[독서-1393] 모두가 할 수 있는 AI 그림 그리기 stable diffusion 활용

모두가 할 수 있는 인공지능으로 그림 그리기 stable diffusion 완벽 활용 가이드 - 무료로 AI 그림 그리기
장문철.주현민 지음 / 앤써북 / 2023년 3월

"모두가 할 수 있는 인공지능으로 그림 그리기 stable diffusion 완벽 활용 가이드"는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 가이드를 제공한다. 200페이지 분량의 책이라 가볍게 읽을 수 있다. 내용이 그렇게 풍부하지는 못해 책 제목에 있는 "완벽 활용 가이드"는 빼야할 것 같다.

책의 전반부는 노벨AI, DALL-E, 미드저니, DreamStudio, CF Spark와 같은 여러 인공지능 그림 생성 도구들을 소개하며 시작한다. 각 도구의 특징과 활용 방법이 명확히 설명되어 있어, 자신의 필요에 맞는 프로그램을 선택할 수 있다. 이러한 비교는 인공지능 그림 도구들에 대한 기초 지식이 부족한 사람에게 유용할 것이다.

Stable Diffusion을 활용한 그림 생성 과정을 주로 설명한다. Stable Diffusion은 텍스트 입력만으로도 원하는 이미지를 만들어주는 강력한 인공지능 도구이다. 특별한 기술적 배경이 없는 사람이라도 이 책을 통해 인공지능 기반 그림 생성에 도전할 수 있다. 책에서 제공하는 명령어를 입력하면 누구나 자신만의 창의적인 이미지를 만들어낼 수 있다.

이 책은 Stable Diffusion을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 Easy Diffusion 프로그램의 설치와 사용법을 자세히 다룬다. 설치 과정과 사용 방법이 단계별로 상세히 설명되어 있어, 직접 프로그램을 설치하고 이미지를 생성해볼 수 있다. 처음 사용하는 사람이라면 사용하기 편리한 Easy Diffusion을 추천한다.

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[독서-1389] 랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기

랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기 - 현직 AI Specialist에게 배우는 RAG! 랭체인, 오픈AI API, 스트림릿으로 8가지 서비스 구현까지
서지영 지음 / 길벗 / 2024년 2월

"랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기"는 AI 개발에 익숙하지 않은 독자라도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 딱딱한 기술 서적이 아니라, 친절하고 세심한 설명과 함께 실습 예제, 그림 자료가 풍부하게 담겨 있어 입문자들에게 도움이 된다. 복잡한 개념을 쉽게 풀어내는 설명 덕분에 LLM의 기본 개념부터 실습까지 한 권으로 빠르게 습득할 수 있다.

이 책은 입문자를 대상으로 하고 있지만, 실무자들에게도 유용한 정보를 제공한다. LLM의 최신 트렌드와 이를 활용한 서비스 차별화 전략에 대해 설명한다. 예제를 통해 빠르게 프로토타입을 만들어 보고, 이후 이를 기반으로 더 깊이 있는 프로젝트로 확장할 수 있는 기회를 제공한다. LLM의 이론적인 이해와 실용적 활용 사이에서 균형을 잘 잡았다. 책을 따라가다 보면 어느새 AI 서비스 구현에 대해 이해를 넓힐 수 있다.

최근 AI 기술의 발전 속도는 눈부실 정도로 빠르며, LLM(Large Language Model)을 중심으로 한 서비스 개발이 주목받고 있다. 랭체인이 LLM을 어떻게 효율적으로 관리하고 확장할 수 있는지를 명확히 설명하며, 이와 더불어 OpenAI API를 활용한 구체적인 실습 과정을 제공한다. 챗봇이나 PDF 요약 서비스 같은 간단하지만 실질적인 프로젝트를 스트림릿과 같은 도구를 활용해 구현하는 과정을 단계별로 설명해준다. 이 과정에서 필요한 환경 설정부터 코드 작성, 실행까지 자세히 안내하여 AI 서비스 개발의 전 과정을 경험할 수 있다.

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[독서-1388] 25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬

25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬 - 생성 AI 기초부터 모델 구현까지 단계별 LLM 학습서
요시키 간다 지음, 임선집 옮김 / 루비페이퍼 / 2024년 7월

"25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬"은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)에 관심 있는 사람들을 대상으로 한 입문서로, 기초부터 최신 동향까지 다루고 있다. 인공지능의 역사, 머신러닝과 딥러닝의 개념, 그리고 트랜스포머와 같은 핵심 모델에 이르기까지 중요한 내용을 체계적으로 설명하며, 25개의 실습 예제를 통해 이론과 실습을 병행할 수 있도록 구성되어 있다.

AI의 정의와 기초 이론부터 GPT, BERT, 트랜스포머, 디퓨전 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, 각 챕터는 간결한 설명과 실습 코드를 통해 쉽게 접근할 수 있도록 되어있다. 파이토치(PyTorch)와 허깅페이스(Hugging Face) 같은 AI 개발 도구를 사용해 실질적인 코드를 실행해 볼 수 있는 것은 장점이다.

1. 생성 AI의 기초: 챗GPT와 Bing Copilot 같은 서비스의 원리를 간략히 설명하며, 프롬프트 엔지니어링과 신경망의 기본 개념을 소개한다. 간단한 Python 코딩 실습을 통해 독자들이 기초적인 학습 흐름을 이해할 수 있다.

2. LLM 기본편: Word2Vec, n-gram, 트랜스포머 모델과 같은 LLM의 기반이 되는 이론과 실습을 다룬다. 트랜스포머 모델과 관련된 Python 코드 예제는 초심자들이 모델의 실제 활용을 체험할 수 있는 기회를 제공한다.

3. LLM 심화편: FLAN, RLHF, DPO 등 심화 주제와 함께 GPT-2 기반의 PicoGPT 구현, 구글 Gemma 모델 사용법 등을 소개한다. 최신 기술을 포함하면서도 입문자들이 이해할 수 있도록 설명한다.

이론적으로만 설명하지 않고, 직접 코드를 실행하며 학습할 수 있다. 실습 예제들은 학습 흐름에 따라 이전 예제를 기반으로 점진적으로 발전한다는 점에서 학습의 연속성을 제공한다. 생성형 AI와 LLM을 배우고자 하는 사람에게 추천한다.

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[독서-1387] RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드 - LLM 기초부터 모델 API, 벡터 DB, 임베딩, AI Agent까지
윤성재 지음 / 루비페이퍼 / 2024년 10월

"RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드"는 대규모 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 개념부터 실무 구현까지를 체계적으로 다룬다. AI와 RAG에 입문하거나 관련 기술을 실제로 적용해 보고자 하는 이들에게 유용하다. 기술적 배경부터 실질적인 구현까지 체계적으로 다루고 있어, 입문자와 실무자 모두에게 유익한 내용을 담고 있다.

이론과 실습을 적절히 결합해 RAG와 LangChain의 활용법을 체계적으로 배울 수 있다. 개념을 이해하는 동시에 실질적으로 기술을 적용할 수 있다. LLM과 NLP 기술의 발전 과정을 차근차근 설명하며, 자연어 처리의 기초부터 최신 트렌드까지 쉽게 이해할 수 있도록 안내한다. LLM이 어떻게 현재의 위치에 이르렀는지 맥락을 파악할 수 있다.

이 책의 핵심은 LangChain 프레임워크를 기반으로 한 실전 학습이다. LangChain의 주요 기능과 구성 요소를 단계적으로 설명하며, LLM API 호출, 프롬프트 템플릿 작성, 스트리밍 구현 등의 내용을 다룬다. 각 단계는 실습 코드를 포함하고 있어, 독자들이 실제로 따라 하며 기술을 체득할 수 있다.

RAG 시스템의 개념과 원리 또한 명확하게 다룬다. LLM의 한계로 지적되는 환각 현상과 컨텍스트 윈도우 문제를 극복하기 위한 대안으로서 RAG의 필요성과 효과를 체계적으로 설명하며, 파인튜닝과의 차이를 비교해 독자들에게 명확한 이해를 제공한다. 책의 마지막 부분에서는 Streamlit을 활용해 RAG 기반 챗봇을 구축하고 배포하는 과정을 다룬다. 기본적인 챗봇 구현부터 고급 기능 추가, 그리고 실제 서비스 배포까지 전 과정을 안내하며, 실제 프로젝트를 완성하는 성취감을 느낄 수 있도록 구성되어 있다.

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[독서-1384] AI, 빅테크, 저널리즘 - 뉴미디어의 미래

AI, 빅테크, 저널리즘 - 기술이 바꿀 뉴미디어의 미래
이성규 지음 / 날리지 / 2024년 11월

"AI, 빅테크, 저널리즘"은 기술 발전과 저널리즘의 관계를 심도 있게 다루고 있다. 기술과 저널리즘의 대화를 통해 우리가 지향해야 할 저널리즘의 미래를 탐구한다. 기술 발전이 저널리즘의 본질에 어떤 영향을 미쳤는가라는 질문을 중심으로 전개된다. AI 기술의 급속한 발전은 우리의 삶 전반을 변화시키고 있다. 저널리즘의 본질과 방향성을 고민하며, AI 기술이 미디어에 미치는 영향을 심층적으로 분석했다.

인공지능의 도입이 미디어와 저널리즘에 가져올 변화는 이미 현실이 되고 있다. 생성형 AI로 만든 가상의 인물로 인플루언서 활동을 하는 사람이 생겨나고 있다. 중국 광저우 TV의 AI 앵커, 일본 류큐아사히 방송의 AI 아 나운서 도입 사례는 기술적 시도를 넘어 미디어의 본질을 변화시키려는 상징적인 움직임이다. 기술이 저널리즘에 영향을 미쳤지만, 뉴스의 본질인 ‘진실을 보도하는 것’은 크게 변하지 않았다

저널리즘은 기술 발전의 영향을 받으며 성장해왔지만, 본질적 가치는 쉽게 변하지 않는다. 저자는 빅테크 플랫폼의 부상으로 저널리즘의 생태계가 급격히 변화하고 있음을 주목한다. 기술과 뉴스의 관계를 ‘대화’로 비유하며, 새로운 기술이 뉴스 생태계에 끼친 긍정적·부정적 영향을 다각도로 분석한다. AI 기술을 활용해 팩트체크와 데이터 분석을 강화하고, 독자와의 신뢰를 회복하려는 노력은 저널리즘의 지속 가능성을 위한 중요한 과제가 되고 있다

생성형 AI와 같은 기술이 미디어 생태계에 가져올 위험성을 경고한다. AI 기술은 양극화를 가속화하고, AI를 소유한 기업과 그렇지 못한 기업 간의 격차를 심화시킬 가능성을 지적한다. 이로 인해 저널리즘의 독립성과 신뢰성이 약화될 위험이 있으며, 잘못된 정보의 확산과 허위 뉴스의 양산 가능성도 제기된다. 딥페이크와 같은 합성 미디어는 정보의 신뢰도를 위협하며, 진실과 거짓을 구분하기 어렵게 만든다.

AI 시대에 저널리즘은 변화의 기로에 서 있다. 기자와 독자가 직접 연결되는 새로운 형태의 저널리즘은 이미 현실로 다가오고 있다. 저자는 이러한 변화가 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 인간의 본질적 가치를 지향해야 한다. 결국, AI 시대에도 중요한 것은 기술 자체가 아니라 이를 수용하고 활용하는 인간의 선택이다.

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출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.