AI
2024년 주목할 AI 기술 트렌드 5가지와 개발자 활용 전략
기술의 발전과 함께 급변하는 AI 생태계에서 개발자가 반드시 주목해야 할 5가지 핵심 트렌드를 분석합니다. AI 에이전트, 소버린 AI 등 최신 기술 흐름을 짚어보고, 실제 개발 환경에서 이를 어떻게 활용하고 대비해야 하는지 실질적인 가이드를 제공합니다.
나의 코딩개발 일지
10년간 코딩 노하우와 최신 트랜드 부터 배움의 전략과 그 과정을 담은 블로그입니다.
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AI 개발자 진입 장벽 허물기: 코딩 스킬부터 핵심 라이브러리 가이드
AI 개발자를 꿈꾸지만 시작이 막막한 분들을 위한 실질적인 가이드입니다. 파이썬 기초부터 텐서플로우, 파이토치 등 핵심 라이브러리 활용법과 포트폴리오 구축 팁까지, 현직 개발자의 관점에서 학습 로드맵을 정리해 드립니다.
AI
OpenAI API를 활용한 맞춤형 챗봇 개발: RAG(검색 증강 생성) 구현 실전 가이드
LLM의 환각 현상을 해결하고 데이터 정확도를 높이는 RAG 기술의 핵심 원리와 구현 방법을 알아봅니다. 대규모 매뉴얼 처리부터 금융, 의료 분야의 활용 사례까지, 김지섭 개발자의 실무 경험을 담은 구체적인 가이드를 제공합니다.
AI
AI 모델 추론 성능 최적화 기법: 양자화(Quantization)와 가지치기(Pruning) 심층 분석
김지섭 개발자가 전하는 AI 모델 최적화 가이드. 추론 속도를 높이고 자원을 절약하는 양자화와 가지치기 기술의 원리와 실무 적용 팁을 알아봅니다.
AI
효율적인 프롬프트 엔지니어링: 개발자를 위한 LLM 활용 극대화 가이드
생성형 AI 시대, 개발자의 역할은 단순 코딩에서 AI 지휘자로 변화하고 있습니다. MLOps에서 LLMOps로의 진화, 실무에 바로 적용 가능한 심화 프롬프트 엔지니어링(CoT, ToT), 그리고 최신 개발 도구 활용 전략을 통해 생산성을 극대화하는 방법을 김지섭의 관점에서 정리했습니다.
AI
LLM 파인튜닝과 경량화: 실제 서비스 도입을 위한 최적화 전략
오픈소스 LLM을 실제 서비스에 적용하기 위한 SFT 전략과 모델 경량화 기법을 심층 분석합니다. 최신 Gemma 3 사례와 추론 파이프라인 최적화, 그리고 신뢰성 있는 AI 시스템 설계를 위한 개발자의 실질적인 가이드를 제공합니다.
AI
Next.js 프론트엔드에서 AI API 호출 최적화: SWR과 React Query를 활용한 데이터 관리
Next.js 기반의 AI 서비스 개발 시 직면하는 데이터 관리의 어려움을 해결하기 위해 SWR과 React Query를 활용하는 방법을 알아봅니다. 최신 AI 에이전트 트렌드와 함께 실무적인 최적화 팁을 제공합니다.
AI
Vercel과 Cloudflare 연동 시 캐싱 충돌 해결: Next.js SSR/ISR 환경 최적화 팁
Vercel의 배포 편의성과 Cloudflare의 강력한 네트워크 기능을 함께 사용할 때 발생하는 캐싱 충돌 문제를 분석하고, Next.js 환경에서 SSR과 ISR을 효율적으로 운용하기 위한 실무적인 헤더 설정 및 최적화 방법을 공유합니다.
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AI 시대, 개발자가 갖춰야 할 핵심 역량 분석 및 성공적인 커리어 전환 전략
2026년을 바라보는 지금, AI와의 협업은 개발자에게 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 딥마인드 창업자가 강조한 인재상부터 '패턴 인터럽트'를 활용한 실무 포트폴리오 전략까지, 변화하는 기술 생태계에서 성공적인 커리어를 구축하는 방법을 심도 있게 다룹니다.