<5장 오픈AI API 모델 탐색하기, p94~p95>

PART 2 "오픈AI GPT 대화 생성 실전 가이드"는 2개의 장으로 구성되어 있다.

6장 "대화 생성의 고급 기술"에서는 temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty와 같은 옵션을 설명한다.

7장 "GPT 모델의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법"에서는 프롬프트 엔지니어링의 개념과 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 설명한다.

<7장 GPT 모델의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법, p134~p135>

PART 3 "음성 및 이미지 인식: 위스퍼와 CLIP의 실전 활용"은 4개의 장으로 구성되어 있다.

8장 "위스퍼 음성 인식 기초"에서는 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 위스퍼의 기본 개념과 사용법을 설명한다.

9장 "위스퍼 텍스트 변환 최적화 기법"에서는 오픈AI의 음성-텍스트 API의 사용법을 알아보고, 텍스트 변환의 성능을 높일 수 있는 방법에 관해 살펴본다.

10장 "오픈AI TTS를 활용한 음성 변환"에서는 텍스트를 음성으로 변환하여 mp3를 생성하는 방법을 설명한다.

11장 "오픈AI CLIP을 사용한 이미지 분류"에서는 오픈AI에서 개발한 CLIP 모델 소개와 허깅페이스의 CLIP모델을 사용하여 이미지를 텍스트로 변환하는 과정을 실습한다.

<11장 오픈AI CLIP을 사용한 이미지 분류, p198~p199>

PART 4 "생성형 AI를 활용한 이미지 제작과 편집 기술"은 3개의 장으로 구성되어 있다.

12장 "DALL·E로 이미지 생성하기"에서는 오픈AI의 'DALL·E' 모델 소개와 자연어로 이미지를 생성하는 다양한 방법을 실습한다.

<12장 DALL•E로 이미지 생성하기, p222~p223>

13장 "DALL·E로 이미지 편집하기"에서는 이미지를 입력하여 자연어로 이미지를 편집하는 내용을 실습한다.

14장 "다른 이미지에서 영감 얻기"에서는 원본 이미지를 입력하여 다양화하는 방법을 실습한다.

PART 5 "임베딩: 복잡한 데이터를 쉽게 이해하는 방법" 3개의 장으로 구성되어 있다.

15장 "임베딩 소개"에서는 임베딩의 의미와 검색, 클러스트링, 추천, 이상 탐지와 같은 사용 사례와 서비스을 소개한다.

16장 "텍스트 임베딩 활용 방법"에서는 텍스트 임베딩과 코사인 유사도의 개념을 설명하고, 오픈AI의 임베딩 모델을 사용하여 실습한다.

<16장 텍스트 임베딩 활용 방법, p269~p261>

17장 "고급 임베딩 예제"에서는 3개의 실용적인 프로젝트로 임베딩의 사용 사례를 설명하고 평가하는 방법까지 설명한다.

PART 6 "파인 튜닝과 모델의 실전 활용"은 4개의 장으로 구성되어 있다.

18장 "퓨샷 학습 이해하기"는 퓨삿 학습의 정의와 개념을 설명하고, 퓨샷 학습으로 모델의 성능을 향상하는 이점에 관해 설명한다.

19장 "파인 튜닝의 이해 및 구현"에서는 실제로 파인 튜닝과 최적화를 실습한다.

20장 "파인 튜닝 고급 예제: 정신 건강 코치"에서는 허깅페이스의 데이터셋을 사용하여 파인튜닝을 진행하고 제약점을 살펴본다.

21장 "기억력 및 문맥 문제와 해결책"에서는 AI 프로그램에서 기억력과 문맥 문제를 살펴보고 해결법을 설명한다.

<21장 기억력 및 문맥 문제와 해결책, p388~p389>

PART 7 "부록"은 6개로 구성되어 있다.

부록 A "챗GPT 및 클로드 실습"에서는 생성형 AI를 사용하여 코딩 공부, 크롬 확장 프로그램의 유튜브 영상 요약, 데이터 분석, 오픈AI의 GPTs 소개와 구현방법을 살펴본다.

부록 B "오픈AI 플레이그라운드 실습"에서는 오픈 AI의 플레이그라운드 소개와 3개의 주제로 플레이그라운드를 실습한다.

부록 C "건강 상담 챗봇 구현하기"에서는 스트림릿으로 챗봇 웹 앱을 구현한다.

부록 D "작가 스타일 이미지 생성 앱"에서는 스트림릿으로 지정한 특정 작가 스타일로 이미지를 생성하는 웹 앱을 구현한다.

부록 E "RAG로 노트북 추천받기"에서는 RAG 소개와 랭체인을 활용한 RAG를 구현한다.

부록 F "오토젠을 활용한 AI 에이전트 이해하기"는 마이크로소프트에서 개발한 AI 에이전트 프레임워크인 오토젠을 소개하고 멀티 에이전트를 구성하는 방법을 실습한다.

<부록F 오토젠을 활용한 AI 에이전트 이해하기, p494~p495>

[인용] - 파라미터의 참신한 비유 설명
​

반복 제어(frequency_penalty): '노래 반복' 버튼이라고 생각해 보세요. 높은 값으로 설정하면, 같은 노래를 다시 재생하지 않겠다는 의미입니다. 낮은 값이나 음수로 설정하면, 같은 노래나 그 변형을 더 자주 재생해도 괜찮다는 뜻입니다.

다양성 제어(presence_penalty): 이는 '장르 섞기' 버튼과 같습니다. 높은 값으로 설정하면 새로운 장르의 음악을 재생하고 싶다는 뜻입니다. 낮은 값이나 음수로 설정하면 현재 재생 중인 장르에 머물면서 새로운 장르로 확장하지 않겠다는 의미입니다.

...

이러한 파라미터는 모델이 익숙한 토큰을 얼마나 자주 사용할지나 새로운 방식으로 자신을 표현할지를 결정합니다.

6장 대화 생성의 고급 기술, p114~p115



[소감]

대화 생성 API를 비롯하여 음성 인식, 이미지 생성, 스트림릿을 활용한 웹 앱 챗봇, 파인 튜닝, RAG, 오토젠을 모두 다루는 책을 만나는 것은 이 책이 유일하다고 생각한다. 비록 파이썬 위주로 구성되어 있지만, 결국에는 오픈AI의 API와 SDK를 설명하고 있기 때문에 Nodejs, C#, Java 개발자에게도 충분히 도움이 될 것이다. 앞에서 언급한 언어로 오픈AI에서 SDK를 제공하기 때문이다. 운이 없게도 이 책이 출시된 이후 곧바로 오픈AI에서 gpt-4.1, o4-mini를 출시했으며, 곧 gpt-4.5가 나올 것이다. 그럼에도 우리는 책에서 설명한데로 현명하게 모델을 선택할 수 있으며, 책에서 설명한 개념은 변경되지 않을 것이다. 



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

에이먼 엘 암리의 "제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬"은 2025년 3월 한빛미디어에서 출간된 책으로, AI와 머신러닝의 광범위한 도구들을 활용하여 지능형 애플리케이션을 구축하는 실용적인 방법을 종합적으로 안내합니다. 

이 책의 원제목 OpenAI GPT For Python Developers 에서 볼 수 있듯이, 이 책은 인공지능(AI)과 파이썬을 결합하여 실용적인 애플리케이션을 개발하고자 하는 초중급 개발자들을 위한 실전 가이드입니다. 챗GPT, DALL·E, 위스퍼 등 오픈AI의 다양한 도구들을 활용하며, 특히 개발자들에게 매우 유용한 가이드로, 프롬프트 엔지니어링, 음성 인식, 이미지 생성, 챗봇, 웹 서비스 등 AI 기술의 다양한 측면을 심도 있게 다루고 있습니다.

책을 읽으면서 가장 감명 깊었던 부분은 저자가 AI의 근본적인 개념부터 시작하여, 파이썬을 통해 이러한 첨단 기술들을 실제로 구현하는 과정을 세밀하고 체계적으로 설명하고 있다는 점입니다. 특히, 챗GPT와 같은 대화형 AI를 활용한 프로젝트에 필요한 실질적인 노하우와 풍부한 예제 코드를 제공함으로써, 독자들이 이론을 넘어 실제 적용까지 경험할 수 있는 학습 환경을 조성하고 있습니다.

프롬프트 엔지니어링에 대한 저자의 설명은 특히 인상 깊었습니다. 이 책의 저자인 에이먼 엘 암리는 AI 및 머신러닝 분야에서 풍부한 경험을 가진 개발자로, 다양한 AI 프로젝트를 수행해왔습니다. 그의 실무 경험을 바탕으로 작성된 이 책은 독자들에게 실질적인 도움을 제공합니다.

AI와의 상호작용에서 프롬프트의 결정적인 중요성을 강조하며, 더 나은 결과를 얻기 위한 구체적이고 실용적인 전략들을 제시합니다. 이는 현대 개발자에게 필수적인 핵심 기술이라고 확신합니다. 더불어 음성 인식과 이미지 생성 기술에 대한 깊이 있는 탐구는 독자들에게 혁신적인 프로젝트 아이디어를 제공합니다.

특히 좋았던 점은 챗GPT를 단순히 텍스트 만드는 도구로만 생각하지 않고, 파이썬이랑 같이 써서 훨씬 더 강력한 결과물을 만들 수 있다는 걸 보여준다는 것입니다. 또한, 책에서 여러 가지 실무에 바로 써먹을 수 있는 예시들을 보여주는데 제가 아직 실무에 적용해 보진 못 했으나 매우 유용할 것 같습니다.

개인적으로, 이 책은 제 AI 기술에 대한 이해의 지평을 크게 넓혀주었고, 향후 개발 프로젝트에 AI를 어떻게 혁신적으로 통합할 수 있을지에 대한 명확한 로드맵을 제시해주었습니다. 특히 챗봇 개발 파트는 제 관심사와 완벽하게 부합하여, 책에서 학습한 지식을 바탕으로 직접 챗봇을 개발해보고자 하는 욕심도 생겼습니다.

"제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬"은 AI와 파이썬에 관심 있는 개발자들에게 그 어느 책보다도 실용적이고 가치 있는 지침서입니다. 이 책을 통해 AI의 무한한 가능성을 탐구하고, 첨단 기술을 직접 습득할 수 있는 놀라운 기회를 얻었습니다. 앞으로 AI 기술이 어떤 놀라운 방식으로 진화해 나갈지 기대됩니다.

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

얼마전 샘 올트먼 오픈AI 최고 경영자가 사진을 지브리 화풍으로 변환하는 유행으로 인해, GPU가 녹고 있다고 한 적이 있다. 어느 정도길래 그런 소리를 하나 했는데, 서비스 공개 1주일 만에 1억 3천만 명이 이미지 7억 개를 넘겼다고 한다. 이런 상황이 뉴스에 알려졌으니, 지금은 더욱 어마어마하게 늘어 났을 것이다.

생성형 AI를 기반으로한 챗GPT가 처음 등장했을 때는 다들 이게 뭐야 하며 생소하게 여겼는데, 이제는 일반인부터 전문가까지 모두가 사용하는 인공지능 서비스가 되어 버렸다. 모르는 것을 간단히 묻는 것부터 시작해서, 각종 서식 문서 작성, 번역, 이미지 또는 동영상 제작, 프로그래밍 코드 생성, X-ray 같은 의료 이미지 분석, 유전자 연구, 챗봇 등 인공지능을 사용할 수 있는 곳이 나날이 많아지고 있다. 비즈니스 측면에서 광활한 기회의 땅이 생긴 것이다. 개발자 입장에서도 무척 솔깃한 상황이 벌어지고 있다. 

그래서 나 역시도 틈틈히 인공지능 관련 공부도 하고 있는데, 이론 공부도 중요하지만, 이론만 하다보면, 활용을 어떻게 해야 할지 무척 막연하게 느껴지게 된다. 처음부터 인공지능 플랫폼을 만든다는 것은 어마어마한 자금력이 필요하므로 그저 상상에 지나지 않는다. 역시 제일 좋은 방법은 잘 차려진 밥상에 숟가락을 얻는 거다. 즉 챗GPT 같은 생성형 AI 서비스의 API를 사용하는 것이 가장 현실적이고, 빠른 방법이라는 소리다.

'그럼 API를 어떻게 쓰지?'하는 의문에 자세하고 다양한 활용 방법을 알려주는 책이 바로 에이먼 엘 암리 소프트 엔지니어의 '제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬'이다.

책 제목에 책 내용의 핵심이 대부분 담겨 있듯이, '제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬'은 챗GPT와 파이썬을 사용한다. 그리고 '제대로 시작하는'에 주목해야 한다. 진짜 오픈AI API의 효과적 사용법, 활용법을 제대로 시작할 수 있게 해주기 때문이다. 챗GPT의 GPT-4o mini, GPT-4o, DALL·E, TTS, 위스퍼, CLIP, 임베딩 등, 일반 AI 생성, 이미지와 사운드 생성, 변환 등의 다양한 기능을 기초부터 세세히 알려준다.

구글 코랩에서 오픈AI API 라이브러리 설치도 해보고, GPT-4o mini로 간단한 대화 생성을 코딩해보며, 본격적인 학습을 시작한다. 코딩은 파이썬 프로그래밍 언어로 한다. 따라서 파이썬 프로그래밍이 가능해야 이 책을 효과적으로 읽어 나갈 수 있다. 다만 코드들이 쉽고 간단해서 파이썬 입문자 수준에도 보기 어렵지 않을 것이다.

'제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬'은 전체 7개의 파트로 구성되어있다. 1에서 4까지는 다양한 오픈AI API 활용을 담고, 5, 6은 임베딩과 파인튜닝처럼 보다 정확성을 높이고, 업그레이드 된 성능과 효율을 어떻게 구현할 수 있는지 여러 예제와 함께 비교 설명하고 있다. 실전 애플리케이션 개발 측면에서 꼭 참고해야 할 중요한 부분이라 생각한다. 

파트 7은 부록을 모은 것인데, 클로드, 플레이그라운드, 스트림핏, RAG모델, 오토젠 등을 소개하고 이것들을 활용하는 다양한 예제가 들어 있다. 그만큼 많은 내용을 담고 있어서, 이 파트 하나만으로도 책 한 권이 더 추가된 느낌을 받았다. 아울러 대니얼WJ 역자가 한국 환경에 맞게 바꿔 담은 노력을 확실히 느끼게 만드는 파트이기도 하다. 본문 곳곳에도 정성어린 역자의 주석이 있어 좋았다.

'제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬'은 오픈AI API 사용과 활용을 제대로 시작할 수 있게 쉽고 자세히 알려주는 책이다. 내가 알고 싶었던 거, 나에게 필요한 것들을 가득 담고 있었다. 단순한 챗GPT 사용을 넘어, 다양한 인공지능 서비스를 개발하는 데, 참 요긴한 책이라 느낀다. 인공지능에 관심있는 개발자나 업무에 활용하려는 분들에게 적극 추천한다.

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

이번에 리뷰할 서적은 한빛미디어에서 출판된 "제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬" 입니다.
전체적으로는 실습 중심의 실용서로, 챗GPT와 관련된 기술을 처음 접하는 독자부터 중급 사용자까지 폭넓게 아우르는 구성이 인상적입니다.

PART 1. 오픈AI와 챗GPT 제대로 이해하기

1~2장: 생성형 AI와 오픈AI 개요  
입문자에게 아주 적절한 출발점. ‘생성형 AI가 뭔지’, ‘왜 지금 이걸 알아야 하는지’에 대해 부담 없이 설명하고, 이어지는 오픈AI와 GPT 모델 소개는 역사와 구조까지 간단히 짚어줍니다. 
마케팅적인 설명을 넘어 기술적 배경을 간결하게 정리했다는 점이 돋보입니다.

3장: 개발 준비하기  
개발 환경 설정이 친절하게 구성돼 있어 좋았습니다. 
코랩을 사용해 따라 하기 쉽게 구성했고, API 키 발급부터 요금 확인까지 단계적으로 설명해줘 초보자도 무리 없이 따라갈 수 있어요.

4~5장: API 활용 첫걸음 & 모델 탐색  
이 부분부터 본격적인 실습이 시작됩니다. 
GPT-4o mini를 활용한 예제부터 system/user 역할 설정, 출력 제어 등 실전에서 자주 쓰이는 설정들을 다뤄줘서 실용적입니다. 
특히 모델별 차이점과 선택 기준까지 설명해주는 5장은, 어떤 모델을 써야 할지 고민하는 사람에게 큰 도움이 될 만한 챕터예요.

PART 2. 오픈AI GPT 대화 생성 실전 가이드

6장: 대화 생성 고급 기술  
top_p, temperature 같은 주요 파라미터를 어떻게 조절하면 어떤 결과가 나오는지를 감각적으로 설명해줍니다. 
다양한 실습을 통해 실험정신을 유도하는 구성도 좋았고요.

7장: 프롬프트 엔지니어링  
이 책의 핵심 챕터 중 하나 프롬프트 체이닝, 퓨샷 학습, 프롬프트 템플릿화까지 최근 실전에서 많이 쓰이는 기법들이 꽤 구체적인 사례와 함께 제시됩니다. 
특히 CLI 어시스턴트를 만드는 예제는 재미도 있고 실용성도 있어요.

PART 3. 위스퍼와 CLIP의 실전 활용

8~10장: Whisper와 TTS  
오디오 입력을 텍스트로 바꾸고 다시 음성으로 바꾸는 과정을 단계별로 익힐 수 있게 구성돼 있어요. 
Whisper API 사용법이나 텍스트 변환 품질 향상 팁도 실습 중심으로 잘 풀려 있어 입문자에게 유익합니다.

11장: CLIP 사용법  
이미지를 텍스트로 설명하거나, 텍스트를 기반으로 이미지를 분류하는 흐름을 체험할 수 있는 장입니다. 
시각적 인식을 활용한 응용에 관심 있는 사람에게 흥미로운 출발점이 될 수 있어요.

PART 4. 이미지 생성과 편집

12~14장: DALL·E 활용  
텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하고 편집하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 
이미지 프롬프트 조합을 실험하는 구성이나, 다른 이미지에서 영감을 얻는 과정은 마치 미술 도구를 다루듯 자연스럽게 실습을 유도합니다. 
AI 디자인 입문자에게 특히 유익해요.

PART 5. 임베딩

15~17장: 임베딩의 이해와 활용  
이 파트는 검색, 분류, 추천 등의 AI 활용에 관심 있는 독자에게 큰 가치를 줄 수 있어요. 
특히 코사인 유사도나 시맨틱 검색을 실습과 함께 설명해서 개념이 머리에 잘 들어옵니다. 
"선호하는 커피 예측" 이나 "뉴스 기사 분류" 같은 예제도 흥미롭고요.

PART 6. 파인튜닝과 고급 활용

18~20장: 파인튜닝 심화  
GPT를 특정 목적에 맞게 맞춤화하는 과정을 설명합니다. 
단순히 파인튜닝을 "하는 법"뿐만 아니라, 그걸 통해 어떤 문제를 해결할 수 있는지에 대한 방향성도 보여줘요. 
정신 건강 코치 예제는 꽤 인상적이었어요.

21장: 문맥과 기억력 문제 해결  
GPT 모델의 한계, 특히 장기 대화에서의 문맥 유지 문제를 짚고 해결책을 제시하는 부분입니다. 
후입선출 방식, 선택적 문맥 유지 등 꽤 구체적인 전략이 소개돼 실무적으로도 유용한 챕터입니다.

총평

이 책은 ‘챗GPT를 잘 쓰고 싶은 개발자 또는 AI 입문자’에게 정말 잘 맞는 구성입니다.  
설명은 간결하고, 실습은 충실하며, 최신 모델(GPT-4o mini 등)을 기반으로 구성된 점도 강점입니다.  
다만, 완전한 초보자에게는 API 기반 실습이 조금 버거울 수도 있긴 합니다. 
어느 정도 Python이나 API에 대한 감이 있다면, 확실히 단숨에 실력을 끌어올릴 수 있는 책입니다.
 

챗GPT 와 AI활용

   에이먼 엘 암리 지음

   대니얼WJ 옮김

[ 대상 독자 ]

챗GPT 를 활용하여 AI 애플리케이션을 개발 하는 방법 또는 맛보고 싶은 모든 프로그래머 ?

파이썬 프로그래밍 언어의 기본 지식이 있고,

판다스 데이터프레임 사용법과 자연어 처리 기법을 배우려는 의지가 있는 모든 독자를 대상으로 하고 있습니다.

즉, 이 책을 학습 하려면 최소한의 파이썬 코드를 읽을 수 있는 지식은 있어야 합니다.

[ 책 구성 ]

이 책은 총 6개의 주요 부에 21개의 장으로 구성되어 있으며, 

이 책의 학습을 통해 목적하는 바에 맞는 주제들의 애플리케이션의 구현 실습을 해볼 수 있도록 5개의 부록이 포함되어 있습니다.

이 책의 학습을 통하여,

    - 맞춤화된 (파일 튜닝) 도메인 특화 챗본

    - 기억을 보존하는 지능형 대화 시스템

    - RAG (Retrieval-Augmented Generation) 등의 기법을 사용한 현대적 시맨틱 검색 엔진

    - 사용자 취향에 맞춘 지능형 커피 추천 시스템

    - 뉴스 기사 카테고리 분류 시스템

    - 대규모 정신 건강 대화 데이터셋을 학습한 AI 기반 정신 건강 코치

    - 지능형 이미지 인식 시스템 (이미지를 텍스트로 변환)

    - 이미지 생성 프로그램 (텍스트를 이미지로 변환)

등의 AI가 적용된 애플리케이션을 개발 할 수 있는 것을 목표로 하고 있습니다.

PART 1. 오픈AI와 챗GPT 제대로 이해하기

             - 생성형 AI 서비스에 대한 이해와 개발 사전 준비 및 오픈AI 활용의 기초에 대해 학습할 수 있습니다.

PART 2. 오픈AI GPT 대화 생성 실전 가이드

PART 3. 음성 및 이미지 인식: 위스퍼와 CLIP의 실전 활용

PART 4. 생성형 AI를 활용한 이미지 제작과 편집 기술

PART 5. 임베딩: 복잡한 데이터를 쉽게 이해하는 방법

PART 6. 파인 튜닝과 모델의 실전 활용

PART 7. 부

실습은 구글 코어랩을 이용합니다.

구글 코어랩 사용법 및 openai 를 위한 환경 구성에 대해서는 "PART 1 - 3장" 에 상세하게 정리 되어 있습니다.

이 책은 간결한 설명에 대해 실제 예제 코드를 활용한 실습을 통하여 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

추가로 알면 좋을 내용들에 대해서 "NOTE" 블럭을 두어 정리 되어 있습니다.

NOTE 블럭은 학습 중에 넘어가도 무방할 것 같습니다.

[ 결론 ]

실습 위주의 책이다 보니 설명이 부족 할 수도 있지만, 하나 씩 직접 타이핑 하면서 그 결과를 확인 하고 코드를 이해하는 

과정을 통하여 학습 하는 형태를 선호 한다면 충분히 도움이 될 책인 것 같습니다.

활용 파트와 부록의 여러 애플리케이션 실제 구현 해보는 부분이 이미 알고 있는 분들도 많겠지만, 개인 적으로 재밌었습니다.

결론적으로 말하자면 저는 충분히 가능하다고 생각합니다. 이미 소수의 인원으로 GPT와 유사한 생성형 거대언어모델을 만든 사례는 자주 보이고 있으며, 오픈소스를 통해 공유되고 있는 서비스가 많습니다. 다만 몇가지 제약조건이 있죠. 첫번째는 시간입니다. 어찌되었던 프로그래밍을 하는데 필요한 물리적인 시간이 있습니다. 두번째는 하드웨어입니다. 1인 개발자들이 바로 상면임대와 CSP 서비스를 통해 서버를 임대하거나 보유해야하는데 이건 돈문제로 들어갑니다. 그리고 세번째는 결국 의지인데 첫번째와 두번째를 감수할 수 있다면 세번째는 사실 <제대로 시작하는 챗GPT와 AI활용 with 파이썬>으로 함께한다면 극복 가능하다고 봅니다.

본서는 Open AI의 API(응용 프로그램 인터페이스)를 기초로 하여 이를 기초로 프로그래밍 언어인 파이썬을 가지고 인공지능 서비스를 만들어가는 실습과정을 다룬 서적입니다. 오픈 AI의 API활용으로 AI모델생성을 간단하게나마 할 수 있고 토큰제어를 통한 프롬프트 엔지니어링으로 결과값을 조절할 수도 있습니다. 뿐만 아니라 API를 통해 이미지 분류도 할 수 있고 이미지 프롬프트 개선을 위한 사례도 있으며 고급 임베딩 기법을 통해 뉴스기사를 분류하고 여기에 파인튜닝 기법으로 정신건강 챗봇 앱등을 구현할 수 있습니다. 현재 LLM 3대장에 비하면 다소 비루한 서비스일지라도 결국 모델링의 핵심은 크게 다르지 않다고 봅니다. 어차피 시중의 데이터셋을 얼마나 잘 전처리하고 효율적으로 사용하는지의 문제기 때문입니다.

저는 아직 본서를 전부 실습을 하지는 못했습니다. 이것은 첫번째 이유인데 절대적인 시간이 부족하기 때문입니다. 프로그래밍을 한다는 것의 상당부분은 디버깅과의 싸움이라고 생각되며 끊임없는 수정, 모르는 부분을 입출력하는 것의 연속인데 여기에는 상당한 시간이 들어가기 때문이죠. 아이러니한건 점점 더 두번째인 하드웨어에 대한 비용은 줄어들고 있는데 절대적인 시간을 조절하지 못하는게 문제인 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 본서를 실습하면서 느낀것은 이제는 정말 에이전트 AI를 통해 1인 기업화가 가능할 뿐만 아니라 직장을 다니면서도 다양한 프로젝트를 할 수 있는 것은 역량의 문제라는 것입니다. 점점 더 인공지능과 개발, 모델링에 익숙해지면서 프로젝트를 해결하는 능력을 가진 사람들은 인공지능으로 대체되는 일자리의 문제에서 멀어질 가능성이 높습니다.

?’점점 더 흥미로워집니다’
 

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

처음 책 소개와 목차를 봤을 때 실습 위주의 책일 것 같았고, 그래서 더 흥미롭게 느껴졌습니다.

실제로 책을 펼쳐보니, 어려운 AI의 이론보다는 코드를 통해 직접 결과물을 빠르게 볼 수 있게 구성이 되어 있어서 좋았습니다.

AI와 거리가 멀었던 백엔드 개발자로서 GPT model의 종류 선택, GPT에 주로 쓰이는 파라미터명, 적절한 API 사용 및 활용 방법, 애플리케이션 활용 등에 대해서 학습할 수 있었습니다.

더 나아가 개인 프로젝트 또는 팀 프로젝트를 하게 된다면 저 또는 팀원이 "이러한 결과물을 만드는 AI를 써보고 싶은데......"라고 한다면 곧바로 "이러한 GPT 모델을 쓰면 될 것 같은데요? 정확도 및 창의성은 이러한 파라미터를 쓰면 될 것 같고, 무제한으로 토큰을 보내면 비용 및 성능의 과부하로 이어지니깐 limit을 이 파라미터를 통해서 줄 수 도 있습니다." 라고 말 할 수 있을 것 같습니다.

이 책을 통해 좋은 프롬프트 엔지니어링 기법을 익힐 수 있었고, AI 활용에 대한 자신감을 얻었습니다.

2025년 현재 우리는 대 AI의 시대에 살아가고 있고, 이 물결은 더욱 더 가속화 될 것이라고 생각합니다.

지금이라도 한 발 더 빨리 [제대로 시작하는 챗GPT와 AI활용 with 파이썬] 책과 함께 그 물결 위에서도 흔들림 없이 견딜 수 있는 나만의 배를 만들어보는 것은 어떨까요?

제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용

요즘 GPT니 DALL E니 AI가 여기저기서 들리긴 하는데, “그걸로 진짜 뭘 만들 수 있지?” 싶었다. 단순히 챗GPT에 질문만 던지는 게 아니라, 진짜 내 손으로 뭔가 만들고 싶은 사람, 나 같은 사람을 위한 책이 필요했다. 이 책은 그런 갈증을 제대로 생성형 AI가 급속히 확산되며, 챗GPT를 단순히 사용하는 것을 넘어 직접 활용하는 방법에 대한 관심이 커졌다.

​

특히 API를 활용해 나만의 챗봇이나 지능형 앱을 만들고 싶은 욕심이 생겼지만, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막했다. 그런 와중에 이 책은 초중급 개발자 눈높이에 맞춰 단계적으로 AI 활용법을 안내한다는 점에서 눈에 띄었고, 실전 기반으로 학습해보고 싶은 마음에 읽게 되었다.

소개

『제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용』은 오픈AI에서 제공하는 GPT, DALL·E, 위스퍼, CLIP 등의 모델을 실제 파이썬 코드로 다루며 학습하는 실용서다. 단순히 원리를 설명하는 데 그치지 않고, 챗봇 개발, 시맨틱 검색, 이미지 생성, 음성 인식, 파인튜닝 등 다양한 분야의 애플리케이션 구축 예제를 직접 구현해볼 수 있게 구성되어 있다. 특히 실무 경험이 없는 사람도 차근차근 따라갈 수 있도록 간결한 설명 + 실습 예제 + 코드가 유기적으로 연결되어 있어, 이론과 실습을 동시에 잡고 싶은 독자에게 적합한 책이다.

개인적으로는 기억을 유지하는 대화형 AI 시스템 구현 부분이 인상 깊었다. 후입선출 방식의 문맥 유지, 선택적 문맥 삽입 등 챗GPT의 한계를 보완하는 기술이 실제 예제로 잘 설명되어 있어 실무에 바로 적용할 수 있을 것 같았다. 또한 임베딩을 이용한 시맨틱 검색, 제로샷 분류를 활용한 뉴스 자동 분류기, DALL·E를 활용한 이미지 생성 및 수정 예제도 이해하기 쉽고, 코드와 함께 직접 따라 할 수 있어 실용적이었다. 더불어 친절한 말투로 적어서 기분 좋게(?) 읽었다.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위한 책을 협찬 서평입니다.

"제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬"은 급변하는 교육 환경 속에서 인공지능(AI)의 중요성을 인지하고, 이를 교육 현장에 효과적으로 도입하고자 하는 정보 교사에게 매우 의미 있는 책입니다. 이 책은 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 주요 생성형 AI 서비스들을 폭넓게 소개하며 독자의 관심을 사로잡습니다. 더불어, 파이썬이라는 교육 현장에 친숙한 언어를 기반으로 AI 개발의 기초부터 실제 활용까지 체계적으로 안내하여 AI에 대한 접근성을 높였습니다.

특히, 텍스트 생성, 음성 인식, 이미지 처리 등 다양한 AI 기술의 핵심 개념과 활용 방법을 구체적인 예시와 함께 설명하는 부분은 인상적입니다. GPT 모델의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법, DALL·E를 활용한 창의적인 이미지 제작 및 편집 기술은 교사들이 학생들의 학습 활동을 풍성하게 만들 수 있는 아이디어를 제공합니다. 또한, AI의 작동 원리를 이해하는 데 필수적인 임베딩 개념과 모델 성능 향상을 위한 퓨샷 학습 및 파인 튜닝 기법을 상세히 다루는 점은 AI에 대한 깊이 있는 이해를 돕습니다.

책의 후반부에 제공되는 다양한 실전 예제들은 이론적인 학습을 넘어 실제 교육 현장에서 AI를 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 구체적인 방향을 제시합니다. 챗봇 개발, 이미지 생성 앱 구현, RAG 기반 추천 시스템 구축 등 다채로운 프로젝트를 통해 교사들은 AI 활용 능력을 실질적으로 향상시킬 수 있습니다.

처음 챗GPT가 나온 이후 많은 사람들이 챗GPT를 활용하고 있다. 다양한 분야에서 활용이 되고 있지만 특히 개발자 영역에서는 그 어떤 분야보다 많이 활용되는 것 같다. 간혹 친한 개발자들을 만나보면 주변 개발자들에 대해 언급하는 경우가 있는데, 대부분의 개발에 챗GPT와 같은 AI 기반 자동코드 생성도구를 활용하고 있다고 한다. 더 놀라운 얘기는 개발 효율이 20~30% 증가되는 것은 기대하는 효과가 아니고 적어도 100%, 200% 정도의 효율성이 있어야 제대로 활용하고 있는 것이라는 얘기를 들었다. 단순히 보조적인 도구로서의 활용이 아니라 거의 개발자를 대신하는 도구로서 활용한다는 느낌을 강하게 받았다. 그래서 그런지 개발업계에서 신입 개발자 채용이 거의 줄었다는 얘기를 들었다. 신입 개발자를 채용하는 것보다 챗GPT와 같은 AI 기반 자동코드 생성도구를 사용한 결과물을 이해하고 제대로 활용할 수 있는 경험있는 개발자를 뽑아서 효율을 높이는 것이 더 좋은 생산성을 보이는다는 것이다. 즉 신입 개발자가 할 수 있는 개발 업무는 도구를 이용하여 개발하고 경력 개발자를 이를 활용해서 보다 복잡한 개발 업무를 맡아서 하는 것이다.

이런 현실에서 제대로 된 AI 활용은 어떻게 해야할까 하는 질문을 하게 된다. 단순 도구의 활용이 아니라 제대로 된 결과를 가져오고 이를 제대로 활용하는 것이 꼭 필요한 시대라고 볼 수 있다. 이런 관점에서 챗GPT를 단순한 코딩 어시스턴트나 검색 대체재로 보기보다 맥락을 고려하고, 반복 가능한 협업 구조를 만들어내는 지능적 파트너로서 활용할 수 있는 방법을 모색하는 것이 필요하다. 특히 이 책은 단순 프롬프트를 사용하는 것이 아니라 API 기반으로 챗GPT를 활용하는 방법을 소개한다. 즉 프롬프트를 통해 코드를 생성하는 것이 아니라 Python 코드로 챗GPT의 다양한 모델을 활용할 수 있도록 도와준다. 초급과 중급 수준의 개발자에게 적합하도록 설명이 되어 있고, 실용적인 예제를 통해 수쉽고 명확하게 학습할 수 있도록 한다. 특히 챗GPT의 다양한 모델을 이용하여 다양한 어플리케이션 개발을 경험할 수 있도록 코드를 제시하기 때문에 본인에게 맞는 다양한 어플리케이션 개발로 활용할 수 있다.

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

[ 한빛미디어 서평단 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 전자책을 협찬 받아 작성된 서평입니다. ]

- AI 시대의 도래

코로나 시대를 지나 AI 시대가 도래했다.

GPT가 처음 등장할 때만 해도 '이런 멍청한게 무슨 일자리를 없애겠어' 했던게 3~4년 전 인데 벌써 인간의 자리를 위협하는 시대까지 와버렸다. 대체 될 수 있는 자리는 천천히 대체되고 있는 것 같지만 우리같은 개발자들은 뭐 어쩌겠나 AI와의 동침을 선택할 수 밖에... 오히려 수많은 개발자가 대체 될 것이라는 예상과는 다르게 대부분의 개발자들은 AI를 활용하며 개발 효율성을 높혔고 더 나은 생산성을 보이고 있다고 한다.

문제는 새로 진입하려던 신입 개발자들이 설 자리를 많이 잃었다는 것과... 언젠간 개발자의 자리도 대체될 것이라는 생각이 문득 든다는 것이다. 뭐 아무튼 동침을 선택한 개발자들이라면 한번쯤은 자신의 AI 비서를 만들어보고 싶어하지 않겠나? 그래서 이런 책도 등장한 것 같다.

- GPT부터 생성형 AI까지, 이게 뭐고 어떻게 쓰나?

 '나만의 비서' 를 꿈꾸기에는 아직 조금 먼 미래가 아닌가 싶긴하다. '개인정보', '데이터 수집', '환영' 등 생각보다 문제가 산떠미처럼 쌓여있기 때문이다. 그래도 이곳저곳 수많은 기업들이 치킨게임마냥 자신들의 AI를 과시하며 서비스를 열어주고 있으니 한번쯤은 따라서 사용해보는것도 나쁘지 않은 것 같다.

 이 책은 챗 GPT가 무엇인지 부터 시작해서 어떻게 활용해보는지, 어떻게 API를 적용해볼 수 있는지, GPT 말고 다른 서비스들은 어떻게 사용하고 원하는 결과를 가져오려면 어떻게 해야 하는지 등 GPT와 AI 서비스의 전천후가 쓰여있다.

- 가장 중요하게 생각되는 것, 사용 요금!

가만 생각해보면 보통 API를 다루는 책들은 책임감이 없다고 생각된다. 왜냐하면... 무료가 아님에도 API를 사용하라고 해놓고 가격을 안알려준다. 하지만 이 책은 다르다. API를 사용하면 얼마가 드는지 사용량에 대한 내용이 실려있다. 뭐 얼마가 나오는지 예시까지 들어주는것은 아니지만 최소한 이런 예의는 있어야 하지 않나 싶다.

- 누구나 쉽게? 일까?

 일단 '파이썬'을 어느정도 배운 기본 지식이 있는 사람, 그러니까 보통 파이썬 개발자라면 보고 따라하는데 문제가 없을 것 같다. 하지만 일반인이 따라하기엔 무리가 있다고 생각된다. 초반에는 호기심으로 따라할 수 있겠지만, 책 내용이 뒤로갈 수록 점점 어려워진다는 느낌을 받을 수 있었고, 내용도 관심이 없는 개발자라면 따라가기 버거울 것으로 생각된다.

 또 책 초반부부터 실습들은 주피터 노트북 과 같은 구글 코랩 환경에서 진행하기 때문에 pc 환경이 그렇게 좋지 않더라도 따라서 실습하는데에는 문제가 없을 것 같다.

 대부분의 실습들이 프롬프트를 입력하고 어떤 결과물이 나오는지 보여주기 때문에 직접 따라해보며 제대로 된 결과물이 나오는지 확인해보는 것 도 가능하다.

- 총평

 가장 익숙하게 알려진 챗 GPT 뿐 아니라 다양한 AI 서비스들을 다뤄보려고 했다는 것이 이 책의 강점이지 않을까 싶다. 책 내용중에는 가장 관심있게 지켜보던 음성인식 분야의 위스퍼와 Clip 이라는 서비스를 이용한 것이 있어 재미있고 흥미롭게 읽을 수 있었고, 간단하지만 직접 따라해봄으로써 처음 봤던 서비스이지만 어렵지 않게 사용할 수 있었다.

 보통 대화형으로 이뤄지는 GPT같은 서비스들은 대화 내용마다 이전의 내용을 기억하지 않고 있다는 내용이 약간 충격이었지만 생각해보니 코드등을 생성해달라고 할 때 이전 대화와는 이어지지 않는 내용들도 많았어서 충분히 이해가 갔다.

 다양한 AI 서비스들을 활용한 내용들을 보고나니 이런 여러 서비스들이 하나로 합쳐지는 순간이 AI가 사람을 대체하는 순간이 되지 않을까 하는 걱정아닌 걱정이 들기도 했다.

 하지만 AI가 인간처럼 살아갈 능력이 생겼을 때 인간세상의 법과 도덕 등을 이해할 수 있을까? 하는 생각도 든다. 그리고 생각보다 그런 시기가 빨리 찾아오지 않을 것 같다는 생각도 드는것은 AI가 '삶'이라는 결과물을 위해 스스로 질문을 내고 답을 내릴 수 있는 존재가 될 수 있을까? 를 생각해보았을 때, 지금처럼 환영으로 답을하고, 질문이 없으면 답변도 못하는 상황이 한동안 지속되지 않을까 싶기 떄문이다.

 GPT 와 같은 AI를 한번 내 서비스에 사용해볼까? 라고 생각만 해봤던 개발자라면 시간이 될 때 짬을 내어 이 책을 활용해 API를 사용해보는 것도 좋은 방법이지 않을까 싶다.

현존하는 생성형 AI 모델 대부분을 쉽게 실습해보며 빠르게 활용법을 파악할 수 있다. 임베딩, 파인튜닝, RAG, Agent 같은 난이도 있는 기술도 핵심만 빠르게 흡수할 수 있도록 도와준다.

LLM의 중요한 장점 중 하나는 일반인이 프로그래밍 세계로 진입하는데 장벽을 매우 낮춰준다는 점이다. 덕분에 이 책에서 다루는 내용과 같이 일반인도 LLM의 도움을 받아 기존에 엄두도 내지 못했던 기능을 구현할 수 있게 되었다.

다른 리뷰에서도 작성했지만 현시점만 놓고 봤을때 사실상 AI의 중요한 본질은 정량화, 비정형 데이터의 해석력에 있다고 생각한다. 비정형 해석 장벽이 낮아지면서 자연어로 프로그래밍 혹은 서비스를 만들 수 있는 가능성이 높아졌다.

이 책은 OpenAI 진영의 비정형 데이터를 해석할 수 있는 다양한 모델들을 실습해보는 예제이다.

그렇기에 눈에 띄는 장점은 다음 세가지를 들 수 있다. 첫번째로는 일반인이 따라갈 수 있는 난이도, 두번째로는 생성형 AI 모델의 전체 기능을 빠르게 훑을 수 있다는 점, 세번째로는 예시 기반으로 하니씩 실행해가며 쉽게 따라할 수 있다는 점을 들 수 있다.

첫번째 장점은 저자가 서문에서도 밝힌 바와 같다. 기반 지식이 부족해도 자신만의 지식시스템을 구축하고자 독자에게 상당한 도움이 될 수 있는 책이다.

대부분의 DevOps 환경 구성을 감춰줄 수 있는 구글 코랩 환경에서 실습이 이뤄지고, 초보자가 요금 폭탄을 맞는 실수를 피하기 위해 다양한 모델의 세부적인 가격까지 안내할 정도로 친절한 설명이 이어진다.

물론 Python의 예제가 등장하여 프로그래밍을 해 본 독자라면 더 좋겠지만, 일단 프로그래밍을 모르더라도 깃허브에 올라온 예제를 그대로 필사하는 정도만으로도 원하는 기능을 구현하는데 큰 무리는 없을것이다.

사실상 말이 프로그래밍이지 OpenAI의 API를 호출하는 형식의 코드가 대부분이기에 바둑으로 따지면 거의 외길 수순이다. 그대로 따라하면 큰 문제없이 수행된다.

더불어 중간 중간 중요한 개념들은 자세하게 설명하며 짚어나가고 있기에 대략적인 개념 정도는 잡으며 실습할 수 있을 것이다. 예를 들어 아래 그림과 같이 프롬프팅이 무엇인지 개념도와 예시 설명을 들고 있다.

초반부 프롬프팅과 같은 간단한 예제를 살펴보았다면 중반부에는 다양한 AI 모델을 체험할 수 있도록 구성되어 있다. DALL·E 모델을 활용하여 텍스트로 이미지를 생성해본다든가, 이미지를 합성해 보고, TTS나 이미지 분류 등을 실습하며 다양한 LLM의 활용법을 빠르게 익힐 수 있다.

이 책은 OpenAI 중심의 모델을 주로 다루고 있지만, 부록을 참조하면 클로드와 같은 또 다른 진영의 AI 활용 실습을 진행해 볼 수 있다는 점도 장점이다.

다만, 후반부에 해당하는 15장 임베딩 파트부터는 일반인이 따라하기에는 다소 벅찰 수도 있다. 그래도 예제대로 실습을 따라하며 주요 개념만 파악해보겠다는 자세로 진행하면 상당히 많은 지식을 얻을 수 있을것이다.

임베딩의 경우 사실 개념상으로는 별게 없다. 이 세상의 자연어와 같은 텍스트를 단순히 숫자(조금 더 표현하면 벡터)로 변환해 주는 것이다.

이를 통해 컴퓨터가 알아들을 수 있게 숫자로 변환이 가능해진다는 점, 나아가 코사인 유사도와 같은 수학적 도구를 사용할 수 있다는 점이 큰 특징인데 이를 통해 벡터 공간에 포진된 두 개념의 유사도를 구할 수 있고 이로써 LLM은 정규표현식에서 한걸음 더 나아간 의미 기반 검색도 가능해진다.

다음의 예제는 임베딩의 개념을 아주 깔끔하게 소개해주는 예제이다. 입력된 자연어가 숫자 그것도 벡터 형태로 변환되어 출력되고 있음을 볼 수 있다.

여기서 한걸음 더 나아가면 독자가 보유한 자체 데이터로 기존 모델을 파인튜닝 할 수 있게 된다. 기능적인 측면만 놓고 봤을때는 나만의 별도 모델을 얻는 셈이다.

이 또한 일반인이 따라할 수 있을 듯 싶다. 파인튜닝 또한 OpenAI API에게 맡겨버리기 때문이다. 대시보드를 통해 아래 그림과 같이 모니터링 및 결과 확인이 가능하다.

또한 부록을 포함하여 후반부에는 다양한 재미있는 예제들이 등장한다. 예를들면 스트림릿과 깃허브를 이용하여 건강상담 챗봇을 구현하는 예제가 그러하다. 둘 다 AI시대 각광받는 플랫폼이기에 비전공자들이 프로그래밍 세계에 진입할 수 있는 호기심 어린 좋은 예제라 생각한다.

그 외에도 RAG, Agent의 핵심 코드 정도를 다루고 있어 이 두 개념의 핵심을 빠르게 파악할 수 있는 예제도 등장한다. 최근 등장한 A2A, MCP와 같은 기술을 제외하고 굵직한 개념 정도는 이 책을 통해 실습 및 파악할 수 있는 셈이다.

결론적으로 이 책은 일반인, 기획자, 경영자에게 매우 많은 도움을 줄 수 있을 것 같다. 물론 개발자중에도 AI를 거의 접해본 적이 없다면 빠르게 현존하는 AI 모델의 특성을 파악하고 기획하는 서비스에 어떻게 활용할지 판단하는데 매우 큰 도움이 될 것이다.

정보 과학 학습 중에, AI 활용 다양한 기획을 진행해보려면 챗 GPT 활용법, 셀프어텐션, 파인튜닝, API 활용법 등 다양한 내용들에 호기심이 생깁니다. 인터넷 검색으로 찾아보려 하다가, 좀 더 정립되어 있는 책을 참고하고 싶어서 선택한 책이 바로 제대로 시작하는 챗 GPT와 AI 활용 with 파이썬 책입니다.

난이도!

책을 선택할 때 적절한 난이도에 대한 고민을 먼저 하는데, 이 책은 파이썬을 접해봤다면 누구나 챗 GPT의 기본 개념을 익히고, API 활용, 애플리케이션 응용 등의 흐름으로 따라갈 수 있습니다.

​

예제!

실제 코딩 예제가 많이 있어서, 수업 시간의 활동 과제나 실습으로 바로 적용할 수 있습니다.

처음에 살펴보며, GPT 모델의 원리부터 나와있어서 좀 더 전문적 내용에 대해 이해할 수 있었고 최신 API 사용법과 많은 팁들이 있어서 도움이 되었습니다. 특히 다양한 사례들이 누구나 관심가질 만한 주제여서 좋았습니다.

​

이 책에서 다루는 AI 애플리케이션 개발 사례는 아래와 같습니다.

● 파인 튜닝 도메인 특화 챗봇

● 기억을 보존하는 지능형 대화 시스템

● RAG 기법을 사용한 최신 시맨틱 검색 엔진

● 사용자 취향에 맞춘 지능형 커피 추천 시스템

● 리눅스 명령어 작성을 돕는 챗봇 어시스턴트

● 대규모 정신 건강 대화 데이터셋을 학습한 AI 기반 정신 건강 코치

● 뉴스 기사 카테고리 분류 시스템

● 지능형 이미지 인식 시스템(이미지 to 텍스트)

● 이미지 생성 프로그램(텍스트 to 이미지)

​

1장 2장은 기본적인 생성형 AI에 대한 개론적 내용입니다.

1장 생성형 AI 서비스

_1.1 생성형 AI 개요

_1.2 대표적인 생성형 AI 서비스

2장 오픈AI와 챗GPT

_2.1 오픈AI와 챗GPT 개요

_2.2 GPT 모델 및 사용 사례

2장에서는 오픈AI의 배경과 GPT 모델의 주요 특성을 소개하며, AI 기술을 학생들과 함께 성찰할 수 있을 것 같습니다. 특히 GPT 모델이 어떤 원리로 동작하고, 어디에 활용되는지를 개괄적으로 이해할 수 있어 교양 수준의 AI 소개 수업에 효과적입니다

3장, 4장 부터는 구글 코랩 사용 방법이 나와있고, 오픈 API 키를 직접 얻고 실습해볼 수 있도록 상세하게 설명되어 있습니다.

그리고 퓨샷 학습, GPT 모델을 활용한 맞춤형 출력 생성 예제가 있었습니다.

저는 특히 이 예제를 보면서 고등학생, 대학생들이 각자 프로젝트에서 활용할 때 도움이 많이 되겠다는 생각이 들었습니다.

발표자료로 GPT의 원리, 퓨샷, LLM, 셀프어텐션, 파인튜닝에 대해 많이 관심을 갖고 탐구하는데 이 책을 참고하면 좋을 것 같습니다.

​6장과 7장은 오픈 AI를 활용한 프롬프트 설정법에 대해서 자세하게 서술이 되어 있습니다.

대화 생성 고급 기술에서는 창의성 조절, 응답 다양성 확보, 실시간 응답 등의 기법을 소개하며 AI 기반 창작 활동에 관심이 있는 사람들에게 적합합니다.

7장은 전문적 프롬프트 엔지니어링에 대해 접할 수 있었습니다. 퓨샷 학습, 프롬프트 체이닝, 응답 길이 조절 등 실제 상황에 맞는 방법 들을 제시합니다.

보면서 AI 해커톤 프로젝트에서 활용하기 좋겠다는 생각을 했습니다.

​

​

8장과 9장은 오픈AI의 위스퍼를 소개하며 음성 인식 정확도 향상 기법과 실제 SDK 활용 예제가 있었습니다.

교내 방송 등 학교 실생활 데이터 활용 프로젝트로 발전시킬 수 있을 것 같다는 아이디어를 얻었습니다.

그리고 텍스트 변환 개선은 AI윤리, 언어 다양성 이슈와 연결하여 융합 탐구 주제로 적합할 것 같습니다.

​

텍스트 생성에만 머물지 않고, 음성, 이미지까지 아우르는 멀티모달 AI 활용법을 알 수 있었습니다.

SW 프로젝트들에 다양한 아이디어를 얻으며, 다시 한번 더 실습해보고 싶은 예제들이 떠오를만큼 좋은 책이었습니다.

주목 받는 최신 AI 기술들을 간단하게 소개해주고 실습까지 해볼 수 있게 구성이 되어 있어

간단하고 빠르게 AI 기술들을 훑어보고 활용까지 해보고 싶은사람들에게 좋은 책이다