[100자평] 코딩 1도 몰라도 커서 AI와 대화하며 7가지 프로그램 만들기

코딩 1도 몰라도 커서 AI와 대화하며 7가지 프로그램 만들기 - 손글씨 숫자 인식 AI, AI 챗봇, 이미지 분석기 AI, 뉴스 자동 요약 AI, 텍스트 이미지 생성 AI 앱, 주가 예측 AI, 집값 예측 AI
이상용.정동진 지음 / 앤써북 / 2025년 10월

너무 기대했던 책이 드디어..
Cursor 결재하고 유투브 보면서 따라 하고 있는데.. 이 책이 필요합니다.

그림으로 개념잡는 네트워크 입

그림으로 개념 잡는 네트워크 입문 - 아주 친절한 104개의 그림을 보면 자연스럽게 이해되는 네트워크 구조와 동작 원리!
C.I.K 지음 / 앤써북 / 2025년 8월

이 글은 앤써북도서체험단에 당첨되어 도서를 협찬을 받았습니다.

네트워크를 처음 공부할 때 용어는 어렵고, 구조는 복잡해서 여러번 읽어도 개념이 잘 이해가 안됩니다. 이 책 "그림으로 개념 잡는 네트워크 입문" 이라는 책을 통하면 아주 쉽게 이해가 됩니다. 결론부터 말하면, 이제 네트워크가 머릿속에서 그림이 그려 지는거 같습니다.

■ 책의 특징

시각 중심 설명으로 복잡한 패킷 흐름, 프로토콜 동작 방식을 글 대신 그림으로 표현하여 빠르게 이해할 수 있었습니다. 한 권에 기초부터 보안까지... OSI계층, TCP/IP, 스위치·라우터 같은 L2·L3 장비는 물론, VPN, 프록시, 방화벽, 해킹 기법까지 폭넓게 다룹니다.

■ 읽으면서 좋았던 점.

"이 장치가 이런 역할을 해서 내가 인터넷을 사용할수 있는 거구나!" 텍스트만 있는 전공서보다 훨씬 빠르게 개념이 잡혔습니다. 한 장 한 장 넘길 때마다 그림이 있어서 지루하지 않고, 흐름이 자연스럽습니다. 그래서 쉽게 읽혀지고, 바로 이해가 됩니다.

■ 이런 분께 추천

※네트워크를 처음 배우는 비전공자

※전공자지만 개념이 헷갈리는 개발자·학생

※자격증 공부 전에 기초를 탄탄히 다지고 싶은 분

■ 한줄 총평

총 168페이지 분량에 네트워크에서 알아야할 전부를 담은 것 같습니다.

왜 비전공자와 소프드웨어 개발자 모두를 위한 네트워크 기초 입문서라고 하는지.. 이해가 됩니다.

[나는리뷰어다] 아키텍트 첫걸음

아키텍트 첫걸음 - 아키텍처 설계 기본 원칙부터 실무 적용까지, 국내 아키텍트 인터뷰 특별 수록
요네쿠보 다케시 지음, 조다롱 옮김, 서준호 감수 / 한빛미디어 / 2025년 7월

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

개발을 하다 보면 “우리 서비스 구조가 맞는 걸까?”, “이제는 그냥 코드만 짜서는 안 되지 않을까?”라는 고민이 생길 때가 있다. 그런 시점에서 이 책을 집어 들었다.

개발자라면 누구나 인정하는 부분이 바로 아키텍처일 것이다 그만큼 중요하다고 생각은 하지만.. 실제로 어떤 역량이 필요한지, 무엇을 준비해야 하는지 명확히 설명한 자료는 많지 않다.

결론부터 말하자면, 『아키텍트 첫걸음』 이 책은 ‘아키텍처’라는 막연한 단어를 구체적인 행동 지침으로 바꿔주고 있다.

■ 책의 주요 내용.

● 아키텍트의 역할을 명확히 정의

● 설계·구현·품질보증까지 전 과정 아우름

● 실무 적용이 가능한 사례와 팁 제공

● 국내 아키텍트 인터뷰로 현장의 시각 추가

■ 리뷰 및 인사이트

특히 ‘아키텍트는 코드를 안 짜는 사람인가?’라는 오래된 오해를 시원하게 풀어주었다. 오히려 좋은 아키텍트일수록 코드와 가까워야 한다는 메시지가 강하게 와닿았다.

또 하나의 특징은 실무 친화적이다. 이론적 개념에 머물지 않고, 실제 프로젝트에서 활용할 수 있는 구체적 가이드가 담겨 있다. 아키텍트와 코드의 관계를 재정의한다. 아키텍트는 코드를 멀리하는 사람이 아니라, 더 깊이 이해해야 하는 사람임을 강조한다.

커뮤니케이션의 중요성을 반복해서 언급한다. 뛰어난 아키텍처 설계 능력뿐만 아니라, 개발팀과 이해관계자 간 조율 능력이 필수임을 보여준다.

■ 추천 독자

- 아키텍처 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 개발자.

- 팀 기술 리더나 테크 리드 포지션을 준비하는 시니어 개발자.

- 설계와 구현, 품질 관리까지 전체 그림을 보고 싶은 개발자

- 아키텍트 커리어를 목표로 하거나 방향성을 점검하고 싶은 사람

■ 총평

『아키텍트 첫걸음』은 아키텍처를 모호한 이론이 아닌 실천 가능한 기술로 변환해 주는 입문서입니다.

솔직히, 아키텍트 관련 책은 종종 너무 추상적이어서 실무에 안 와닿는 경우가 많은데, 이 책은 달랐습니다.

“당장 내 프로젝트에 어떻게 적용할까?”라는 생각이 자연스럽게 드는 책입니다. 특히 CI/CD, 테스트 자동화, 품질 보증 같은 실질적인 주제를 다뤄준 점이 좋았습니다.

또, 국내 아키텍트들의 생생한 인터뷰 덕분에 ‘아키텍트의 미래’에 대한 감이 좀 더 잡혔습니다.

책속으로~

1장. 아키텍트가 하는 일

소프트웨어 아키텍처의 정의와 필요성. 성공적인 아키텍트의 자질과 커뮤니케이션 스킬

키워드 : 어질리티, 거대한 진흙, 아키텍트의 과거와 현재.

2장. 소프트웨어 설계

소프트웨어의 개발 프로세스, SOLID 원칙과 객체지향 설계 기법, 설계 패턴 적용과 추상화 수준 조절

키워드 : SOLID(SRP, OCP, LSP, ISP, DIP), CLEAN(Cohesive, Loosely Coupled, Encapsulated, Assertive, Nonredundant)

3장. 아키텍처 설계

아키텍처 드라이버(요구사항, 제약, 품질 속성), 시스템 아키텍처와 애플리케이션 아키텍처의 차이, 평가 및 문서화 기법

키워드 : 아키텍처 드라이버, 품질 속성, 모놀리식, 분산형 아키텍처(서비스 기반, 마이크로서비스), 레이어드 아키텍처,클린 아키텍처, 파이프라인 아키텍처, 마이크로커널 아키텍처

4장. 아키텍처 구현

CI/CD 및 표준화된 개발 프로세스, 유스케이스 기반 설계와 적용 사례.

키워드 : 유스케이스, 애플리케이션 기반 공통 기능(인증 ~ 데이터베이스 접근 : 8가지 기능), 브런치, CI/CD

5장. 품질 보증과 테스트

자동화 테스트, 성능 테스트 기법. QA 팀과의 협업 및 품질 확보 전략

키워드 : 시프트레프트, 테스트(단위, 통합, E2E), 성능테스트, 부하테스트(gatling)

6장. 아키텍트의 성장 전략

지속적인 학습 방법과 추천 자료. 기술 리더십을 기르는 커리어 전략

키워드 : 인재상, 기술습득

특별 부록

국내 아키텍트 이야기 : 인터뷰 (실무 경험, 성장 노하우, AI 시대 변화 대응)

[나는리뷰어다]혼자만들면서공부하는딥러닝

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 - 이미지/텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기 |저자 직강 유튜브 강의 + 오픈채팅 제공 ㅣ 혼자 만들면서 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 5월

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

■ 결론 부터..

“혼자 만들면서 공부하는 딥러닝”은 이론만 하면 지루하기도 하고 이해도 잘 안될꺼 같은데 딥러닝 입문자에게 딱 맞는 핸즈온 실습형 교재라는 생각이 들었습니다. 저처럼 “혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”을 읽고 좀 더 딥러닝을 알아보고 싶어서 다음 단계로 넘어가기에 정말 좋은 책인것 같습니다.

음. 제 본인 기준에서는 처음 보기엔 적합하지 않다? 가 결론 입니다. 기초적인 지식과 내용을 갖추셨다면.. 아니시라면 “혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”부터 읽고 다음 단계로 추천 드려 봅니다.

-핸즈온 실습형 교재 : 직접 손으로 해보는 방식. 이론만 설명하는게 아니라 실제로 따라 해보는 실습 중심.

■ 한줄 평

“혼자 만들면서 공부하는 딥러닝”은 딥러닝 실력을 확실히 한 단계 업그레이드하고 싶은 분께 정말 추천드립니다.

■ 이 책의 구성.

사실 용어가 주는 압박감이 사실 장난이 아닙니다. 저도 첨엔..

하지만 천천히 단계별 설명과 실습으로 이해가.... 음.. 암튼 구성은 이렇습니다. ^^

간단히 말하면, CNN부터 최첨단 LLM까지 실제 모델을 직접 구현하며 배우는 구성.

내부 구성을 자세히 보면, LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet, DenseNet, MobileNet, EfficientNet 같은 컴퓨터 비전 분야의 대표 CNN 모델과, BERT · RoBERTa · DistilBERT 등 트랜스포머 인코더 기반 모델, GPT‑2, Llama‑2/3, Gemma‑2 등 디코더 기반 언어 모델, BART, T5 같은 인코더‑디코더 요약 모델까지 다루고 있습니다.

전체 실습은 Google Colab 환경에서 진행되며, 코드도 깃허브에 공개되어 있어 바로 실습이 가능합니다

■ 이 책이 좋은 이유.

1. 실전 프로젝트 중심 구성이라서.. (칼라라 맘에 듭니다. ㅋㅋ)

2. 패션 이미지 분류, 강아지/고양이 사진 분류, 영화 리뷰 감성 분석부터 GPT‑계열 생성과 텍스트 요약까지. 다양한 과제를 직접 구현해보면서 “이론이 실제 어떻게 적용되는지” 감을 잡을 수 있어서..

3. “문법 체크 → 코드 따라 하기 → 미니 프로젝트 → 핵심 키워드 정리” 딱 혼공하도록 구성이 되어 있어서..

4. 최신 모델(20개의 모델) 경험해 볼수 있어서...

GPT, Llama, Gemma 등 최근 주목받는 언어 생성 모델을 직접 만져볼 수 있다는 점이 참 매력적이라서...

5. 저자 직강 유튜브 강의, 오픈채팅 Q&A, 깃허브 코드 제공 등 학습 도우미가 풍부합니다.

유튜브 강의는 아직 3장부터는 올라오진 않았는데... 기다리고 있습니다. ^^

■ 누가 보면 좋을까?

1. “혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”을 읽으신 분이라면 딱 맞는 다음 단계인 분들.

2. 이론을 넘어 실습을 하고 싶은 초중급자: 머신러닝 기초는 알지만 직접 모델을 구현해보고 싶은 분, 최신 언어 모델을 직접 돌려보고 싶은 분들..

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (개정판)

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서, 별책 용어노트, 저자 직강 유튜브 강의 제공 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 4월

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

처음에 이 책을 신청했을때, 가장 먼저 든 생각은 “이걸 혼자 해낼 수 있을까?” 잠시 고민을 했습니다. 알고 싶었지만.. 너무 어려운것도 사실 알고 있었기에.. 하지만 책을 따라가다 보면 그 걱정이 조금씩 줄어듭니다. 수학적인 부분이나, 전문 용어가 주는 압박감도 점차 익숙해져 갑니다.

- 총평 -

혼자서 머신러닝과 딥러닝을 시작해보고 싶은 분이라면, 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝》은 정말 이름 그대로 “혼공”에 최적화된 책인 것 같습니다. 물론 저는 동영상 강좌를 함께.. 봤습니다.

경험상 교재 + 동영상 강의를 추천 드립니다.

기초 개념부터 시작해서 최신 딥러닝 모델까지, 단계적으로 배우며 나만의 AI 프로젝트를 만들어가는 재미를 느낄 수 있었어요. 아직 용어나 개념이 익숙하지 않더라도,꼭 다 이해하려고 조급해하지 말고, 한 장씩 차근차근 넘겼습니다.

그러면 어느 순간, '아, 나도 머신러닝 할 수 있겠는데?' 싶은 근거 없는 자신감이 생깁니다. ^^

- 한줄 평 -

"머신러닝과 딥러닝, 막연했던 개념들이 처음으로 눈앞에 그려지기 시작했습니다."

- 누구를 위한 책-

"저 처럼 막연한 관심이 있는 머신러닝/딥러닝을 처음 배우는 입문자를 위한.."

- 이책의 장점 -

그림과 표, 코드의 균형이 잘 맞춰져 있어 처음 보는 개념도 이해하기 쉽게 구성되어 있고, 각 장마다 나오는 ‘마무리' 와 ‘확인 문제’, ‘자주 하는 질문’은 복습에 매우 효과적입니다. 머신러닝에서 딥러닝, 그리고 대규모 언어 모델까지 이어지는 흐름이 단계적이며 연결감 있게 구성되어 있는것도 이 책의 장점이라고 생각 됩니다.

- 책의 구성과 내용-

Chapter 01~02: 머신러닝 입문과 데이터 다루기

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이부터 시작해 Google Colab과 Jupyter Notebook 사용법을 소개합니다.

간단한 생선 분류 문제를 통해 머신러닝 프로세스를 체험하고, 훈련 세트/테스트 세트 분리, 데이터 전처리(스케일링)의 중요성을 배웁니다.

Chapter 03: 회귀 알고리즘과 규제

k-최근접 이웃(k-NN), 선형 회귀, 다중 회귀, 릿지/라쏘 회귀를 통해 과대적합과 과소적합 개념을 소개합니다.

사이킷런의 다양한 도구와 함수를 실습으로 다뤄봅니다.

Chapter 04~05: 분류와 트리 기반 알고리즘

로지스틱 회귀부터 SGDClassifier 등 확률적 경사하강법을 소개하고, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등 트리 기반 모델을 설명합니다. 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증, 그리드 서치도 친절하게 다룹니다.

Chapter 06: 비지도 학습

k-평균 군집화, PCA(주성분 분석) 등 비지도 학습을 실제 데이터에 적용하며 개념을 익힙니다.

주로 시각 자료와 예제를 통해 감각적으로 설명되어 있어 이해에 도움이 됩니다.

Chapter 07~08: 인공신경망과 CNN

패션 MNIST 데이터로 인공신경망을 구현하고, 심층신경망(DNN), 합성곱 신경망(CNN)까지 확장해 나갑니다.

케라스와 파이토치 버전을 함께 보여주어 두 프레임워크 비교가 가능합니다.

Chapter 09~10: RNN과 트랜스포머, 언어모델

IMDB 영화 리뷰 감성분석, BART 기반 KoBART 모델 요약, OpenAI의 GPT API 사용법까지 다루며 LLM 시대에 맞는 최신 흐름을 반영합니다. 순환신경망(RNN), LSTM, GRU 등 시계열 처리 모델도 알기 쉽게 소개합니다.

책을 전체적으로 한번 쭈욱 보았습니다. 내용도 제대로 이해 했는지 모르고, 한번 더 깊게 볼 생각이라..머신러닝과 딥러닝을 이제 막 시작 하신다면 꼭 추천하고 싶습니다.