블로그 모아보기 - 인프런

🚀 클라우드 네이티브 x AI 네이티브, 어디까지 왔을까? - CNCF 공식 Tech R

☁Cloud Native Computing Foundation (CNCF)에서 최신 발간된 🍀공식 Tech Radar Report는 AI 혁신으로 인해 Cloud Native 생태계에 AI 네이티브가 어느정도 성숙했는지 보여주는 보고서를 공유합니다. 💡참고로, CNCF에서 제공하는 Tech Radar는 Vendor(판매 기업)가 아닌 Global 최종 사용자, 즉 End User Community에서의 실제 사용 경험과 투표를 기반으로, 검증된 기술을 파악하는 데 중요한 보고서이기에 업무에 큰 도움이 됩니다.📑이 보고서를 통해, 전세계 DevOps Team이 새로운 도구를 도입할 때, 💭남들은 뭘 쓰고 있지? & 💭어떤 게 검증된 Tool이지? 라는 고민을 해결해 주는 실무 사례의 나침반 역할을 제공하고 있습니다. ☘︎ 2025년~ 현재, CNCF Radar 주요 관점⚙︎ 최고의 평가를 받은 AI 도구들 ⇉⇉ 성숙도, 유용성, 신뢰성 측면에서 개발자들이 가장 높게 평가한 AI 관련 프로젝트를 소개합니다.⚙︎ AI 데이타 적용 ⇉⇉ 전 세계 Cloud Native 환경 전반에서 AI 도구를 어떻게 선택하고, 사용하며, 추천하는지를 알아봅니다.⚙︎ 에이전틱 AI의 부상 ⇉⇉ 개방형 상호 운용 Architecture가 AI System의 다음 단계를 어떻게 형성하고 있는지 공유합니다.구체적인 정보를 확인하셔서 업무 혁신에 대비하세요. 🚀https://www.cloudbro.ai/t/3661

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Do it! HTML + CSS 웹 표준의 정석 - 겨울 방학 맞이 기초 언어 스터디(2)

#지난주에 이어서...1주차에서 HTML 기본 구조를 훑어봤다면,2주차는 ‘이제 진짜 웹페이지처럼 보이게 만드는 단계’였다.이번 주차에서는 입력 요소(Form) 와 CSS 스타일링의 핵심 개념들을 집중적으로 다뤘다.# 입력 양식 작성하기 (Form)웹에서 빠질 수 없는 게 바로 입력 폼이다.회원가입, 로그인, 검색창… 전부 여기서 시작하니까!<form> 태그의 역할과 기본 구조 이해<input> 태그의 다양한 타입들 (text, password, checkbox, radio 등)placeholder, value, name 같은 입력 요소 속성들여러 입력 태그를 함께 사용하는 방법*단순히 “입력창을 만든다”에서 끝나는 게 아니라브라우저가 데이터를 어떻게 인식하는지까지 같이 보게 돼서 꽤 중요했다.# CSS 기초 다지기이번 주차의 핵심은 단연 CSS.* CSS 기본 개념CSS를 왜 쓰는지HTML과 CSS의 역할 분리스타일 적용 우선순위 개념특히 같은 요소에 스타일을 여러 번 줬을 때 어떤 게 적용되는지직접 실습으로 보니까 이해가 훨씬 빨랐다.# CSS 속성으로 다양한 스타일 적용하기색상, 글자 크기, 배경…이제야 “웹페이지 꾸미기”가 시작된 느낌!color, background, font-sizergba 색상으로 투명도 조절배경 이미지 적용 & 고정 배경* 단순한 글자 하나도CSS 하나 바꾸면 분위기가 완전 달라지는 게 재밌었다.# text-shadow로 텍스트 효과 주기이번 주차에서 제일 재미있었던 파트.text-shadow 기본 문법그림자 위치, 흐림 정도, 색상 조합여러 스타일을 적용한 텍스트 실습텍스트 하나에 그림자만 줘도확실히 기본이랑은 느낌이 다르다!# 2주차를 마치며입력 폼은 웹의 기본 인터페이스CSS는 단순 꾸미기가 아니라 구조적인 규칙우선순위 개념은 앞으로 계속 중요하게 쓰일 것 같음 아직은 단순한 예제들이지만,이제 “보이는 웹페이지”를 만들기 시작했다는 느낌이 들어서확실히 1주차보다 재미있었다.

웹 퍼블리싱･HTML･CSS･javascript･웹표준･스터디･DOIT

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PMP 250문제 실전 풀이 과정 오픈!

안녕하세요? 한동환입니다.그 동안 많은 분들이 PMP 문제풀이 과정이 없냐고 문의를 해주셨습니다.그래서 이번에 시간을 내어 PMP 합격을 완성하는 250문제 실전 풀이 코스!를 오픈 했습니다~!지식을 익히는 것과 실제 문제를 푸는 것은 차이가 있습니다.이번에 개설한 과정은 실제 시험 문제 적응력을 높이는 데 중점을 둡니다.워터폴, 애자일, 하이브리드를 포함하고, 실제 시험 유형인 4지선다, 5지선다, 6지선다, Drag & Drop 문제로 구성되어 있습니다.각 문제는 정답 여부만 확인하는 방식이 아니라, 왜 해당 선택지가 최선의 답이 되는지, 다른 선택지는 어떤 이유로 배제되어야 하는지를 명확하게 설명합니다.250 문제 풀이 과정은 한 번에 PMP 합격하는데 많은 도움이 될 것입니다~! ** 오픈 이벤트로 일주일간 20% 할인합니다. ✅ 과정 바로 가기: https://inf.run/G98V7

PMP･프로젝트관리전문가･국제공인자격증･프로젝트매니지먼트

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인공지능과 추천 시스템 - 마치며

들어가며 2025년 2학기 KAIST 경영대학원에서 Digital Finance MBA 과정에서 개설된 ‘인공지능과 추천시스템' 강의를 마쳤다. 3학점 16주의 일정이 끝났고, 지난 두 번의 느낌과는 또 다른 추가적인 아쉬움들이 든다.이번에도 금융의 영역과 문제 풀이의 본질인 공학의 테두리 안에서, 인공지능과 추천이라는 주제를 다른 트랙처럼 운용하려 했고, 제품과 서비스로서의 문제 정의와 풀어 나가려는 접근 등을 같이 고민하려 했다. 과목의 이름이 주는 방대함과 위압감은 지난 학기들 이상이었고, 변화하는 시대의 이슈들을 따라가고자 하는 게 버거움이 많았다. 준비한 것들교재 같이 읽기 - 박태웅의 AI 강의교재 같이 읽기 - 추천 시스템 입문코드 따라 하기 - MovieLens , 추천 알고리즘 - 기본 구현들 , 복잡한 구현들특강 - stateof.ai 2025특강 - Google(Playstore)에서 과제 런칭하기특강 - Search Quality with Google특강 - 실전에서 만나는 이슈들-데이터 기반 의사 결정, 서비스 설계 개발, 운영과 모니터링특강 - 인이지와 Digital Transformation with XAIㅏ기말 발표 주제 선정, 발표 자료 리뷰, 발표 리뷰추석 맞이 클립 모아 보기 Stat 들56명의 수강생4번의 remote 수업55개의 EDA 중간 과제, 44개의 기말 과제1번의 간담회 형식의 치맥 작년과 달랐던 점들토요일 오후 수업. 16주간 여의도로 토요일 오전 출근, 저녁 퇴근.공개적인 자료를 가지고 진행한 EDA 중간 과제들 추가강의 계획서부터 예고를 꽤 했었지만, 과목 이름에 대한 기대 때문에 편차가 심한 건 감내해야 했을 테고, 학생들의 리포트 내용이나 발표 내용도 아예 처음 보는 사람부터 거의 다 아는 사람들까지 편차가 커서 아쉬움이 많았다. 토요일이지만 물리적으로 하루 종일을 할애했었지만, 막상 학생들과 기억나는 interaction들이 많지 않은 것도 아쉽고, 내용들도 중구난방의 형태로 받아들이는 친구들이 많았다. 학기 초 한두번 수업 시간에 이야기를 했더랬지만, 끝까지 전달되지 않는 건 정말 내 문제만이었을까 싶은 생각까지 든다.중간 리포트와 기말 보고서의 품질이나 깊이 등이 작년 대비 많이 낮아졌다는 생각이다. 파트타임 MBA 라서 사정을 너무 봐 주어서인지 보고서들이 연말에 너무 몰리고, 복잡한 개인 일정 때문에, 피드백 자체를 몇 번 주지 못한 상태가 되었고, 그 결과가 전반적인 품질의 저하로 나타났다는 생각이다. 보고서들은 딱 보기에도 AI 들이 절반 이상은 만들었다는 생각이 들 정도이고, 그 행간을 읽어 보려 노력했지만 많이 힘겨웠던 시간들이었다.아울러 한학기를 통틀어 커피챗을 신청한 학생은 단 두명, 학생들의 질문은 다섯 손가락 안이었고, 같이 참여를 했으면 하는 공동 문서에 서로의 과제들에 대한 질문과 대답에 반응하는 학생들은 열명 미만이었다. 다른 레퍼런스가 없어 이렇게 질문들이 없는 걸까 싶기도 한데, 옆의 교수님께서는 매 수업 '내가 열심히 참여하고 있다'는 증거를 포스트잇에 써서 내라고 해서 점수화 시키시던데, 가르치는 사람과 배우는 사람 등의 방법 들에 대해 고민이 더 필요하다 싶다. 점수 매기기학과에서 준 몇가지 가이드가 있었고, spreadsheet 에 출석과 항목들을 체크했었지만, 이번에는 gemini 와 chatgpt 의 도움을 받아서 배점을 정했다. 아래는 사용한 스크립트. 배점을 설정하고 계산하는 데 유용하게 사용했다. ---60명이 듣는 과목을 성적을 매기려고 해. 아래의 기준들을 가지고 100점 만점의 평가표를 만들고 싶은데.. Spreadsheet 의 공식으로 만들고 싶어. 일단 출석+태도 50% , 중간 15% , 기말 35% 비중이고100점 만점으로 변환한 후에는 A+ = 4.3, A0 = 4.0, A- = 3.7 등으로 놓고평균으로는 어지간하면 3.7 정도를 놓고 싶어 16번의 수업에 24번의 출석 체크가 있었는데, 하루에 최대 2번 체크를 했어서 결석일수가 2개면 수업 하나를 안 들은 거야. 중간 과제는 리포트를 쓰는 과제인데일정을 잘 지켜 리뷰를 잘 받았는지 ( yes / no )기간 내에 제출을 잘 했는지 ( yes / no ) - no 는 late코드와 리포트의 양식을 지켰는지 ( yes / no ) - no 는 정리 정돈 안 됨.데이터를 분석의 난이도 ( A / B) - A 가 어려운 것들코드 있음 or graph ( yes / no ) - no 는 양이 부족해추가적인 제안한 게 있는지 ( yes / no ) - yes 는 조금 더 챙겨 주고 싶어.과제를 안 낸 학생은 하나가 있어 기말 과제는 15-20분 발표를 시켰어.일정을 잘 지켜 리뷰는 잘 받았는지 ( yes / no )기간 내에 제출을 잘 했는지 ( yes / no ) - no 는 late피드백을 반영했는지 ( yes / no )발표 시간은 잘 지켰는지 ( yes / 살짝 초과 / 많이 초과)영상의 품질은 어떤지 ( yes, no )추가적인 감동이 있는지 ( yes ) bonus논문 분석 , 타사 제품 설명 , 제품 기획 중 하나를 고르는데논문 분석은 논문 하나의 분석 이외의 견해가 있는지 ( yes, no )타사 제품 설명은 데이터 분석이 포함되었는지제품 기획은 조금 harsh 한데 타겟이 명확한지 ( yes / no ) , User study or data 가 있는지 ( yes / no ), Prototype을 실제 구현을 했는지 ( yes / no ) 마무리하며강의 평가 결과는 작년보다도 낮은 점수들이 나왔다. 꽤 실망스러운 점수여서 추스리는 데 에너지가 많이 든다. 리모트 몇 번이 어중간했고, 추석 등의 어중간한 시간에 이용하려 한 온라인 방송 송출과 대가들의 강의를 소개한 것들에 대해 부정적인 점들이 몇 있었다. 물론 날 선 피드백들과 더불어 새로운 시각들을 알게 되었다는 피드백들도 있었던게 위안이 되었다.원래의 취지와 달라져 버린 과목의 이름과 상대적으로 더 old 해 져 버린 개발 세상의 이야기들은 올해 정도까지일 거 같다. 내년 아니 올 가을에 어떤 내용들을 이 과목에 담을 수 있을지 학과 교수님들과 진지하게 고민하고 이야기 나눌 예정이다.

대학 교육 기타･인공지능･추천시스템

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안녕하세요. 박샤넬로 멘토입니다!

[인프런/멘토링] 수많은 강의 중, 왜 '박샤넬로'를 선택하셨나요? (설레는 첫 만남을 준비하며)안녕하세요, 데이터와 스토리를 잇는 기획자 박샤넬로입니다.오늘도 치열한 하루를 보내고 계실 예비, 주니어 PM 여러분. 수많은 인프런의 강의와 멘토링 중에서 저를 선택해 주신 여러분께, 감사의 마음과 함께 뜨거운 환영의 인사를 전합니다.결제 버튼을 누르기까지 어떤 고민을 하셨을지, 누구보다 잘 알고 있습니다. "이 멘토링이 정말 나에게 도움이 될까?", "내 부족한 포트폴리오를 보여줘도 될까?", "AI가 대세라는데 나는 준비가 된 걸까?"여러분이 저를 선택한 이유는 아마도 '남다른 한 끗'을 원했기 때문일 것입니다. 뻔한 이론서에는 나오지 않는 현업의 생생한 이야기, 그리고 문과생의 감성을 잃지 않으면서도 기술(Tech)을 자유자재로 다루는 '하이브리드 PM'의 노하우가 필요하셨겠지요.잘 찾아오셨습니다. 저는 단순히 기능을 정의하는 기획자가 아닙니다. 브런치스토리에서 독자의 마음을 움직이는 글을 쓰고, Apple 앱스토어 피처드에 선정되며 시장성을 증명했습니다. 그리고 최근에는 [서울대학교 구글 AI 전문과정]을 수료하며, 감에 의존하던 기획을 넘어 데이터와 AI 기술로 성과를 만드는 방법을 체득했습니다.제가 여러분에게 전해드릴 것은 단순한 지식이 아닌 '무기'입니다. 서류 광탈을 막아줄 '스토리텔링 포트폴리오'부터, 야근을 줄이고 인사이트를 높여줄 '실무 AI 프롬프트'까지. 사수 없이 막막했던 여러분의 책상 위에 가장 든든한 무기를 놓아드리겠습니다.우리의 만남은 짧은 멘토링으로 끝나지 않을 것입니다. 여러분이 "대체 불가능한 PM"으로 성장하여, 현업에서 멋진 동료로 다시 만날 그날을 기대합니다.가장 치열하고도 설레는 시간, 이제 시작해 볼까요? 강의장에서, 그리고 멘토링 룸에서 기다리겠습니다. 브런치스토리 : https://brunch.co.kr/@cocomong1105 - 여러분의 러닝메이트, 박샤넬로 드림

기획 · PM· PO･ai･프롬프터･실무노하우･멘토링경험다수･맞춤진단

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2026년, 취준생이 만들면 좋은 프로젝트 vs 의미 없는 프로젝트

현업 테크 리드로서, 요즘 취준생 포트폴리오를 보면프로젝트 안에 AI 기능 하나쯤 들어가 있는 게 더 이상 특별하지 않습니다.그래서 이제는“AI를 썼느냐 안 썼느냐”보다는,AI 기능이 들어가 있는 프로젝트를 어떻게 만들었는지가 더 중요해졌습니다.다르게 말하면,이제는 AI 기능이 포함된 프로젝트를 기본 전제로 놓고 평가하는 분위기에 가깝습니다.거두절미하고, 체크리스트를 확인하여 서류통과 여부 확인하기!지금 진행 중이거나 이미 만든 프로젝트를 떠올리면서아래 질문에 한 번만 솔직하게 답해보셔도 좋겠습니다.이 프로젝트를 왜 만들었는지 한 문장으로 설명할 수 있는가프로젝트 안에서 AI 기능이 맡고 있는 역할이 명확한가AI 기능이 없다면 프로젝트의 핵심 가치가 크게 줄어드는가기능 구현 말고, 어떤 고민과 선택을 했는지 설명할 수 있는가README에 결과보다 과정과 판단이 드러나는가여기서 몇 개가 막히면,그 프로젝트는 기술 스택과 무관하게기업 입장에서 평가하기 애매한 상태일 가능성이 큽니다.결론부터 말하면 이렇습니다이제 취준생 프로젝트에서AI 기능은 ‘있으면 좋은 옵션’이 아니라,자연스럽게 포함돼 있기를 기대하는 요소에 가깝습니다.다만 중요한 건,AI 기능이 프로젝트의 중심 문제를 실제로 돕고 있는지입니다.그래서 같은 AI 기능이 들어가 있어도어떤 프로젝트는 좋아 보이고,어떤 프로젝트는 여전히 '장난감'처럼 보입니다.의미 없는 프로젝트는 보통 이런 특징을 가집니다1. AI 기능이 프로젝트와 따로 놉니다메인 흐름과 크게 상관없는 요약 기능있어도 없어도 큰 차이가 없는 추천 기능“요즘 많이 쓰니까” 붙인 AI 기능기능 자체가 잘못된 건 아닙니다.다만 이런 경우,AI는 프로젝트를 돋보이게 하기보다억지로 갖다가 붙인느낌이 되기 쉽습니다.2. AI를 쓴 이유가 분명하지 않습니다“AI를 써서 더 좋아졌어요”라는 설명만 있고,어떤 점이 어떻게 달라졌는지가 빠져 있는 경우가 많습니다.기업 입장에서는 자연스럽게 이런 질문이 나옵니다.규칙 기반으로는 왜 안 됐는지AI를 쓰면서 얻은 게 뭔지대신 감수한 단점은 없는지이 질문에 답이 안 나오면프로젝트는 기술 데모처럼 보이기 쉽습니다.3. AI 기능의 한계가 전혀 드러나지 않습니다AI가 항상 잘 동작하는 것처럼 설명된 프로젝트는오히려 신뢰도가 떨어집니다.잘 안 맞는 케이스는 뭐였는지정확도가 흔들리는 상황은 언제였는지비용이나 응답 속도 이슈는 없었는지이런 얘기가 하나도 없으면실제로 써본 프로젝트인지 의심을 받기 쉽습니다.반대로, AI 기능이 들어가 있어도 좋은 프로젝트는 이렇습니다1. AI가 핵심 문제를 직접 건드립니다좋은 프로젝트는“이 문제는 AI 없이는 풀기 애매하다”는 전제가 깔려 있습니다.그래서 AI 기능이장식이 아니라 문제 해결의 일부로 자연스럽게 들어갑니다.2. AI를 하나의 구성 요소로 다룹니다AI를 만능처럼 설명하지 않습니다.입력은 무엇인지출력은 어디에 쓰이는지실패했을 때 시스템은 어떻게 반응하는지이런 설명이 있으면프로젝트가 훨씬 실무적인 인상을 줍니다.3. 선택의 이유가 남아 있습니다모든 선택이 정답일 필요는 없습니다.중요한 건,왜 이 방식을 골랐는지다른 선택지는 뭐였는지지금 다시 만든다면 바꾸고 싶은 부분은 뭔지이게 정리돼 있으면AI 기능이 들어간 프로젝트는유행이 아니라 사고의 결과물로 보입니다.그래서, 프로젝트를 하나 더 만들기 전에이제는AI 기능이 포함된 프로젝트를 하나쯤은 갖고 있는 게 자연스럽고,그 자체로 불리하지도 않습니다.다만 프로젝트 개수를 늘리기 전에,AI 기능이 왜 필요한지 다시 정리하고프로젝트 안에서 맡은 역할을 분명히 하고그 선택의 이유를 남기는 게 먼저입니다.이 차이로같은 기술을 써도 프로젝트 평가는 크게 갈립니다.마무리로 한 가지 덧붙이면,이 기준을 알고 있어도 혼자 적용하기 어렵다는 이야기를 많이 들었습니다.혹시 계속 서류에서 떨어지는 분, 이력서나 프로젝트 조언받고 싶으신 분은커피 한잔값에 봐드리도록 하겠습니다.필요하신 분만 참고하시면 됩니다.[ 온라인 멘토링 링크 ] AI가 발전해도 기업에서는 사람을 뽑을 수 밖에 없습니다.지원자가 아무리 많아도,기업 입장에서는 제대로 일할 뽑을 사람이 없다고 합니다.이력서와 프로젝트만 잘 써도 쉽게 합격합니다.

취업 · 이직･이력서･포트폴리오･개발자취업･백엔드･프론트엔드･풀스택

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Do it! HTML + CSS 웹 표준의 정석 - 겨울 방학 맞이 기초 언어 스터디(1)

겨울 방학을 맞아 Do it! 기초 언어 스터디에 참여하게 되었다.6주 동안 한 권의 책을 정해, 매주 진도에 맞춰 학습하고 내용을 정리해 공유하는 스터디다.내가 선택한 책은「HTML + CSS 웹 표준의 정석」웹 개발을 기본부터 정리하기에 딱 좋은 책이라 이번 스터디 도서로 골랐다.스터디는 단순히 읽고 끝나는 게 아니라정해진 진도표에 맞춰 학습매주 개인 SNS에 공부 내용 정리기록을 통해 흐름을 정리하는 방식으로 진행된다.이번 글에서는 1주차 진도(01~04장)를 간단히 정리해보려고 한다.# 1주차 진도 요약 (01~04)01. 웹은 어떻게 움직일까웹 개발에 들어가기 전, 웹의 동작 원리를 이해하는 장이다.정적 웹과 동적 웹의 차이클라이언트와 서버의 역할요청(Request)과 응답(Response)의 흐름웹 접근성의 기본 개념* 웹은 단순히 화면을 띄우는 것이 아니라브라우저와 서버가 계속 데이터를 주고받는 구조라는 점을 다시 정리할 수 있었다.초반부터 웹 접근성을 다루는 점도 인상적이었다.02. 웹 개발 시작하기본격적인 코딩 전에, 웹 개발을 어떻게 시작하면 좋은지 방향을 잡아주는 장이다.웹 개발 학습 흐름개발 환경 설정에디터와 브라우저의 역할파일과 폴더 구조 개념* “무엇부터 해야 할지 막막한 사람”에게학습 순서를 정리해주는 챕터라는 느낌이었다.툴 설명보다는 개발을 바라보는 관점 위주라 부담이 적었다.03. HTML 기본 문서 만들기이제 실제 HTML 문서를 만들어보는 단계다.HTML의 역할HTML 기본 문서 구조<html>, <head>, <body>의 의미시맨틱 태그의 개념* HTML은 단순히 화면을 꾸미는 언어가 아니라문서의 구조와 의미를 표현하는 언어라는 점이 핵심이었다.왜 시맨틱 태그를 써야 하는지도 자연스럽게 이해할 수 있었다.04. 웹 문서에 다양한 내용 입력하기웹 문서에 실제 콘텐츠를 채워 넣는 방법을 다룬다.텍스트 입력목록 만들기표 만들기이미지 삽입오디오·비디오 삽입하이퍼링크 연결* 우리가 매일 보는 웹 페이지가어떤 HTML 요소들로 구성되는지 하나씩 뜯어보는 파트였다.특히 표와 이미지, 링크 부분은 실습하면서 구조가 확실히 잡혔다.# 1주차를 마치며01~04장은웹의 개념 → 개발 준비 → HTML 문서 구조 → 콘텐츠 구성으로 이어지는, 웹의 기초를 다지는 구간이었다.이 단계가 단단해야 이후 내용도 자연스럽게 이어질 것 같다는 느낌이 들었다.

웹 개발･HTML･css･자바스크립트･웹표준･스터디･DOIT

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😇🚀 여러 종류의 DB를 쿠버네티스에서 통합 관리/운영하는 오픈소스, Open Ever

Kubernetes에서 MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등을 각각 관리하는데 😫불편한 부분이 있습니다. 이를 위해, 💢OpenEverest는 여러 DB Operator를 하나의 UI/CLI로 통합한 Open Source Platform입니다.이제 어떤 Infra에서든 AWS RDS나 Google Cloud SQL 같은 편리함을 제공함과 동시에, 오픈소스 장점과 효율은 제공하고 있으며, 특히, CNCF에 기여를 계획하고 있습니다.https://www.cloudbro.ai/t/db-open-everest/3613

데이터베이스

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (16/16) - 2025.12.20.

들어가며마지막 수업은 제출된 기말 과제들 중 여럿을 같이 보는 것으로 마무리를 지었다. 시간을 따로 잡았어야 했을까 하면서도 각 과제별로 나누었던 이야기들을 최대한 나누고 싶어 몇 개를 선정해서 진행했고, 그 결과로 마지막 수업은 조금 밋밋하게 끝이 나게 되었다. 준비한 내용들금융이 주가 되는 유명 AI 관련 학회는 없지만, AI 학회들에 꾸준히 workshop 한 세션들은 열리고 있어서 이들을 소개하는 것을 마지막 시간 소재로 이야기했다. 기말 과제들을 리뷰하며 몇 개는 진지한 논문의 형태로 가도 되지 않을까 생각도 했었지만, 여러 제약들이 가끔 아쉬울 때가 있다. 맺으며학점 제출 기간이 바로 있어서 연말까지 중간과 기말 과제를 채점해야 했고, 아래의 질문들을 적용했다.타임라인에 맞추어 리뷰들을 받았는가?제 시간에 제출하였는가?리포트의 형식을 갖추었는가?데이터와 분석하는 코드들을 같이 리뷰하고 있는가?추가적인 제안들을 담고 있는가?제안한 풀고 싶은 문제를 접근하고 있는가? 난이도는 어떠한가?각종 AI 도구들이 이미 가까이에 와 버린 세상에 현업에서는 혹은 수업에서는 어떤 의미들을 가지고 어디까지 적용해야 하는가 한 학기 내내 같이 고민하는 시간이었고, 각각의 도메인에서 해결할 수 있는 문제들과 해법의 형태로 세상을 이롭게 하는데 쓰이면 하는 바램이다.

대학 교육 기타･인공지능･추천시스템

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (15/16) - 2025.12.12.

들어가며강의장 사정으로 금요일 저녁에 수업을 진행하였다. 기말 과제를 녹화해서 발표 예정이었는데 제출된 양이 부족해서 이번 학기에 진행하고 있는 스탠포드 대학의 고수 교수님들의 강의들을 같이 보며 이야기를 나누었다. 준비한 내용들15주) 강의 update모든 플레이어들이 참여한 aaif.io 가 한편으로는 충격적이었다. 새시대의 foundation 으로 자리잡을 수 있을까 응원 반, 걱정 반의 마음이다.업권 전체, 직군 전체를 욕먹이는 사건이 발생했어서 내내 마음이 불편했다. 투자자의 입장에 조금 더 가까운 친구들이니 이런 것들을 잘 걸러냈으면 하는 바램으로 학생들에게 한소리 했더랬는데, 괜한 화풀이를 학생들에게 한 모습인 거 같기도 했다. 중간 과제 EDA report ( part 2 )IBM HR Attrition Analysis and Prediction디지털 연결성과 계좌 보유율 EDAKaggle 보험 이탈데이터 EDA학생 스트레스 예측 EDA 리포트Wine Quality Prediction음악의 장르/특성과 멀티플렛폼의 상관관계반도체가격 예측 EDA 및 결과분석요약서식당 방문목적X서비스만족도 상관성 분석FacebookAI-PersonaChat소셜미디어 사용과 개인 생산성의 관계 분석화물차 구입자금 대출의 채무불이행 요인 분석데이터 기반 고객 세분화: 연령과 소득이 소비 행동에 미치는 영향 분석Netflix 콘텐츠 데이터 EDADART 비재무 공시와 공시 시점 주가 반응 분석건강 요인이 보험금 청구액에 미치는 영향 분석고객 구매 행동 데이터를 활용한 구독 서비스 가입 예측 및 마케팅 전략 수립PUBG 초보 캠핑(존버) 전략의 순위(winPlacePerc) 영향: PSM 분석 보고서학생 성적 데이터 분석서울시 따릉이 대여량 예측신용카드 거래 이상거래 탐지아파트 경매 낙찰가 예측 EDA어떤 동물이 가족을 빨리 만날까뉴욕 숙박 공유 서비스 데이터 정합성 검증 및 운영 최적화 리포트Gold Price Time Series Data전 세계 행복도 결정요인 분석DART 공시 재무지표와 주가의 상관관계 분석공급망 데이터 분석호텔 예약 데이터를 활용한 예약 취소 가능성 예측 및 고객 유치 전략 제안한국 ETF EDA Report비디오 게임 산업의 흥행 결정 요인에 관한 연구글로벌 AI 직무 데이터 기반 핵심 기술(Hot Skill) 탐색적 분석Instacart Market Basket Analysis금가격 분석 및 예측 보고서Bitcoin개인대출 연체리스크 방지를 위한 예측시스템 준비한 대가의 강의들Deep learning 일반과 deep learning for computer vision 의 입문에 대한 최고수들의 최근 정리들 두 개를 보며 이야기들을 나누었다.Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep LearningStanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 1: Introduction FeiFei Li 교수의 강의는 컴퓨터 비전과의 역사에 해당하는 부분이 크다고 하겠고, Andrew Ng 교수님의 이야기는 현재와 미래에 대한 견해들이 많은데, 아래 두 그림의 요약은 내 생각과도 100% 닿아 있다. 맺으며연말의 정신 없이 어려운 일정들과 함께 학기 마지막에 몰아쳐지는 과제들은 매번 어렵고 버겁다. 과목이니 성적표를 받게 될테고, 학생들의 입장에서의 기대치와 그와 관련된 claim 들로 연말이 바쁘게 지나가게 될 거 같다.남은 다음 포스트들은 기말 과제 요약들과 마지막 강의 wrap up 등이 있겠다.

대학 교육 기타･인공지능･추천시스템

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (14/16) - 2025.12.6.

들어가며토요일 새벽에 공항에 도착했고, 간밤에 큰 눈이 왔다던 겨울의 서울 풍경이었다. 바로 여의도로 출근해서 이야기들을 진행했다.마지막 학기에는 학생들의 과제 발표를 나누는 시간으로 기획했었는데 시간이 비게 되어서 그 공간을 이번 학기 최근에 진행한 여러 대가들의 공개 강의들을 준비했다. 미처 준비가 되지 못한 시간들을 유튜브로 때우는 거 같은 미안함도 있었지만, 나름 돌발 변수가 생긴 상황에 어중간한 내용들을 보여 주기보다는 꽤 공들여서 최신의 의미 있는 내용들을 준비했다. 준비한 내용들14주) 강의 update여느 주와 다름 없이 다양한 영역에서 꽤 여러 일들이 일어난 한 주였고, Ilya Sutskever 를 비롯한 대가들의 다른 방식으로 AGI 에 접근하는 것에 대한 이야기들이 관심을 끌었으며, 은근히 SW 적으로 치고 나오는 NVidia 이야기들도 주목할 만하겠다. Stanford AI Club: Jeff Dean on Important AI Trends얼마전 Jeff Dean 이 구글에서 일어났던 프로젝트들 중심으로 AI trend 를 설명해 준 내용들이 담겨 있다. ‘내가 해 봐서 아는’ 것들 위주로만 모아 놓은 것인데도 깊이가 깊고, 덤으로 최근 Gemini 가 적용되는 제품들이 소개된다. 중간 과제 EDA report ( part 1 )Kaggle 등의 공개적으로 나와 있는 데이터들 중 일부를 골라 회사 상사 등의 관계자들에게 EDA 보고서를 쓰는 것을 개인 과제로 중간 과제로 놓았다. 각각 제한이 있는 데이터셋들이지만, 이들을 분석하는 과정에서 데이터들이 가르쳐 주는 내용들, 도메인에 대한 분석들을 꽤 잘 나누어 주는 내용들이었다. Syllabus 의 pre-requisite 에도 불구하고 몇몇 학생들은 처음 Python 을 접했지만, coding assistant 의 도움을 받든지, 구글링을 이용하든지 진행해 주기를 바랬고. 한계가 어떠한지, 분석하는 방법이 어떠했는지, 분석된 결과가 보고서의 형식이 어떠했는지 등을 피드백을 각각 주고 받았다. 각자 강점이 있는 도메인에 있는 내용들을 찾기를 이야기했고, 덕분에 많이 배우게 되었다. 아래는 학생들이 제출한 보고서의 제목들이다. Elon Musk 트윗 감정점수 및 트윗빈도가 Tesla 주가에 미치는 연관성 분석서울특별시 아파트 매매 실거래가(2016-2025) EDA 보고서사업자 등록 상호 데이터 분석 보고서스포티파이(이탈여부) 데이터카페인 섭취량이 건강에 미치는 영향도(상관관계) 분석전복나이 예측 EDA 및 회귀 모델링자동차 판매 데이터 분석럭셔리 뷰티 팝업 이벤트 성과 요인 분석 및 머신러닝 기반 예측 모형 연구학생 성적에 영향을 미치는 요인은 무엇이며,그중 가장 영향력이 큰 요인은 무엇인가한국 고속도로 톨게이트 통행량 기반 이동 흐름 분석데이터로 읽는 대구 부동산 시장: 입지와 시설 요인의 가치 분석고용형태에 따른 임금 격차 및 초과근무 구조 분석Loan Prediction Dataset EDA ReportStore Sale EDA Report2020년 시카고 대규모 폭동 이 도시 치안 시스템에 미친 영향 분석서울시 따릉이 대여량 예측 EDA 보고서주요경제지표(미국정책관련)에 따른 가상자산의 가격변화분석스타트업의 성공에 영향을 미치는 요인은 무엇이며, 그 중 가장 영향력이 큰 요인은 무엇인가 맺으며연말 여러 복잡한 일정과 함께 몰려 드는 과제 피드백들이 꽤 버겁지만 많은 걸 새로 알게 되어 소소한 기쁨이 있다. 하지만, 채점도 진행을 시작해야 하겠고, 정신 없는 12월이 될 거 같다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (13/16) - 2025.11.29.

들어가며 개인적인 사정으로 미국에서 온라인으로 진행하였다. 녹화 영상을 들으며 출석 처리가 되는 환경이라고 하면 그래도 조금은 가벼운 내용들이기를 기대하다가도 반대로 이참에 다른 데서 못 듣는 것들을 포함하자 싶은 서로 상반된 생각들이 있었다. 학기 초에 과목과 관련해서 준비한 내용들은 다 커버했고, 이번 시간에는 조금 더 일반적인 이야기들을 '실무에서 만나는 이슈들' 이라는 주제로 준비한 내용들을 상영하였다.아래는 시간차 어긋난 곳에서 진행한 미국 서부의 명절 스케치들.. 준비한 내용들13주) 강의 update알파고 이후에 알파스타가 스타크래프트 2 프로토스로 인간을 이겼다고 했는데, Grok 과 T1 과의 5:5 롤 대전은 그것대로 꽤 기대되는 게 있다. 실무에서 만나는 이슈들-강사 소개.pptx실전에서 만나는 이슈들-데이터 기반 의사 결정.pptx실전에서 만나는 이슈들-운영과 모니터링.pptx실무에서 만나는 이슈들-서비스 설계 개발.pptx 학기 시작하기 전에 녹화 영상으로 미리 준비해 놓았던 내용 중 마지막으로 아껴 놓았던 ‘실무에서 만나는…” 시리즈를 나누었다. 몇년 전에 FastCampus 에서 진행했던 “현실 세상의 컴퓨터공학 지식 with 30가지 실무 시나리오 초격차 패키지” 라는 강의 셋트( https://fastcampus.co.kr/dev_online_newcomputer ) 의 한 부분으로 준비했던 내용인데, 전공자의 시각에서 생각해 보니 필요했던 내용들 위주로, 비전공자가 이거라도 꼭 배워야 한다면 이라는 시각으로 준비한 내용들이었다. 굳이 금융으로 한정짓지는 않더라도 전공자들과 비전공자들이 일터에서 이야기하게 될 때 서로를 위해 알아 두면 하는 내용들을 모았더랬다. 다 합하면 5시간이 넘는 분량이어서 마지막 하나는 수업과 상관 없이 optional 로 시청할 수 있도록 하였다. 맺으며15분씩 발표 영상을 만들어 제출한 내용들로 이후를 구성할 예정인데, 숫자가 모자라면 그 시간들을 같이 나눌 이야기거리들이 더 필요하게 될 거 같다. 여전히 많은 일들이 벌어지는 세상이라 재미있는 배울 것들이 넘쳐나고, 한편으로는 연말에 리뷰하게 될 중간 기말 과제들이 몰려 오는 것들과 개인적인 내년 준비들에 대해 생각이 많아지게 되었다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (12/16) - 2025.11.22.

들어가며 추워진 날씨와 갑자기 다가온 연말 분위기 물씬 나는 여의도의 주말이고, 회사에서도 수업에서도 연말과 내년을 준비하느라 다들 분주한 상황이라 하겠다. 수업 시간 재료로 쓰려 했던 나눌 수 있는 기말 과제 발표들을 충분히 모으지 못한 상황에서 이야기하고 싶었던 몇몇 주제들을 모아 수업을 준비했다. 준비한 내용들12주) 강의 update추천시스템 - 5장 - 추천 알고리즘 상세 ( part 4 )지난 주에 Gemini를 전면에 내세운 구글의 본격적인 반격이 시작되었고, OpenAI 는 이에 기다렸다는 듯 코덱스 맥스로 반격하고 있다. 어떤 고귀한 뜻이 있을까 모르겠지만, anti-gravity를 보면서는 한편으로는 여전한 구글의 작명 센스에는 안타까움이 많다.먼저 similarweb 에서 발표한 GenAI + web 의 상황들에 대한 리포트를 같이 훑어 보았다. 유료는 아니지만 회원들에게 제공하는 리포트였고, 주로 AI 서비스와 검색 시장에 대한 작년 대비 변화에 대한 내용들이었다. SEO 이후 GEO 혹은 AEO 라는 이름으로 다양한 주장들과 논의들이 벌어지고 있고, 꽤 여러 전문가라 칭하고 있는 사람들이 말들을 얹고 있는 상황이지만, 좋은 스코어보드로서 similarweb 같은 데이터들이 중심을 잡아 주면 좋겠다는 생각이다. 아래는 간단 요약.‘Chatgpt’ 가 구글에서 ‘facebook’을 제치고 제일 많이 불리는 쿼리가 되었고deepseek strike 이후 구글의 AI mode 는 구글 검색 페이지에서의 배치 덕에 안착했다.전체 검색의 수는 줄어들고 있고, 구글 이외의 엔진들은 훨씬 더 많이 줄어들었다.여전히 구글 검색은 세션의 길이가 짧고, chatgpt 는 길게 물어본다. 세션 길이는 짧은 게 좋은 걸까? 긴 게 좋은 걸까 ?다음 파트에서는 스마트팩토리라는 토픽으로 지난 봄에 써 놓았던 글들을 같이 보면서 인이지(http://ineeji.com/) 와 관련된 이야기들을 나누었다. 피지컬 AI, 제조 공정 등의 키워드가 각광받고 있는데, 실제 현장에서 어떤 문제들을 어떻게 풀고 있는지에 대한 이야기들을 주로 정리했고, 수년 전 DX 이후 AX 라는 이니셔티브가 있지만, 실제 현장에서는 아직 오래된 공정, 잃을 게 많은 서비스 등의 이유로 많은 산업에서 일어나기 혁신이 일어나기 힘든 점들에 대해서 다양한 도메인들과 상황에 따른 이야기들을 나누었다. 새로운 장비들만 놓고 문제는 풀지 못하는 사례들도 있고, 여러 의미로 onpremise 를 고수해야 하는 상황 들도 꽤 강한 제약들로 여전히 작용하고 있는데, 최근에 팔런티어라는 새로운 공룡이 들어오면서 일어나는 변화들과 그 사이에서 역할을 찾으려는 크고 작은 기업들의 노력들이 앞으로의 관전 포인트라 하겠다. 클라우드 기반 스마트팩토리 - 용어들클라우드 기반 스마트팩토리 - 이슈들클라우드 기반 스마트팩토리 - 사례들 세번째 파트에서는 요즘 어딜 가나 듣게 되는 Agent / Agentic 이야기들을 거슬러 올라가서 LLM 이 처음 나왔을 때부터 어떻게 쓰면 좋을까 고민하던 업권의 노력들에 대해 정리를 하였다. prompt 잘 쓰기부터 fine tuning, RAG 를 이용하면서부터 생긴 정보 찾아 주기와 chain 로직을 이용한 다양한 답변 만드는 방법들에 이르기까지.. 한창 진행중인 논의들을 최근 정보들 위주로 다루었다. 여전히 변화무쌍한 상황들을 연결하는 역할을 하고 있는 MCP 까지.. 오늘은 키워드 중심으로 진행한 것이었지만 너무 간단하게 훑어서 이후에 어떤 것들을 조금 깊이 다뤄 볼까 고민이 된다.마지막으로 추천 시스템 파트에서는 교재에서는 남아 있던 부분인 행렬 분해와 자연어 처리를 이용하는 방법들에 대한 예제들을 나누었다. 고전적이지만, 사용자와 아이템의 거대한 행렬을 만들고 빈 칸을 예측하며 채워 나가는 꽤나 수학적 접근이고 사용자가 ‘좋아할 만한’ 아이템들을 예측하는 것으로 문제를 정의해 나가고 있다. 메타 정보들을 사용하기도 하고, 사용자들의 리뷰들을 풀어서 입력으로 사용하기도 하는 방법들이고, LDA 와 word2vec 을 적용하는 방법들에 대한 소개들이 있었다. 사용자의 purchase list 를 attribute 로 사용해서 user-user relation을 구현하는 방법들까지 정리가 되어 있다.교재로서 준비한 책에서 코드와 함께 다루는 내용들은 여기까지여서 더 깊은 이야기들을 마저 나누지 못하였고, 코드들은 링크들로 대체하며 조금 훑어 보긴 했다지만 아쉬운 마무리를 하게 되었는데, 조금은 고전적인 방법론들을 영감으로 각자 실무에 쓰임이 있는 내용들을 해 나갈 수 있길 약간은 무책임하지만 바래 본다. 맺으며중간 과제와 기말 과제들은 피드백을 부지런히 주고 받고 있지만, 아직 서로 읽어 보며 발표할 수 있을 정도의 글들이 많이 모이지는 않고 있다. 중간 과제인 EDA 리포트들은 다양한 주제들에 대해 기록들이 모이고 있어서 2주 후에 같이 정리할 수 있을 거 같고, 많은 기말 과제들은 마지막 시간에 몰리게 되는 것을 피할 수 없을 거 같다. 다음 주는 개인적인 사정으로 온라인 수업을 진행해야 하겠고, 진행했던 특강 중 하나를 담아 놓을 예정이다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (11/16) - 2025.11.15.

들어가며가까이, 멀리 단풍이 꽤 잘 보이는 몇번 없는 맑은 가을 날씨이고, 길거리에 두꺼운 외투들이 보이는 것으로 보아 금방 겨울이 될 것이리라 싶다. 캘리포니아에는 이제 우기가 시작되며 짧은 낮이 시작되었겠다.강의실 옆 공간에서 2026년 신입 DFMBA 선발 과정의 면접이 있어 많은 경영대학과 DFMBA 교수님들께서 오셨고, 지난 2월의 올해 기수 오리엔테이션 이후 반년만에 인사드릴 수 있었다. 겸임 교수의 제한적인 경험들로 부족함이 많지만, 다른 교수님들께서 챙기지 못하는 부분을 담당해 준다고 하여 고마워 해 주셔서 오히려 어찌할 바를 모르기도 하고, 한편으로는 여전히 강의 평가 평균을 깎아 먹는 것들에 대해서 죄송하고 불안한 마음이다. 많은 일들이 그렇지만, 열심히 하는 거랑 결과가 나오는 게 매번 일치하지는 않는 거 같긴 하고, 진인사대천명의 가르침만 다짐해 본다. 준비한 내용들11주) 강의 updateLessons from Google Search - part 2.pptx며칠 전의 수능 시험 이후 각종 AI 서비스들이 이 문제들을 풀고 있으면서 스스로를 단련하기도, 혹은 출제자 진형에 이의를 제기하기도 하고 있다. 재작년에는 이 AI 들이 얼마나 잘 맞추고 있는가가 관건이었다면 지금은 얼마나 덜 틀리는가를 비교하며 자랑한다. 여전히 인서울 대학은 못 간다는 둥, 킬러 문항 혹은 영어 문장의 한글 이해 등에 차이가 있어 보이는데, 한글을 조금 다르게 이해하고 있는 것은 여러 면에서 은근히 걱정 거리이기도 하다.인공지능 파트에서는stateof.ai에서 industry 부분을 같이 이야기 나누었다. 100페이지 정도에 해당하는 지난 한 해동안 벌어진 일들이 총망라되어 있는 내용들이었고, 갑자기 전력, 부동산 등에 대한 이야기들이 과하게 논의되는 느낌이었다. Agent 라는 이름으로 스피디한 변화들이 많이 벌어지고 있고, ROI 를 중심으로 하는 비지니스에서 adoption 이 과할 정도로 일어나고 있으며, 그에 따른 거품들도 꽤 걱정스럽긴 하다. ㄲ개인적으로는 similarweb을 인용한 검색의 총량이 줄어드는 변화들이 관심이 많고, 하루 아침에 일들이 벌어지는 것보다 여기저기서 끊임없이 변화들이 있으리라. 여전히 미국에서는 chatgpt 를 써 보지 않은 사람들도 많고, 이들을 재교육시키는 것부터 많은 사업들의 기회와 변화가 있고, 마지막으로 빅테크의 플레이어들이 회사들을 너무 과하게 옮겨다니는데 개인적으로 상도덕과 이해가 가지 않아 혼란스럽긴 하다. 이건 자격지심과 부러움 혹은 꼰데 마인드라 해 두자 싶기도 하다.추천 시스템 파트의 남은 부분, 조금 고급 난이도의 구현 등은 다음 주로 놓고, 이번 주에는 구글 검색에 대한 특강 부분을 마무리 지었다. web result UI , rich snippets ( 지금은 rich results ) , knowledge panel , 구글이 이미 10년 전에 했던 crazy project 들을 다루고 그 뒤에 내가 직접적으로 관여했던 universal search, app search, app indexing 등의 챌린지들을 나누었다. AI 시대에 얼마나 가치가 있을 것인가 라는 질문들이 있는 것도 사실인데, 예전부터 agent 를 만든다면 제일 먼저 나 대신 검색을 하게 했을 거라는 생각에는 변함이 없고, 공개 자료면 표준에 맞게 잘 해 놓아서 이들이 이전에 노력한 대로 따라가야 하지 않겠느냐 라는 시각에서 이야기들을 나누었다.학생들의 질문들이 있을 경우, 조금 더 심각하게 많은 이야기를 나눌 수 있는 내용들이기도 해서, 나름 많은 내용들을 나눌 수 있는 주제이긴 한데, 한편으로 audience 입장에서 진입 장벽 또한 높게 있다 싶다. 당시 구글이라는 소프트웨어와 데이터에 진심인 서비스라는 만들어 져 있는 토대 위에 내 노력들이 살짝 더해진 것이었을 것이고, 마냥 좋은 경험이었다 라고 두리뭉실하게 접어 놓기에는 이래저래 아쉬운 마음이 든다. 맺으며본격적인 숙제 검사의 시간들이 진행되고 있고, 시간이 허락할 때마다 신청하는 학생들의 진로 상담 등도 힘 닿는대로 거들고 있다. 과정의 특성 상 대부분 생짜 취준생이기 보다는 예비 이직러들에 가깝긴 하고, 길게 여러 일을 하고 싶어하는 학생들에게 20년 혹은 그 뒤를 바라보며 이야기를 나눈다는 게 얼마나 현실적일까 싶기도 하지만, 각자 걸러 들을 만큼 걸러 듣고 도움이 되는 이야기들만 담아 갈 수 있기를 바라며, 이 인연들이 조금이라도 내 덕을 볼 수 있기를 기도한다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (10/16) - 2025.11.8.

들어가며새벽에 인천공항에 도착해서 긴 하루를 보내는 일정이었는데, daylight saving이 끝나고 바람 때문에 조금 늦게 도착해서 아침 6시 넘어 공항에 도착했다. 숙소를 3시간 넘게 다녀 올 시간이 여의치 않고 여의도가 그에 비해 한편으로 공항에서 가까워서 바로 강의장으로 와서 하루를 시작했다. 갑자기 쌀쌀해 진 날씨에, 미국보다 일찍 시작하는 연말 장식 설치, 거기에 학생들 졸업 촬영까지 여러 모로 다르고 좋은 의미로 어수선하게 바쁜 도시의 주말 아침이다. 준비한 내용들10주) 강의 update추천시스템 - 5장 - 추천 알고리즘 상세 ( part 3 )Lessons from Google Search - part 1.pptx인공 지능 파트에는 stateof.ai 의 research 부분을 같이 읽었다. 거의 모든 연구들이 어떻게 reasoning 을 해 내고 있는지에 대한 이야기들이었고, 테스트 방법들이 오염되는 것들과 지식 증류의 방법으로 해자들이 없어지는 것들에 대한 내용들이 눈에 띄었다. 아직 언어 모델 이외의 연구 결과들에 대해서는 Alphafold 이후 획기적인 것들이 결과물로 보이지는 않고 있지만, Physical AI 같은 키워드들은 산업 현장에서 오히려 먼저 반영되지 싶다. 추천 시스템 파트에서는 연관 규칙, 사용자-사용자 메모리 기반 협조 필터링, 회귀 모델 부분을 같이 다루었다. 추천이라는 주어진 문제를 회귀 모델로 변환해서 접근한 방법들이었는데, 사용자들의 평점만을 가지고 모델을 만들어 접근하는 것이라 한계도 있지만, 한 번은 시도해 봄직한 방법이라 하겠다. Regression 이라 정의되는 순간 오차로부터 자유롭기 힘들고, 사람의 감정을 숫자로 예측한다는 것에 대한 챌린지가 있다 하겠다. 서비스 특강 파트에서는 구글 검색 이야기를 오프라인으로 하는 이번 시간과 다음 시간에 깊이 다루기로 하였다. 조금 오래 된 기억과 기록이지만 ‘해 봐서 아는’ 이야기에 해당하겠고, 만만하게 보이기도 혹은 반대로 어렵게만 보이기도 한 검색에 대한 이야기들과 고민 거리들을 같이 나눌 수 있으면 하였다. 사용자의 행동을 읽고 모으는 방법으로 이벤트 로그, 세션 이야기들을 다루었고, 이들을 이용한 품질을 높게 만들게 하기 위한 온라인/오프라인 방법들에 대해 정리를 했다. 맺으며중간 과제로 모으는 리포트들은 생각보다는 자유 형식이지만, 분석 위주의 내용들을 모으게 되었고, 나역시 다양한 주제들에 배우는 것들이 있어 감사한 마음이다. 중간 과제들은 댓글로 comment 들을 공유할 수 있으면 하는 바램으로 구글 독스나 공개적인 노션의 형태로 해 보고 있는데… 기술적인 숙제를 얼른 끝내 놓아야 겠다 싶고, 다음 주에 검색 부분이 끝나면 원격 수업 1회를 포함해서 특강 부분의 내용들을 다시 준비해야 하는데, 생각보다 할 일이 많은 11, 12월이 되겠다 싶다.

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[Tech Lead 관점] - 신입 개발자 이력서에서 제일 먼저 보는 3가지

채용하는 입장에서 말해볼게요.“실력이 중요하죠.” 맞아요. 근데 그 실력을 보기 전에, 이력서에서 먼저 걸러지는 포인트가 있습니다. 제가 이력서 열자마자 습관처럼 확인하는 것 딱 3가지만 정리해볼게요.결론부터 말하자면, 우리 회사 들어와서, "사고칠거 같냐? 아니냐?" 를 기준으로 잡습니다.그걸 판단하기 위해서 다음 3가지를 가장 먼저 봅니다. 1) 구조 & 가독성 — 코드 보기 전부터 이미 점수 난다이력서 파일을 열자마자 제일 먼저 보는 건 기술 스택이 아니라 구조예요. 제목/섹션/프로젝트가 한눈에 정리돼 있으면, 그 자체로 “일 잘하겠다”는 인상을 줍니다.반대로, 글이 길고 흐름이 없으면 이런 생각이 먼저 들어요.“실무에서도 정리 없이 던지고 끝내는 스타일이면 어떡하지?” 체크 포인트프로젝트는 무슨 문제 → 내가 한 일 → 결과 순서가 제일 읽기 좋음“열심히 했습니다/많이 배웠습니다” 같은 문장 줄이고, 사실(근거)로 대체 2) 프로젝트에서 “내가 뭘 했는지”가 선명한가신입 이력서에서 정말 많이 보는 문장이 있습니다.“팀 프로젝트로 웹 서비스 개발”이 문장 자체는 틀린 말이 아닌데, 정보가 거의 없어요. 실무 입장에서는 “그래서 본인은 뭘 했는데?”가 바로 떠오릅니다. NO : 기능 나열만 있음로그인/회원가입 구현OK : 문제 + 선택 + 결과가 보임JWT 기반 로그인 구현. 토큰 만료로 인증 오류가 자주 발생해 refresh token 구조로 개선했고, 재로그인 빈도를 줄였다(예: 관련 이슈/로그 감소 등 근거가 있으면 더 좋음). 체크 포인트역할/담당 범위를 1~2줄로 먼저 못 박기가능하면 결과를 숫자/지표로(속도 개선 %, 오류 감소, 트래픽 규모 등) 3) 기술 스택 ‘많음’이 아니라, 기술 이해도가 느껴지는가기술 스택을 잔뜩 적어두면 좋아 보일 것 같지만… 솔직히 말하면, 스택이 10개 넘어가면 오히려 신뢰가 떨어질 때가 있어요.대신 이런 걸 봅니다.왜 그 기술을 썼는지 설명할 수 있는지어떤 트러블이 있었고 어떻게 해결했는지하나라도 깊게 써본 흔적(설계/트러블슈팅/성능/테스트 등)이 있는지팁“써봤어요”보다 “이 상황에서 이 이유로 선택했고, 이런 trade-off가 있었다”가 훨씬 강합니다.체크 포인트기술 스택은 ‘나열’보다 프로젝트 문장 안에 녹이기자신 없는 기술은 과감히 빼고, 자신 있는 2~4개를 더 탄탄하게깊게 한 경험이 없으면 “학습/개인 실습”으로 분리 표기 마무리 — 신입에게 기대하는 건 ‘완성도’가 아니라‘태도와 근거’신입에게 완벽한 실력을 기대하진 않아요. 대신, 정리할 줄 아는 사람, 배운 걸 자기 말로 설명하는 사람, 같이 일할 때 불안하지 않은 사람을 찾습니다.이력서는 “저 이런 사람이에요”를 보여주는 첫 대화고요. 그래서 프로젝트가 화려하냐보다, 읽히냐/설명되냐/근거가 있냐가 먼저입니다.취업을 하고 싶은 분은,인프런의 "취업용 프로젝트 4주 챌린지"도 한 번 참고해보세요. —

취업 · 이직･프로젝트･개발자취업･이직･백엔드･데이터분석･인공지능･취업･이력서

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지원❤️가연

축하합니다

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지원❤️가연

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (9/16) - 2025.11.1.

들어가며개인 일정으로 미국에서 진행해야 하는 주여서 온라인으로 진행했다. 지난 번의 온라인 수업은 추석 연휴 중에 있었지만, 이번은 그게 아니어서 줌을 통한 라이브로 갈 지, 녹화 영상을 준비해서 주 단위로 준비할 지 논의가 있었는데, 토요일 오후에서 각자의 자리에서 줌 접속을 기대하는 게 여의치 않아서 녹화 영상으로 대체했다.학기 초부터 준비했던 ‘해 봐서 아는’ 일들 중 하나로 플레이스토어 이야기들을 정리했고, 녹화된 영상의 방법으로 잘 전달이 되었으면 하는 바램이다. 기존에 동작하고 있는 서비스를 설명하고 예를 들어 하나의 기능을 처음부터 기안해서 운영하기까지를 다룬 내용으로, 특히 제품 기획 혹은 담당하는 입장에서 하나의 타산지석이 되면 좋겠다는 생각이다. 준비한 내용들9주) 강의 updateGoogle(Playstore)에서 과제 런칭하기 - 2.pptx 나눈 이야기들APEC 회의 전후로 다수의 굵직한 협약들이 기업간, 정부간에 발표되었고, GPU 26만장 이슈가 한창이다. 개인적으로는 Physical AI, LLM, agent 등의 다양한 키워드들이 비슷한 선상에서 통용되고 있는 상황, 소버린 AI 를 이야기할 때 필요한 좋은 한글 컨텐츠 등의 운영에 더 많은 우려와 의견들이 있지만, 그 우려들도 저 GPU들 없이는 무용지물이니 일단 응원의 마음이 먼저라는 점은 명확하고, 관객, 코치가 아닌 내가 선수로 다시 뛴다면 어디서 무엇을 어떻게... 라는 고민을 다시 해 본다.업권에 관심 있는 뉴스로는 OpenAI 와 PayaPal 의 wallet 을 이용한 instant checkout 이 눈에 들어왔다. 얼마전 거의 비슷한 시기에 Google 주도로 Agent Payments Protocol 을 PayPal 을 비롯한 꽤 많은 회사들과 만들어 발표하고, 그리고 그 리스트에 없던 Stripe 만 OpenAI 와 Agentic Commerce Protocol 을 만들어서 다들 어떻게든 payment의 벽을 헤쳐 나가겠다는 의지를 보였는데, 이 뉴스는 PayPal 의 wallet expansion strategy 와 맞아 떨어지려는 것으로 읽혀 또하나의 대세 혹은 전쟁이 일어나는 공간이겠구나 싶은 생각을 했다. 서비스 이야기 중 플레이스토어 관련 내용에서는 제품의 설명에 대해 마무리한 후에, 실제 '해 봐서 잘 아는', 기안하고 진행했던 세 과제에 대해서 이야기를 나누었다. Fulfillment 부분이 빠진 유사 쇼핑몰의 성격이지만, 그래도 있을 건 다 있는 꽤 오래된 서비스이기에 참고하기에 나쁘지 않다 싶고, 여기에 구글에서 life of a project 가 살짝 덤으로 포함되어 있다.당시 한국과 일본 제품을 담당하던 시기에 제품 책임자의 위치에서 역할을 하고 있었을 때였고, 풀고 싶었던 혹은 풀어야 했던 문제들을 발견, 정의, 구현, 부작용 발견, 재구현, 회고 후 운영까지의 경험들을 담백하고 이야기 하고 싶었다. 아래 과제 이름 등이 한글로 미처 번역해 준비해 놓지 못한 부분은 살짝 아쉽다.Locale-aware scoringPre-registrationLocale-ready signals 맺으며모이는 중간과제들을 내외부로 어디까지 공개할 것인지 기술적인 조절을 하고 있고, 기말과제는 아직 완제품이 모이지 않고 있다. 수업 시간에 이야기거리를 더 준비해야 만들어야 하는 부담이 살짝 생기게 되었고 기말에 몰리게 될 게 예상되어 개인적인 일정들을 그에 맞게 조절해야 하겠다, 특히 이번 시간에는 추천시스템 부분에서 조금 복잡한 선형 회귀 방법들을 같이 이야기해야 하는데, 한글, 영어가 섞여 난이도가 꽤 있다.일정이 예상대로 진행되면 목요일 밤에 출발해서 토요일 새벽에 공항에 도착하는데, daylight saving 이 풀리면서 한 시간 여유가 사라져 바로 여의도로 짐과 함께 이동해야 하는 일정이어야 할 거 같다. 정신 차려 보니 겨울이 다시 와 있겠다 싶다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (8/16) - 2025.10.25

들어가며개인적인 용무들을 본 후 12시 넘어 조금 빠듯하게 도착을 하였다. 주중에 분량 조절을 꽤 하는 편이었는데, 이번 주는 코드 구현이 들어가 있어 가늠이 잘 되지 않았다. 준비한 내용들을 다 훑었는데, 2시간 정도가 지나게 되었다. 바이브 코딩의 세상에 이렇게 하는 게 어떤 의미가 될까 한 번 고민해 보기도 한다.학생들의 과제들로 수업이 채워지면 좋겠다 싶은데, 아직 중간 과제와 기말 과제 현황판에 제안들이 예년 대비 많이 부족해 보인다. 수업 태도라고까지는 모르겠지만, 절반 정도의 학생들에게는 아직 무엇을 해야 하는지가 전달이 되지 않은 거 같아 조금 걱정스럽다.단풍이 보이는 가을의 여의도. 준비한 내용들8주) 강의 update추천시스템 - 5장 - 추천 알고리즘 상세 ( part 2 ) 나눈 이야기들인공지능 부분에서는 stateofai 2025 의 총평들과 survey 내용들에 대해 이야기를 나누었다. 작년의 10개 예측에 대한 평가들은 절반 정도가 적중했고, 내년에도 10개의 내용을 예측하였는데, reasoning 을 하나의 축으로 놓고, 각종 agentic 서비스들이 난무하게 될 것이라 여전히 복잡한 일들이 있게 되겠다.stateof.ai 2024년 예측의 성적표stateof.ai 2025년 예측들선수들이 인정하는 AI lab 순서들추천 시스템 영역에서는 MovieLens 에서 실제 추천 서비스를 만들어서 앞시간에 했던 지표들을 비교하는 과정을 담았다. 그 중 직관적인 설명이 가능한 무작위, 통계 정보, 연관 규칙 세 가지에 대해서 어떻게 구현하였는지에 대한 해설들과 함께 코드들을 같이 보았다.수업 시간에 커버한 추천 시스템 구현 방법들한글과 영어가 섞여 있어 애매하지만, 그래도 내용들이 직관적이어서 아이디어들을 설명할 수 있는 정도는 되었다. 하지만, colab 으로 execution button 을 누르는 것들만으로는 이래저래 한계가 있고, 학생들이 이것저것 바꾸어 체크해 보면 좋을텐데 하는 생각으로 진행하였다. 다음 시간부터는 더 복잡한 user-user 협조 필터링과 행렬 분해를 위한 여러 노력들을 설명하게 될텐데, 이대로 괜찮을까 하는 걱정이 조금 든다.Random 에 대한 이야기를 꽤 오래 나누었다. Random 자체가 합의된 정의가 없는 것이고, 돌릴 때마다 다르게 나오는 것, 미래에 대해서는 50% 확률, 게임 가차에서 반대로 지켜야 하는 입장에서의 활용, 정규 분포 등에 대한 이야기들을 하였고, 예전 구글 면접 때 풀었던 monkey sort ( bogo sort ) 에 대한 이야기들과 복잡도들 설명을 나누었다. 맺으며다음 주는 개인적인 사정이 있어 미국에서 리모트로 진행을 해야 한다. 녹화를 해서 방송하려 하니 시차 등의 난이도가 더 높은 거 같은데, 플레이스토어 못다한 부분을 마무리지으려 한다.대부분 사회 생활들을 꽤 한 MBA 과정의 학생들이지만, 해외로 취직을 계획하며 준비하는 학생이 있어 수업 후 여의도에서 커피챗을 한 시간 남짓 하였다. 개발자가 아닌 친구들이 글로벌 꿈을 펼치는 방법이 어떤 것들이 있을까 궁금하기도 하고, 선수와 코치, 감독 사이에서 여전히 고민하는 개인적인 시각까지 더해서 여러 가지 면에서 고민들이 많아지지만, 또다른 에너지를 반대로 얻을 수 있는 시간이었다.

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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (7/16) - 2025. 10. 17

들어가며 연휴 이후 첫 수업인데, 토요일에 강의장에서 일정이 있어 금요일 저녁으로 이동해서 수업을 진행하였다. 꽤 오랫동안 잊고 있었는데, 금요일 오후의 여의도는 토요일 오전보다 훨씬 북적이는 동네였다.이전의 두 번의 녹화 온라인 강의가 강제로 끝까지 보게 하는 내용이라 하여 장단점이 있다 싶었고, 학기 말까지 남은 다음 2번의 원격 수업을 아예 녹화로 진행해야 할까 하는 생각을 해 보게 되었다. 준비한 내용들 7주) 강의 update추천시스템 - 5장 - 1 나눈 이야기들한시간 분량의 수업을 준비하는 내용은 양에서는 적었지만, 추천 시스템 항목에서 MovieLens 데이터의 EDA 를 조금 진지하게 하게 되었는데, 학교에 있는 Chrome + colab 등으로 입코딩과 클릭 클릭을 해야 하는 수업이었다. 학교 PC 에 뭘 설치하기도 애매하기에 여러 방법을 고려해 봤지만, 이 정도가 맞는 거 같은데, 해 본 사람들에게는 아무 것도 아닌 일일 수도, 여전히 처음 해 본 사람들한테는 진입 장벽일 수 있겠다.학생들 각자 보고 싶은 데이터는 직접 보며 분석했으면 하는 마음에 pre-requisite 으로 Python 을 놓았고, 자유 방식의 EDA를 과제로 내었는데, 한 학생은 이 벽을 넘지 못하고 혹은 넘지 않고 과제를 drop 하였다. 코딩 자체를 평가 잣대로 놓지는 않기에 용기를 내기에 나쁘지 않은 환경이라 생각하는데 이래저래 아쉬움이 있다. 이후 근처의 식당에서 간담회를 진행했는데, 조금 자유로운 분위기에서 여러 이야기들을 나누며 명함들을 수집하였다. 절반 정도의 학생들이 참석을 하였고, 미래야 모른다지만, 이것도 인연인데 싶다. p.s.학생 하나가 7개월 아기와 함께 수업에 들어오게 되었다. 뉴스로만 접하던 상황이어서 조금 신선하긴 했고, 아기네 식구들과 다른 학생들 모두에게 불편하지 않은 상황이었기를 바라는 마음으로 이야기들을 진행했다. 다행히 울지 않은 순한 아이였고, 한국에서 거의 처음으로 유모차에 사람이 앉아 있는 것을 본 기억이기도 하다.

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미래를 여는 힘은 여전히 우리, 프로그래머들에게 있다! <우리, 프로그래머들> 펀딩 오픈!

"The only way to go fast, is to go well."(빨리 가는 유일한 방법은 제대로 가는 것이다.)- 로버트 마틴(Robert C. Martin) - 우리는 누구일까요?우리 프로그래머는 왜 존재할까요? 사회에는 디테일에 집착하는 사람, 즉 우리 같은 사람이 꼭 필요하기 때문입니다.그런 사람이 있어야만 나머지 사람들은 아이스버킷 챌린지나 앵그리버드를 하거나 치과 대기실에서 솔리테어(solitaire, 혼자하는 카드 놀이)를 하며 시간을 보내는 일에 집중할 수 있으니 말이죠. 이렇게 대부분의 사람이 디테일을 피하려고 하는 한 그 디테일 속으로 뛰어드는 우리 같은 사람도 반드시 필요합니다. 그것이 바로 우리 정체성입니다. 우리는 이 세상 디테일을 책임지는 사람입니다. 지금부터 컴퓨팅과 프로그래밍의 시대가 어떻게 시작되었는지 이야기를 들려드리려 합니다. 이는 몇몇 비범한 사람의 삶과 도전, 그들이 살았던 특별한 시대, 그들이 다루었던 놀라운 기계들에 관한 이야기입니다. 자, 이제 준비가 되었다면 안전벨트를 꽉 매기를 바랍니다.아마도 아주 길고 거친 여정이 시작될 테니까요. -본문 발췌 및 재구성-🎉🎉 펀딩 오픈 당일 목표 100% 달성! 🎉🎉<우리, 프로그래머들> : AI 시대에 잊혀 가는 ‘프로그래머 정신’을 다시 깨우다 🌊 AI라는 거대한 파도 앞에서 길을 잃은 당신에게,📘 '엉클 밥' 로버트 C. 마틴이 보내는 뜨거운 응답. 변화의 한가운데서, 우리는 다시 본질로 돌아가자.미래를 여는 힘은 여전히 우리, 프로그래머들에게 있다! 🔹엉클 밥이라는 이름을 모르는 프로그래머는 거의 없다.이 책에서 그는 과거와 미래를 잇고, 프로그래머에게 다시 희망을 말한다.— 추천사, ThePrimeagen (소프트웨어 개발자이자 유튜버, 전 넷플릭스 엔지니어) 🔎지금 교보문고에서 만나보세요! [바로가기] *특별 사은품 구성도 놓치지 마세요! (수량 한정)

교양･코딩･개발･자기계발･프로그래머･개발자･AI･클린･아키텍쳐･코드･프로그래밍

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🐝 가장 인기 많은 eBPF 혁명 오픈소스, Cilium 2025 활용 보고서(CNCF)

이제 Cilium은 단순히 Kubernetes의 Networking Open Source를 넘어, Cloud와 AI Native 생태계의 Global 표준 기술로 완전히 자리를 잡았네요. Networking, Security, Observability 등 AI 및 ML Workload를 위한 최적의 필수 Open Source 기술입니다. 🌐✨☁ Goggle, AWS, Azure 등 대부분의 Major Cloud 기업들이 기본으로 채택하고 있으며, 최근에 공개된 Cilium Annual Report에 대한 주요 Point를 공유드립니다. ☘︎ Cilium Core ➛ eBPF» Kernel Level에서의 Networking과 보안 제공,» Sidecar없는 Service Mesh 구현과 운영의 복잡성 해결 ☘︎ 단순 CNI ⇉ Platform 진화 » Networking(CNI)이상의 기능» Tetragon을 통한 Runtime 보안» Hubble을 이용한 정밀한 관측성» Gateway API 지원 등 다용도 Tool ☘︎ AI Native Open Source» 수만 개의 Node 연결 확장성» 차세대 Datacenter의 Core Architecture Component 상세한 2025년 Annual 보고서(아래 link🔗)를 확인하셔서 2026년에는 본격적인 AI기반의 Cloud 시대를 준비하세요. 🚀https://www.cloudbro.ai/t/3570

데브옵스 · 인프라

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🚀 Backstage Plug-in 소개 - Platforming Engineering

📢 최근 Platform Engineering에 대한 관심이 많아지고 있기에, 도움이 될만한 정보를 공유합니다. Platform Engineering(특히, IDP) 구현은 일반적으로 Backstage를 많이 고려하고 있으나🧐, Backstage의 Base 기능에 대한 불편한 점들, 특히 👀Backstage에서 생성된 Service or Resource 수정 또는 Update의 번거로움 등 여러가지 불편한 부분이 있었는데, entity-scaffolder Plug-in이 지원을 합니다. 즉, 📝 Backstage Entity Page에 Scaffolder Template을 직접 embedding하여, 기존 Data를 기반으로 손쉽게 Entity를 Update하고 Self-Service 강화할 수 있는 Plug-in 입니다. 🙌 🔥 주요 기능 & 특징⇉ 엔티티 내 템플릿 실행 (Embed Scaffolder) 더 이상 템플릿 페이지로 이동할 필요 없이, 엔티티 상세 페이지(Entity Page) 안에서 해당 리소스와 관련된 템플릿을 바로 실행할 수 있습니다.⇉ 데이터 자동 완성 (Pre-populate Values) 수정할 때마다 모든 정보를 다시 입력할 필요없이, 기존 엔티티의 메타데이터를 가져와 템플릿 입력 필드를 자동으로 채워주기 때문에(Pre-fill). 개발자는 변경이 필요한 부분만 수정하면 됩니다.⇉ 조건부 워크플로우 (Conditional Steps) 단순한 입력뿐만 아니라, 상황에 따라 달라지는 복잡한 조건부 단계들도 매끄럽게 처리하여 정교한 셀프 서비스 시나리오를 지원합니다.⇉ 진정한 셀프 서비스 (Self-Service) 리소스 사양 변경, 태그 수정, 설정 업데이트 등 빈번한 유지보수 작업을 개발자가 직접, 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 돕습니다. Platform Engineering 구축에 실질적인 도움이 되시기를 기대합니다. [출처]: https://github.com/TheCodingSheikh/backstage-plugins/tree/main/plugins/entity-scaffolder[참고 Link] : https://www.cloudbro.ai/t/3538

개발 도구･백스테이지･플러그인

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