흔히 그런 말들을 한다. "개발자는 게을러야 한다."
막 신입으로 커리어를 시작했을 때는 그 얘기가 크게 와닿진 않았었다. 게으르게 개발 생산성을 키우기에는 회사에 적응하고 일을 배우는 게 벅찼기 때문이다. 

2023 토스 슬래시였나? 진유림 개발자님이 발표하셨던 섹션에서 인상 깊었던 부분이 있었다. 여러 페이지를 퍼널 구조로 개발하면 전체 스텝 중 중간 페이지로 이동하기 번거로우니 개발하기 편하도록 이동 버튼 같은, 각 페이지 간의 이동 그래프 같은 걸 만들어서 개발 시에 더 쉽게 개발할 수 있도록 작은 장치를 세팅한 부분이었다. 
정말 좋다고 생각했다. 개발을 스텝 바이 스텝으로 하다보면 다음 단계에 가기 위해 이전 단계를 (당장 필요 없는데) 수행하거나 그냥 주석 처리를 해버리거나 하는 경험, 누구나 한 번쯤은 있을테니까?

회사 프로덕트를 만들면서 해외 유저도 사용할 수 있게 번역 관련 라이브러리를 사용해 언어 대응을 하는데 번역본이 개발보다 늦게 나올 때가 많아 번역을 미루다 개발 막바지에 하는 경우가 잦았다. 가끔은 개발 중에는 번역이 있었는데 번역 파일을 최신화 하니 사용하는 번역 키가 파일에서 제거되어 이상한 글자가 화면에 노출되는 경우도 있었다. 짜증나고 귀찮았다. 번역 키를 하나하나 찾아서 바꾸는 일은 개발 실력을 향상시켜주는 것도 아니고 단순 노동, 반복 작업이었다.

그래서 번역을 대신 해주는 스크립트를 짰다. 그리고 팀에 공유했다. 가벼운 마음으로 이렇게 좀 쉽게 번역을 할 수도 있다고 알려주려고 한 것일뿐 회사 프로젝트에 추가할 생각은 없었는데 생각보다 반응이 좋았다. 다들 프로젝트에 넣어서 쓰면 좋겠다고 했다. 그래서 디벨롭 해서 프로젝트에 PR을 날렸다. 솔직히 좀 뿌듯했다. "게으른 개발자"가 된 것 같아서. 개발자 경험을 좋게 한다는 거, 다들 좀 더 편하고 쉽게 개발할 수 있도록 도움을 준다는 게 생각보다 기분 좋은 일이었다. 앞으로도 내가 불편함을 느낀다면 그냥 지나치지 말아야지.

흔히 그런 말들을 한다. "개발자는 게을러야 한다."막 신입으로 커리어를 시작했을 때는 그 얘기가 크게 와닿진 않았었다. 게으르게 개발 생산성을 키우기에는 회사에 적응하고 일을 배우는 게 벅찼기 때문이다.&nbsp; 2023 토스 슬래시였나? 진유림 개발자님이 발표하셨던 섹션에서 인상 깊었던 부분이 있었다. 여러 페이지를 퍼널 구조로 개발하면 전체 스텝 중 중간 페이지로 이동하기 번거로우니 개발하기 편하도록 이동 버튼 같은, 각 페이지 간의 이동 그래프 같은 걸 만들어서 개발 시에 더 쉽게 개발할 수 있도록 작은 장치를 세팅한 부분이었다.&nbsp;정말 좋다고 생각했다. 개발을 스텝 바이 스텝으로 하다보면 다음 단계에 가기 위해 이전 단계를 (당장 필요 없는데) 수행하거나 그냥 주석 처리를 해버리거나 하는 경험, 누구나 한 번쯤은 있을테니까? 회사 프로덕트를 만들면서 해외 유저도 사용할 수 있게 번역 관련 라이브러리를 사용해 언어 대응을 하는데 번역본이 개발보다 늦게 나올 때가 많아 번역을 미루다 개발 막바지에 하는 경우가 잦았다. 가끔은 개발 중에는 번역이 있었는데 번역 파일을 최신화 하니 사용하는 번역 키가 파일에서 제거되어 이상한 글자가 화면에 노출되는 경우도 있었다. 짜증나고 귀찮았다. 번역 키를 하나하나 찾아서 바꾸는 일은 개발 실력을 향상시켜주는 것도 아니고 단순 노동, 반복 작업이었다. 그래서 번역을 대신 해주는 스크립트를 짰다. 그리고 팀에 공유했다. 가벼운 마음으로 이렇게 좀 쉽게 번역을 할 수도 있다고 알려주려고 한 것일뿐 회사 프로젝트에 추가할 생각은 없었는데 생각보다 반응이 좋았다. 다들 프로젝트에 넣어서 쓰면 좋겠다고 했다. 그래서 디벨롭 해서 프로젝트에 PR을 날렸다. 솔직히 좀 뿌듯했다. "게으른 개발자"가 된 것 같아서. 개발자 경험을 좋게 한다는 거, 다들 좀 더 편하고 쉽게 개발할 수 있도록 도움을 준다는 게 생각보다 기분 좋은 일이었다. 앞으로도 내가 불편함을 느낀다면 그냥 지나치지 말아야지.&nbsp;

개발자(를 위한) 도구 만들기

Gemini is our natively multimodal AI model capable of reasoning across text, images, audio, video and code. This video highlights some of our favorite interactions with Gemini. Learn more and try the model: https://deepmind.google/gemini Explore our promp

Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI

다 필요 없고 꼭 동영상 봐주세요!

이미 OpenAI가 3rd party 생태계를 잘 구축한 것 같아 보이는데, 사용자를 소프트랜딩하며 잘 뺏어올 수 있을지 기대되네요...!

https://www.youtube.com/watch?v=UIZAiXYceBI&ab_channel=Google

다 필요 없고 꼭 동영상 봐주세요! 이미 OpenAI가 3rd party 생태계를 잘 구축한 것 같아 보이는데, 사용자를 소프트랜딩하며 잘 뺏어올 수 있을지 기대되네요...! https://www.youtube.com/watch?v=UIZAiXYceBI&amp;ab_channel=Google

YouTube

구글 잼민이 대장 등장..🤓

Gemini is our most capable and general model, built to be multimodal and optimized for three different sizes: Ultra, Pro and Nano.

Introducing Gemini: our largest and most capable AI model

이미 많은 분들이 올려 주셨지만 구글에서 Gemini를 발표했습니다. (제미니 라고 발음하는 줄 알았는데 영어권에서는 제미나이 라고 발음하는군요..ㅎㅎ)

결과는 일단 놀라운데요, 여러가지 벤치마크 데이터셋에서 GPT-4 보다 높은 성능을 보이고 있습니다. (Ultra 기준)

그리고 text, image 뿐 아니라 audio와 video 까지도 지원하는 멀티모달 모델입니다.

모델이 Ultra, Pro, Nano로 세 가지이고 Bard에서는 곧바로 fine-tuning 된 Pro 모델을 쓸 수 있다고 하고, Ultra는 이후에 사용 가능하도록 할 예정이라고 합니다.
Nano 모델은 이름처럼 스마트폰 같은 곳에 넣으려는 모델이고 픽셀8 Pro 부터 이 모델을 넣는다고 하는데 여러모로 성능이 궁금합니다.

자세한 내용이 궁금하신 분들은 테크니컬 리포트를 읽어보면 되겠습니다. 역시 구글 대단하네요..ㅎㅎ

 * 공식 블로그 : https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#introducing-gemini
 * 딥마인드 페이지 : https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction
 * 테크니컬 리포트 : https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf

이미 많은 분들이 올려 주셨지만 구글에서 Gemini를 발표했습니다. (제미니 라고 발음하는 줄 알았는데 영어권에서는 제미나이 라고 발음하는군요..ㅎㅎ) 결과는 일단 놀라운데요, 여러가지 벤치마크 데이터셋에서 GPT-4 보다 높은 성능을 보이고 있습니다. (Ultra 기준) 그리고 text, image 뿐 아니라 audio와 video 까지도 지원하는 멀티모달 모델입니다. 모델이 Ultra, Pro, Nano로 세 가지이고 Bard에서는 곧바로 fine-tuning 된 Pro 모델을 쓸 수 있다고 하고, Ultra는 이후에 사용 가능하도록 할 예정이라고 합니다.Nano 모델은 이름처럼 스마트폰 같은 곳에 넣으려는 모델이고 픽셀8 Pro 부터 이 모델을 넣는다고 하는데 여러모로 성능이 궁금합니다. 자세한 내용이 궁금하신 분들은 테크니컬 리포트를 읽어보면 되겠습니다. 역시 구글 대단하네요..ㅎㅎ <ul><li>공식 블로그 : https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#introducing-gemini</li><li>딥마인드 페이지 : https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction</li><li>테크니컬 리포트 : https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf</li></ul>

Google

구글의 Gemini 발표!

AWS의 새로운 "S3 Express One Zone" Low Latency 스토리지 클래스가 데이터 인프라 커뮤니티에서 주목받는 중데이터 억세스 속도가 10배 빠르고, API 리퀘스트 비용은 50% 저렴. 분당 수백만 리퀘스트 처리 가능S3 Express 스토리지 클래스는 기존 S3 Standard 대비 GiB당 8배 더 비싸서, 대규모 데이터 시스템의

S3 Express가 당신에게 필요한 전부입니다 | GeekNews

데이터 접근 속도가 10배 빠르고 api request 비용이 50% 저렴하지만, 스토리지 비용이 무려 8배인 S3 스토리지 클래스가 생겼네요. 앞으로 어떻게 활용될지 기대됩니다.

> S3 Express 스토리지 클래스는 기존 S3 Standard 대비 GiB당 8배 더 비싸서, 대규모 데이터 시스템의 "주" 저장소로는 부적합함
> API 작업 비용은 50% 저렴하지만, 엄청 저렴한 것은 아니어서 이전에 S3 API의 비용 때문에 비실용적이었던 워크로드에는 여전히 맞지 않음
> S3 Express는 512 KiB를 초과하는 모든 API 작업(쓰기 + 읽기)에 대해 GiB당 요금을 부과함. 다르게 생각하면 모든 API 작업에는 512 KiB의 "무료" 대역폭이 제공되며, 이를 초과할 때만 비용을 지불

https://news.hada.io/topic?id=12209

데이터 접근 속도가 10배 빠르고 api request 비용이 50% 저렴하지만, 스토리지 비용이 무려 8배인 S3 스토리지 클래스가 생겼네요. 앞으로 어떻게 활용될지 기대됩니다. &gt; S3 Express 스토리지 클래스는 기존 S3 Standard 대비 GiB당 8배 더 비싸서, 대규모 데이터 시스템의 "주" 저장소로는 부적합함&gt; API 작업 비용은 50% 저렴하지만, 엄청 저렴한 것은 아니어서 이전에 S3 API의 비용 때문에 비실용적이었던 워크로드에는 여전히 맞지 않음&gt; S3 Express는 512 KiB를 초과하는 모든 API 작업(쓰기 + 읽기)에 대해 GiB당 요금을 부과함.&nbsp;다르게 생각하면 모든 API 작업에는 512 KiB의 "무료" 대역폭이 제공되며, 이를 초과할 때만 비용을 지불 https://news.hada.io/topic?id=12209

GeekNews

스토리지 비용이 8배 비싼 S3 Express 스토리지 클래스

라스베가스 aws리인벤트 현장사진
근처에 있는 스피어도 찍어보았습니다.

라스베가스 aws리인벤트 현장사진근처에 있는 스피어도 찍어보았습니다.

aws 리인벤트

🗞️ 구글 Gemini 전격 발표!!

구글이 GPT-4를 뛰어넘은 모델인 Gemini 를 발표했습니다. 루머로는 내년에 발표할거라고 했는데 깜짝 발표네요.

Nano, Pro, Ultra 세 가지 모델을 발표했는데요. GPT-4를 넘은 모델은 Ultra 모델입니다.

Gemini Ultra의 성능은 텍스트와 멀티모달에서 GPT-4, GPT-4V를 한가지(HellaSwag)를 빼고 모두 뛰어 넘었고요. 특히 MMLU 벤치마크를 처음으로 90%를 달성한, 최초로 인간 전문가를 뛰어넘은 모델입니다.

Bard는 오늘부터 Ultra Pro 모델을 사용하게 되고, GCP Vertex AI는 13일부터 써볼 수 있다고 합니다.

아쉽게도 Ultra 모델은 아직 사용해 볼 수는 없고요. 내년에 출시할 Bard Advanced에서 사용할 수 있도록 할 예정이라고 합니다.

AI 조직까지 통합했을 정도로 절치부심한 구글이 드디어 한 건 한 것 같은 느낌인데요. 과연 구글이 판을 뒤엎을지, 아니면 OpenAI가 다시 한 번 다른 Breakthrough로 계속 앞서나갈지 귀추가 주목됩니다. 😎🍿🥤

🔗 https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

🗞️ 구글 Gemini 전격 발표!! 구글이 GPT-4를 뛰어넘은 모델인 Gemini 를 발표했습니다. 루머로는 내년에 발표할거라고 했는데 깜짝 발표네요. Nano, Pro, Ultra 세 가지 모델을 발표했는데요. GPT-4를 넘은 모델은 Ultra 모델입니다. Gemini Ultra의 성능은 텍스트와 멀티모달에서 GPT-4, GPT-4V를 한가지(HellaSwag)를 빼고 모두 뛰어 넘었고요. 특히 MMLU 벤치마크를 처음으로 90%를 달성한, 최초로 인간 전문가를 뛰어넘은 모델입니다. Bard는 오늘부터 Ultra Pro 모델을 사용하게 되고, GCP Vertex AI는 13일부터 써볼 수 있다고 합니다. 아쉽게도 Ultra 모델은 아직 사용해 볼 수는 없고요. 내년에 출시할 Bard Advanced에서 사용할 수 있도록 할 예정이라고 합니다. AI 조직까지 통합했을 정도로 절치부심한 구글이 드디어 한 건 한 것 같은 느낌인데요. 과연 구글이 판을 뒤엎을지, 아니면 OpenAI가 다시 한 번 다른 Breakthrough로 계속 앞서나갈지 귀추가 주목됩니다. 😎🍿🥤 🔗 https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

🙋🏻‍♀️ 외국어 공부를 꾸준히 하시는 분들은 외국어 공부를 왜 하시나요? 앞으로 AI로 자동 통역이 될텐데 그래도 할 필요가 있을까요?

🙋🏻‍♀️ 외국어 공부를 꾸준히 하시는 분들은 외국어 공부를 왜 하시나요? 앞으로 AI로 자동 통역이 될텐데 그래도 할 필요가 있을까요?

“언어는 생각의 감옥인가?”에 대해서와 언어를 통해 문화적차이를 발견하는 부분이 종종 있는 것 같은데 이러한 부분들이 프롬프트 입력시에 이점을 제공해줄 수 있는지에 대해서 고찰해봐야할 문제같네요…

처음 컬리에 입사했을 때 팀 내에서는 Java/Spring 스택으로 백엔드 개발을 진행하고 있었습니다. 이전 회사에서도 같은 스택을 사용해서 적응하기에 별 무리 없겠구나~ 했는데 웬걸, 프로젝트 구조가 그동안 봐왔던 것과는 상이했던 거였죠. 원래는 계층형 아키텍처를 사용하였습니다. 흔히 백엔드 개발을 시작하면 배우게 되는 그 Controller/Service/Repository 구조입니다. 가장 단순하고 이해하기 쉬운 구조여서 그런지 학생들을 가르칠 때

[컨퍼런스] 클린 아키텍처 애매한 부분 정해 드립니다 - 클린 아키텍처와 헥사고날

처음 컬리에 입사했을 때 팀 내에서는 Java/Spring 스택으로 백엔드 개발을 진행하고 있었습니다. 이전 회사에서도 같은 스택을 사용해서 적응하기에 별 무리 없겠구나~ 했는데 웬걸, 프로젝트 구조가 그동안 봐왔던 것과는 상이했던 거였죠. 
 
원래는 계층형 아키텍처를 사용하였습니다. 흔히 백엔드 개발을 시작하면 배우게 되는 그 Controller/Service/Repository 구조입니다. 가장 단순하고 이해하기 쉬운 구조여서 그런지 학생들을 가르칠 때도 많이 사용하죠. 저도 예외는 아니었습니다.
 
그러나 마주친 것은 이름조차도 낯선 헥사고날 아키텍처(Hexagonal Architecture)였습니다. 어댑터, 유스케이스, 포트 등 현란한 용어들 사이에서 저는 정신을 차릴 수가 없었습니다. 헥사고날 아키텍처를 처음 도입했던 팀원들은 회사를 떠났고, 남겨진 저희들은 학습된 내용이 없는 상태에서 더듬더듬 기존 구조를 참고하며 코드를 작성하였습니다. 벌써 1년이 넘었네요. 문득 팀원 한 분이 그런 말씀을 하신 겁니다. 

우리는 지금 헥사고날 아키텍처 구조를 잘 따라가고 있을까?

사실 자신 있게 그렇다고 답할 수 없는 상태였습니다. 정확한 개념도 모르고, 왜 도입했는지 이유도 모른 채 어쩌다 보니 여기까지 와버렸으니까요.
 
역시 유튜브 만한 게 없죠. NHN에서 진행한 콘퍼런스에서 클린 아키텍처에 대한 발표를 진행한 적이 있었습니다. 제목은 클린 아키텍처지만, 그 안에 헥사고날 아키텍처에 관한 내용도 들어있는 것 같아 해당 내용을 정리하게 되었습니다.

처음 컬리에 입사했을 때 팀 내에서는 Java/Spring 스택으로 백엔드 개발을 진행하고 있었습니다. 이전 회사에서도 같은 스택을 사용해서 적응하기에 별 무리 없겠구나~ 했는데 웬걸, 프로젝트 구조가 그동안 봐왔던 것과는 상이했던 거였죠.&nbsp;&nbsp;원래는 계층형 아키텍처를 사용하였습니다. 흔히 백엔드 개발을 시작하면 배우게 되는 그 Controller/Service/Repository 구조입니다. 가장 단순하고 이해하기 쉬운 구조여서 그런지 학생들을 가르칠 때도 많이 사용하죠. 저도 예외는 아니었습니다.&nbsp;그러나 마주친 것은 이름조차도 낯선 헥사고날 아키텍처(Hexagonal Architecture)였습니다. 어댑터, 유스케이스, 포트 등 현란한 용어들 사이에서 저는 정신을 차릴 수가 없었습니다. 헥사고날 아키텍처를 처음 도입했던 팀원들은 회사를 떠났고, 남겨진 저희들은 학습된 내용이 없는 상태에서 더듬더듬 기존 구조를 참고하며 코드를 작성하였습니다. 벌써 1년이 넘었네요. 문득 팀원 한 분이 그런 말씀을 하신 겁니다.&nbsp; 우리는 지금 헥사고날 아키텍처 구조를 잘 따라가고 있을까? 사실 자신 있게 그렇다고 답할 수 없는 상태였습니다. 정확한 개념도 모르고, 왜 도입했는지 이유도 모른 채 어쩌다 보니 여기까지 와버렸으니까요.&nbsp;역시 유튜브 만한 게 없죠. NHN에서 진행한 콘퍼런스에서 클린 아키텍처에 대한 발표를 진행한 적이 있었습니다. 제목은 클린 아키텍처지만, 그 안에 헥사고날 아키텍처에 관한 내용도 들어있는 것 같아 해당 내용을 정리하게 되었습니다.

덕토피아

🕊️ [NHN] 클린 아키텍처 애매한 부분 정리해 드립니다 영상 정리

The IBM Quantum System Two with IBM Quantum Heron processors is designed to push quantum-centric supercomputing forward.

IBM's Quantum Processor and Modular Computer Are Now in Operation

한동안 차세대 기술로 얘기되던 양자컴퓨팅 관련하여 계속 개발과 제품을 내놓고 있는 IBM의 퀀텀서밋에서 업데이트된 내용입니다. 양자컴퓨팅에 관심있으신분들은 참고하시면 좋을거 같습니다.(feet.DeepL) :-)

 * 12월 4일 뉴욕에서 열린 IBM 퀀텀 서밋에서 새로운 양자 프로세서, 모듈형 양자 컴퓨터 공개
 * IBM은 양자 회로를 위한 오픈 소스 프로그래밍 소프트웨어 개발 키트인 키스킷 1.0 버전 발표
 * 새로운 IBM 퀀텀 헤론 프로세서
   * 133큐비트 양자 프로세서
   * 2021년에 출시되어 3D 패키징 기술을 확립하고 후속 양자 프로세서의 토대를 마련한 IBM 퀀텀 이글의 후속 제품
   * 큐비트를 단일 평면에 배치하는 다단계 배선을 개발
   * IBM 퀀텀 이글에 비해 오류 감소율이 5배 향상
 * 사용 분야
   * 화학, 물리학 및 재료 문제를 시뮬레이션하기 위해 과학 환경에서 사용
 * 협력
   * 도쿄대학교.
   * 아르곤 국립 연구소.
   * 이케르바스크 재단.
   * Qedma.
   * 알고리즘미크.
   * 워싱턴 대학교.
   * 쾰른 대학교.
   * 하버드 대학교.
   * UC 버클리.
   * Q-CTRL.
 * IBM 퀀텀 시스템 2(Quantum System 2)
   * 기존 컴퓨팅과 퀀텀 컴퓨팅을 결합하고, 그 사이에 미들웨어 계층을 두어 두 컴퓨팅을 통합한 모듈형 시스템
   * 모듈식 큐비트 제어 전자장치를 갖춘 기존 런타임 서버와 함께 작동
   * 유틸리티 규모의 문제를 해결하기 위해 구축된 최초의 모듈형 양자 컴퓨터
   * 3개의 IBM 퀀텀 헤론 프로세서를 실행
   * 최근 뉴욕 요크타운 하이츠에 있는 IBM 시설에서 가동을 시작
 * 키스킷 퀀텀 SDK 1.0
   * IBM의 양자 컴퓨팅 소프트웨어 개발 키트
   * 2024년 2월에 출시 예정
   * IBM의 프로그래밍 템플릿인 패턴 기반. 패턴은 IBM의 퀀텀 서버리스 컴퓨팅 인프라에서 실행되도록 고안
   * 키스킷의 양자 코드 프로그래밍을 위한 생성형 인공지능은 IBM의 엔터프라이즈 인공지능 플랫폼왓슨엑스(watsonx)를 통해 제공 예정
 * 키스킷 코드 어시스턴
   * 생성형 AI 어시스턴트 봇
   * IBM 퀀텀 플랫폼의 프리미엄 가입자를 대상으로 2024년 초에 알파 버전으로 출시 예정
 * 기타
   * 키스킷의 새로운 트랜스파일러 서비스
   * 키스킷 프리미엄 사용자를 위한 AI 트랜스파일러 패스
   * 컨텍스트 관리자인 배치 실행 모드.
 * IBM의 양자 컴퓨팅 로드맵
   * 2024년에 양자 회로의 품질과 속도를 개선하여 파라메트릭 회로를 갖춘 5,000개의 양자 논리 게이트를 구현하는 데 집중할 계획
   * IBM 퀀텀 헤론과 리소스 관리도 2024년에 출시 예정

한동안 차세대 기술로 얘기되던 양자컴퓨팅 관련하여 계속 개발과 제품을 내놓고 있는 IBM의 퀀텀서밋에서 업데이트된 내용입니다. 양자컴퓨팅에 관심있으신분들은 참고하시면 좋을거 같습니다.(feet.DeepL) :-) <ul><li>12월 4일 뉴욕에서 열린 IBM 퀀텀 서밋에서 새로운 양자 프로세서, 모듈형 양자 컴퓨터 공개</li><li>IBM은 양자 회로를 위한 오픈 소스 프로그래밍 소프트웨어 개발 키트인 키스킷 1.0 버전 발표</li></ul><ul><li>새로운 IBM 퀀텀 헤론 프로세서<ul><li>133큐비트 양자 프로세서</li><li>2021년에 출시되어 3D 패키징 기술을 확립하고 후속 양자 프로세서의 토대를 마련한 IBM 퀀텀 이글의 후속 제품</li><li>큐비트를 단일 평면에 배치하는 다단계 배선을 개발</li><li>IBM 퀀텀 이글에 비해 오류 감소율이 5배 향상</li></ul></li><li>사용 분야<ul><li>화학, 물리학 및 재료 문제를 시뮬레이션하기 위해 과학 환경에서 사용</li></ul></li><li>협력<ul><li>도쿄대학교.</li><li>아르곤 국립 연구소.</li><li>이케르바스크 재단.</li><li>Qedma.</li><li>알고리즘미크.</li><li>워싱턴 대학교.</li><li>쾰른 대학교.</li><li>하버드 대학교.</li><li>UC 버클리.</li><li>Q-CTRL.</li></ul></li></ul><ul><li>IBM 퀀텀 시스템 2(Quantum System 2)<ul><li>기존 컴퓨팅과 퀀텀 컴퓨팅을 결합하고, 그 사이에 미들웨어 계층을 두어 두 컴퓨팅을 통합한 모듈형 시스템</li><li>모듈식 큐비트 제어 전자장치를 갖춘 기존 런타임 서버와 함께 작동</li><li>유틸리티 규모의 문제를 해결하기 위해 구축된 최초의 모듈형 양자 컴퓨터</li><li>3개의 IBM 퀀텀 헤론 프로세서를 실행</li><li>최근 뉴욕 요크타운 하이츠에 있는 IBM 시설에서 가동을 시작</li></ul></li></ul><ul><li>키스킷 퀀텀 SDK 1.0<ul><li>IBM의 양자 컴퓨팅 소프트웨어 개발 키트</li><li>2024년 2월에 출시 예정</li><li>IBM의 프로그래밍 템플릿인 패턴 기반. 패턴은 IBM의 퀀텀 서버리스 컴퓨팅 인프라에서 실행되도록 고안</li><li>키스킷의 양자 코드 프로그래밍을 위한 생성형 인공지능은 IBM의 엔터프라이즈 인공지능 플랫폼왓슨엑스(watsonx)를 통해 제공 예정</li></ul></li><li>키스킷 코드 어시스턴<ul><li>생성형 AI 어시스턴트 봇</li><li>IBM 퀀텀 플랫폼의 프리미엄 가입자를 대상으로 2024년 초에 알파 버전으로 출시 예정</li></ul></li></ul><ul><li>기타<ul><li>키스킷의 새로운 트랜스파일러 서비스</li><li>키스킷 프리미엄 사용자를 위한 AI 트랜스파일러 패스</li><li>컨텍스트 관리자인 배치 실행 모드.</li></ul></li><li>IBM의 양자 컴퓨팅 로드맵<ul><li>2024년에 양자 회로의 품질과 속도를 개선하여 파라메트릭 회로를 갖춘 5,000개의 양자 논리 게이트를 구현하는 데 집중할 계획</li><li>IBM 퀀텀 헤론과 리소스 관리도 2024년에 출시 예정</li></ul></li></ul>

TechRepublic

IBM의 퀀텀 서밋 업데이트 내용

MLOps are a way to standardize and streamline the ML workflow. Read in detail about Machine Learning operations and its tools and techniques

MLOps: A complete guide for building, deploying, and managing machine learning models | Data Science Dojo

Data Science Dojo

MLOps: 머신러닝 모델을 구축, 구축 및 관리하기 위한 완벽한 가이드

1. 회사가 내가 아니다. 삼성전자에 다닌다고, 네카라쿠배 당토에 다닌다고 혹은 또다른 OO에 다닌다고 내가 그 회사가 아니다. 2. 일하는 회사가 핫하거나 빠르게 성장하고 있다면, 좋은 일이다. 그 Halo effect를 유리하게 활용하는 것도 좋다. 내 안목이 탁월했든 운이든 어쨋든 잘된 일이다. 나 자신이 성장하며 회사의 성장에 기여하는 것도 자부

회사가 내가 아니다

오래전부터 생각해오던 내용과 소름 끼치게 동일한 글을 발견해서 공유합니다. 주니어 시절(아마 2~3년차) 회사에 이름에 그늘 삼아 제 능력이 녹슬어 가는지도 모른 체 시간을 낭비하듯 보내던 적이 있었습니다. 그러다 "회사 딱지를 떼면 난 뭐가 남지?"라는 생각에 뒤통수를 맞은 느낌으로 외부 활동을 해왔던 것 같고 블로그, 토이 프로젝트, 스터디에 이어 지금까지 살아오는 것 같습니다. 물론, 회사가 안정적이고 성장 가능성이 뚜렷하다면 "나 OO에 다녀~"라는 생각으로 약간은 안일한 마음이 들 수도 있겠지만 부모님 시대와는 다르게 요즘은 평생직장이라는 수식어는 어울리지 않을 정도로 세상이 변화하고 있고 결국은 본인 스스로를 본인이 챙겨야 하는 시대인 건 확실해 보입니다.
"회사가 내가 아니다"라는 제목은 다소 자극적이기도 하고 오해가 될 수도 있을 만한 글이지만 이 글에서 이야기하고자 하는 내용에 저의 생각을 조금 더 가미하자면, 결국 스스로 홀로서기 할 수 있을 정도의 능력을 갖춘 본인이 돼야 하고 그게 회사에 다니는 직장인이라면 그러한 능력을 회사에서도 기여하는 순서가 맞지 않을까 생각이 됩니다. 특히, 개발자는 기술적 고립이 되지 않기 위해 부단히 노력해야 합니다. 회사 내에서는 잘하는 것처럼 생각이 될 수 있지만 다른 회사 분들과 마주하다 보면 우물속 개구리였구나 라는걸 몸소 체감할 수 있으니까요.

https://brunch.co.kr/@naieekim/79

오래전부터 생각해오던 내용과 소름 끼치게 동일한 글을 발견해서 공유합니다. 주니어 시절(아마 2~3년차) 회사에 이름에 그늘 삼아 제 능력이 녹슬어 가는지도 모른 체 시간을 낭비하듯 보내던 적이 있었습니다. 그러다 "회사 딱지를 떼면 난 뭐가 남지?"라는 생각에 뒤통수를 맞은 느낌으로 외부 활동을 해왔던 것 같고 블로그, 토이 프로젝트, 스터디에 이어 지금까지 살아오는 것 같습니다. 물론, 회사가 안정적이고 성장 가능성이 뚜렷하다면 "나 OO에 다녀~"라는 생각으로 약간은 안일한 마음이 들 수도 있겠지만 부모님 시대와는 다르게 요즘은 평생직장이라는 수식어는 어울리지 않을 정도로 세상이 변화하고 있고 결국은 본인 스스로를 본인이 챙겨야 하는 시대인 건 확실해 보입니다."회사가 내가 아니다"라는 제목은 다소 자극적이기도 하고 오해가 될 수도 있을 만한 글이지만 이 글에서 이야기하고자 하는 내용에 저의 생각을 조금 더 가미하자면, 결국 스스로 홀로서기 할 수 있을 정도의 능력을 갖춘 본인이 돼야 하고 그게 회사에 다니는 직장인이라면 그러한 능력을 회사에서도 기여하는 순서가 맞지 않을까 생각이 됩니다. 특히, 개발자는 기술적 고립이 되지 않기 위해 부단히 노력해야 합니다. 회사 내에서는 잘하는 것처럼 생각이 될 수 있지만 다른 회사 분들과 마주하다 보면 우물속 개구리였구나 라는걸 몸소 체감할 수 있으니까요. https://brunch.co.kr/@naieekim/79

Brunch Story

Manage GraphqQL APIs Using the Postman GraphQL client (Sponsored) The Postman GraphQL client offers a simple yet powerful way to work with GraphQL APIs. With Postman's GraphQL client, you can: Explore GraphQL schemas easily Create code-ready queries

79 Engineering Blogs To Level Up Your System Design Skills

항상 좋은 글이 많이 올라오는 bytebytego에서 추천하는 테크 블로그 리스트가 올라왔네요!!
모두 영어 블로그이긴 하지만 이제 우리에겐 ChatGPT가 있으니!! ㅎㅎ

여러 블로그 중에 LINE 블로그가 있는것도 기분이 좋네요 :)))))

https://blog.bytebytego.com/p/79-engineering-blogs-to-level-up?ref=dailydev

항상 좋은 글이 많이 올라오는 bytebytego에서 추천하는 테크 블로그 리스트가 올라왔네요!! 모두 영어 블로그이긴 하지만 이제 우리에겐 ChatGPT가 있으니!! ㅎㅎ 여러 블로그 중에 LINE 블로그가 있는것도 기분이 좋네요 :))))) https://blog.bytebytego.com/p/79-engineering-blogs-to-level-up?ref=dailydev

Bytebytego

시스템 디자인 스킬을 배울 수 있는 테크 블로그 79

제목은 어그로를 좀 끌어보았습니다.

커리어리 Q&A에서 어설픈 답변을 종종 남기고 있습니다. 주제넘게 이렇다 저렇다 말하고 나면, 과연 이게 도움이 되는 말일까 자문하게 되기도 합니다.

어쨌건, 커리어 관련 고민을 토로하는 글들을 보면, 어떨 땐 답답하기도 하고, 어떨 땐 과거의 내가 감정이입되기도 해서 괜한 참견을 하게되는 것 같습니다.

공통적으로 느껴지는 것 중 하나는, 커리어 관련 고민이라는 게, 어쩌면 그보다 더 중요한 고민들에서 시작된 고통이라는 생각이 들더라구요.

우리가 개발자가 되고자 하거나, 아니면 이미 개발자이면서 더 나은 개발자가 되려고 여기를 기웃거리는 건데, 그만큼, 아니, 그보다 더 중요한 거는 몸건강과 정신건강이 아닐까 해요. 몸건강은 잘먹고 잘자고 운동하고 이런 게 기본일 테고, 정신 건강은 일기를 쓰든 상담을 받든 여행을 하든, 명상을 하든 종교에 심취하든 다양한 방법들이 있겠죠.

운동으로는 달리기를 시작해서 어느덧 2000K를 넘게 뛰었습니다. 건강을 위해 시작했던 달리기가 이제 좀 지나치다 싶을 정도로 많이 뛰고 있어요. 지난달은 210K, 이번 달은 240K정도 뛸 것 같습니다. 본격 러너라기에 실력은 부족해도 마일리지는 충분한 것 같습니다. 어쩌면 내년에는 풀코스 마라톤을 완주할 수 있을 것 같아요. 몸건강도 좋아졌고, 뛰다보면 정신적으로도 꽤 상쾌해집니다. 모종의 호르몬이 나오나봐요. 거의 매일 1시간씩을 달리기에 투자하는 게 미련한 짓인 것 같기도 한데, 결국 건강해지면 그 이상의 가치를 하겠죠. 아니 솔직히 말할게요. 이제 그냥 달리기가 즐거워졌어요. 이보다 많이 뛰면 오히려 건강에 해가 되는 게 아닐까 걱정을 해야할 판입니다. 딱히 꾸준히 운동하고 있는 게 아직 없으시다면, 달리기 추천드려봅니다.

멘탈을 위해서는 명상쪽에 점점 더 많은 관심이 가고 있는데, 점점 더 제가 뭘 잘못 생각하고 있는지... 아니 잘못된 부분에 집중하고 있는지를 알게되어가는 중인 것 같습니다. 아직 달리기 만큼 심취하지는 못했기에 뭐라 적기는 어렵습니다만, 우리의 많은 고통이 스스로부터 야기된 점이라는 게 인상적인 것 같습니다. 마치 외부의 환경, 그러니까, 개발자 취업문이 얼어붙었다거나, 난 좋게보는 기술을 쟤는 무시한다거나 하는 외부의 상황들이 나에게 고통을 주는 것 같지만, 그건 착각이라는 게 공통된 명상가(?)들의 시각으로 이해되더라구요.

암튼, 괜한 참견... 아니, 스스로에게 다시 다짐해보는 것은, 외부 상황들을 고통으로 바라보는 일을 그만두고, 현재 상황 그대로에서 잘해보자는 거랄까요?

기술적, 커리어 고민들은 사실 그 고민에서 출발해서 문제를 해결하려 들 게 아니라, 한차원 더 높은 시각에서 멘탈을 챙겨보자는 제안입니다. 저부터 잘해볼게요. 화이팅입니다.

<s>제목은 어그로를 좀 끌어보았습니다.</s> 커리어리 Q&amp;A에서 어설픈 답변을 종종 남기고 있습니다. 주제넘게 이렇다 저렇다 말하고 나면, 과연 이게 도움이 되는 말일까 자문하게 되기도 합니다. 어쨌건, 커리어 관련 고민을 토로하는 글들을 보면, 어떨 땐 답답하기도 하고, 어떨 땐 과거의 내가 감정이입되기도 해서 괜한 참견을 하게되는 것 같습니다. 공통적으로 느껴지는 것 중 하나는, 커리어 관련 고민이라는 게, 어쩌면 그보다 더 중요한 고민들에서 시작된 고통이라는 생각이 들더라구요. 우리가 개발자가 되고자 하거나, 아니면 이미 개발자이면서 더 나은 개발자가 되려고 여기를 기웃거리는 건데, 그만큼, 아니, 그보다 더 중요한 거는 몸건강과 정신건강이 아닐까 해요. 몸건강은 잘먹고 잘자고 운동하고 이런 게 기본일 테고, 정신 건강은 일기를 쓰든 상담을 받든 여행을 하든, 명상을 하든 종교에 심취하든 다양한 방법들이 있겠죠. 운동으로는 달리기를 시작해서 어느덧 2000K를 넘게 뛰었습니다. 건강을 위해 시작했던 달리기가 이제 좀 지나치다 싶을 정도로 많이 뛰고 있어요. 지난달은 210K, 이번 달은 240K정도 뛸 것 같습니다. 본격 러너라기에 실력은 부족해도 마일리지는 충분한 것 같습니다. 어쩌면 내년에는 풀코스 마라톤을 완주할 수 있을 것 같아요. 몸건강도 좋아졌고, 뛰다보면 정신적으로도 꽤 상쾌해집니다. 모종의 호르몬이 나오나봐요. 거의 매일 1시간씩을 달리기에 투자하는 게 미련한 짓인 것 같기도 한데, 결국 건강해지면 그 이상의 가치를 하겠죠. 아니 솔직히 말할게요. 이제 그냥 달리기가 즐거워졌어요. 이보다 많이 뛰면 오히려 건강에 해가 되는 게 아닐까 걱정을 해야할 판입니다. 딱히 꾸준히 운동하고 있는 게 아직 없으시다면, 달리기 추천드려봅니다. 멘탈을 위해서는 명상쪽에 점점 더 많은 관심이 가고 있는데, 점점 더 제가 뭘 잘못 생각하고 있는지... 아니 잘못된 부분에 집중하고 있는지를 알게되어가는 중인 것 같습니다. 아직 달리기 만큼 심취하지는 못했기에 뭐라 적기는 어렵습니다만, 우리의 많은 고통이 스스로부터 야기된 점이라는 게 인상적인 것 같습니다. 마치 외부의 환경, 그러니까, 개발자 취업문이 얼어붙었다거나, 난 좋게보는 기술을 쟤는 무시한다거나 하는 외부의 상황들이 나에게 고통을 주는 것 같지만, 그건 착각이라는 게 공통된 명상가(?)들의 시각으로 이해되더라구요. 암튼, 괜한 참견... 아니, 스스로에게 다시 다짐해보는 것은, 외부 상황들을 고통으로 바라보는 일을 그만두고, 현재 상황 그대로에서 잘해보자는 거랄까요? 기술적, 커리어 고민들은 사실 그 고민에서 출발해서 문제를 해결하려 들 게 아니라, 한차원 더 높은 시각에서 멘탈을 챙겨보자는 제안입니다. 저부터 잘해볼게요. 화이팅입니다.

니가 지금 자바를 공부하고 있을 때가 아니야

https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/

AI를 마스터하기 위한 Microsoft의 무료 강좌 6개 입니다!

초보자를 위한 AI 커리큘럼 https://t.co/ZJoF6sSeNc
 * 인공 지능(AI)을 탐구하는 12주, 24레슨 커리큘럼입니다. 심볼릭 AI, 신경망, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 다룹니다. 실습 수업, 퀴즈 및 실습이 포함되어 있습니다.

인공 지능 입문 https://t.co/pRgkJwigbQ
 * 이 과정은 인공지능의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트 관리자, 제품 관리자, 디렉터, 임원 및 AI 분야에서 경력을 시작하는 학생을 위해 만든 것입니다.

생성형 AI란 무엇인가 https://t.co/kfWWPS5qMG
 * 제너레이티브 AI 전문가인 피나르 세이한 데미르닥이 생성형 AI의 기본 사항을 설명합니다.
   * 생성형 AI무엇인지
   * 어떻게 동작하는지
   * 모델별 차이
   * 미래 예측과 윤리적 시사점

생성형 AI: 사려깊은 온라인 검색의 진화 https://t.co/EgNl8WCCZ1
 * 생성형 AI 기반 추론 엔진의 핵심 개념과 검색 엔진 전략과의 차이점에 대해 자세히 알아봅니다.

Microsoft Bing Chat으로 업무 간소화하기 https://t.co/zGhxRKYLg9
 * Bing Chat을 효과적으로 사용하는 방법을 알려드립니다.

생성 AI 시대의 윤리 https://t.co/5KUXaQaK47
 * 생성 AI 도구 및 제품을 배포할 때 윤리적 문제를 해결하는 방법을 알아봅시다.

개인적으로는 초보자를 위한 AI 커리큘럼이 가장 마음에 드는군요!
무료 코스이므로 시간 되실때 재미있게 보시면 좋을 것 같습니다~!

AI를 마스터하기 위한 Microsoft의 무료 강좌 6개 입니다! 초보자를 위한 AI 커리큘럼 https://t.co/ZJoF6sSeNc<ul><li>인공 지능(AI)을 탐구하는 12주, 24레슨 커리큘럼입니다. 심볼릭 AI, 신경망, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 다룹니다. 실습 수업, 퀴즈 및 실습이 포함되어 있습니다.</li></ul> 인공 지능 입문 https://t.co/pRgkJwigbQ<ul><li>이 과정은 인공지능의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트 관리자, 제품 관리자, 디렉터, 임원 및 AI 분야에서 경력을 시작하는 학생을 위해 만든 것입니다.</li></ul> 생성형 AI란 무엇인가 https://t.co/kfWWPS5qMG<ul><li>제너레이티브 AI 전문가인 피나르 세이한 데미르닥이 생성형 AI의 기본 사항을 설명합니다.<ul><li>생성형 AI무엇인지</li><li>어떻게 동작하는지</li><li>모델별 차이</li><li>미래 예측과 윤리적 시사점</li></ul></li></ul> 생성형 AI: 사려깊은 온라인 검색의 진화 https://t.co/EgNl8WCCZ1<ul><li>생성형 AI 기반 추론 엔진의 핵심 개념과 검색 엔진 전략과의 차이점에 대해 자세히 알아봅니다.</li></ul> Microsoft Bing Chat으로 업무 간소화하기 https://t.co/zGhxRKYLg9<ul><li>Bing Chat을 효과적으로 사용하는 방법을 알려드립니다.</li></ul> 생성 AI 시대의 윤리 https://t.co/5KUXaQaK47<ul><li>생성 AI 도구 및 제품을 배포할 때 윤리적 문제를 해결하는 방법을 알아봅시다.</li></ul> 개인적으로는 초보자를 위한 AI 커리큘럼이 가장 마음에 드는군요!무료 코스이므로 시간 되실때 재미있게 보시면 좋을 것 같습니다~!

t.co

마이크로소프트가 공개한 무료 AI 코스들

CSpell ESLint plugin. Latest version: 8.0.0, last published: 20 days ago. Start using @cspell/eslint-plugin in your project by running `npm i @cspell/eslint-plugin`. There are 8 other projects in the npm registry using @cspell/eslint-plugin.

@cspell/eslint-plugin

코드 작성 과정에서 스펠링 오타는 흔한 일입니다. 영어가 모국어가 아니기에 흔하게 일어날 수 밖에 없죠. 문제는 이런 작은 실수가 때로는 예상치 못한 큰 버그로 이어질 수 있습니다. 경험이 많은 개발자라면, 오타로 인해 발생한 문제를 해결하느라 많은 시간을 소비한 경험이 한 번쯤은 있을 것입니다.

@cspell/eslint-plugin은 ESLint를 기반으로 한 코드 스펠링 체크 플러그인으로, cspell 이란 'Code Spell Checker'의 약자 입니다. 이 플러그인 패키지를 설치하고 .eslintrc.json에 추가하면, 문자열, 주석, JSX 텍스트 등에 대한 스펠링 검사를 다양한 옵션을 통해 수행할 수 있습니다.

코드 리뷰 중에도 오타 수정을 제안하는 일은 흔히 있는데요. 이와 같은 라이브러리의 도움으로 코드의 정확성을 향상시키고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 개발자는 작은 실수에 시간을 낭비하는 대신 더 중요한 개발 업무에 집중할 수 있습니다.

https://www.npmjs.com/package/@cspell/eslint-plugin

코드 작성 과정에서 스펠링 오타는 흔한 일입니다. 영어가 모국어가 아니기에 흔하게 일어날 수 밖에 없죠. 문제는 이런 작은 실수가 때로는 예상치 못한 큰 버그로 이어질 수 있습니다. 경험이 많은 개발자라면, 오타로 인해 발생한 문제를 해결하느라 많은 시간을 소비한 경험이 한 번쯤은 있을 것입니다. @cspell/eslint-plugin은 ESLint를 기반으로 한 코드 스펠링 체크 플러그인으로, cspell 이란 'Code Spell Checker'의 약자 입니다. 이 플러그인 패키지를 설치하고 .eslintrc.json에 추가하면, 문자열, 주석, JSX 텍스트 등에 대한 스펠링 검사를 다양한 옵션을 통해 수행할 수 있습니다. 코드 리뷰 중에도 오타 수정을 제안하는 일은 흔히 있는데요. 이와 같은 라이브러리의 도움으로 코드의 정확성을 향상시키고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 개발자는 작은 실수에 시간을 낭비하는 대신 더 중요한 개발 업무에 집중할 수 있습니다. https://www.npmjs.com/package/@cspell/eslint-plugin

스펠링 검사: @cspell/eslint-plugin

Learn directly from Andrew Ng about the technology of generative AI, how it works, and what it can (and can't) do Get an overview of AI tools, and learn from real-world examples of generative AI in use today Understand the impacts of generative AI on busi

Generative AI for Everyone

1. 프롬프트엔지니어링의 기초
이 과정에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본을 소개하고 고급 프롬프트 기술로 진행합니다.
✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

2. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링
DeepLearning AI 및 OpenAI를 통한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링에 대한 무료 과정입니다.
✔https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

3. Google의 생성형 AI 소개
Gen이 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 기존 머신러닝 방법과 어떻게 다른지 설명하는 것을 목표로 합니다.
✔https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

4. Harvard의 Python 기반 AI 소개
인공 지능에 대한 입문 과정에서 Python에서 기계 학습을 사용하는 방법을 알아보세요.
✔ https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05

5. 마이크로소프트의 '생성 AI란 무엇인가?'
Gen AI의 정의, 작동 방식, 나만의 콘텐츠를 만드는 방법, 다양한 유형의 모델, 미래 예측, 윤리 등의 주제를 다루는 Gen AI의 기본 사항입니다.
✔ https://www.linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity

6. 프럼프팅 배우기
60개 이상의 콘텐츠 모듈을 갖춘 종합적인 프롬프트 엔지니어링 과정입니다. 프롬프트 엔지니어링 기술의 초급부터 고급까지 안내합니다.
✔ https://learnprompting.org/docs/intro

7. Google의 책임 있는 AI 소개
Responsible AI가 무엇인지, 왜 중요한지, Google이 이를 자사 제품에 어떻게 구현하는지 알아보세요.
✔ https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554

8. 하버드의 데이터 과학: 기계 학습
훈련 데이터에 대해 알아보고 데이터 집합을 사용하여 잠재적인 예측 관계를 발견하는 방법을 알아봅니다. 또한 영화 추천 시스템 및 데이터 과학 기술을 구축하는 방법도 알아봅니다.
✔ https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning

9. LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain
LangChain을 사용하여 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하는 데 필수적인 기술을 습득하세요.
✔ https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/

10. Microsoft Bing Chat을 통한 작업 간소화
Bing Chat이 어떻게 다양한 작업을 수행하고 아이디어 생성 및 데이터 요약부터 일반적인 업무 문제 해결에 이르기까지 전체 작업 흐름을 간소화하는 데 도움이 되는지 알아보세요.
✔ https://www.linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat/put-your-fingers-to-work-chatting-as-a-productivity-tool

11. Hear Speak를 볼 수 있는 LLM 앱을 만드는 방법!
✔ https://www.singlestore.com/spaces/how-to-build-llm-apps-that-can-see-hear-speak/?utm_source=steve-nouri&utm_medium=influencer&utm_campaign=deck-the-halls-with-dev-and-data&utm_content=hear-see-speak&campaignid=701UJ0000012K2AYAU

12. 마이크로소프트의 AI 기초: 생성형 AI
부조종사와 같은 Gen AI 애플리케이션이 어떻게 효율성을 지원하는지 이해하세요. 프롬프트와 응답을 어떻게 미세 조정할 수 있는지 설명
✔ https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-generative-ai/

13. 의사결정자를 위한 Amazon의 Gen AI 학습 계획
✔ https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/1909/generative-ai-learning-plan-for-decision-makers

14. 모두를 위한 생성형 AI
AI 도구에 대한 개요를 확인하고 현재 사용 중인 생성 AI의 실제 사례를 통해 알아보세요.
✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

15. AWS의 LLM 포함한 Gen AI
Gen AI 작동 방식에 대한 기초 지식, 실무 기술 및 기능적 이해를 얻으세요.
✔ https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms

1. 프롬프트엔지니어링의 기초이 과정에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본을 소개하고 고급 프롬프트 기술로 진행합니다.✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/ 2. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링DeepLearning AI 및 OpenAI를 통한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링에 대한 무료 과정입니다.✔https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 3. Google의 생성형 AI 소개Gen이 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 기존 머신러닝 방법과 어떻게 다른지 설명하는 것을 목표로 합니다.✔https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536 4. Harvard의 Python 기반 AI 소개인공 지능에 대한 입문 과정에서 Python에서 기계 학습을 사용하는 방법을 알아보세요.✔ https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05 5. 마이크로소프트의 '생성 AI란 무엇인가?'Gen AI의 정의, 작동 방식, 나만의 콘텐츠를 만드는 방법, 다양한 유형의 모델, 미래 예측, 윤리 등의 주제를 다루는 Gen AI의 기본 사항입니다.✔ https://www.linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity 6. 프럼프팅 배우기60개 이상의 콘텐츠 모듈을 갖춘 종합적인 프롬프트 엔지니어링 과정입니다. 프롬프트 엔지니어링 기술의 초급부터 고급까지 안내합니다.✔ https://learnprompting.org/docs/intro 7. Google의 책임 있는 AI 소개Responsible AI가 무엇인지, 왜 중요한지, Google이 이를 자사 제품에 어떻게 구현하는지 알아보세요.✔ https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554 8. 하버드의 데이터 과학: 기계 학습훈련 데이터에 대해 알아보고 데이터 집합을 사용하여 잠재적인 예측 관계를 발견하는 방법을 알아봅니다. 또한 영화 추천 시스템 및 데이터 과학 기술을 구축하는 방법도 알아봅니다.✔ https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning 9. LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChainLangChain을 사용하여 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하는 데 필수적인 기술을 습득하세요.✔ https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/ 10. Microsoft Bing Chat을 통한 작업 간소화Bing Chat이 어떻게 다양한 작업을 수행하고 아이디어 생성 및 데이터 요약부터 일반적인 업무 문제 해결에 이르기까지 전체 작업 흐름을 간소화하는 데 도움이 되는지 알아보세요.✔ https://www.linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat/put-your-fingers-to-work-chatting-as-a-productivity-tool 11. Hear Speak를 볼 수 있는 LLM 앱을 만드는 방법!✔ https://www.singlestore.com/spaces/how-to-build-llm-apps-that-can-see-hear-speak/?utm_source=steve-nouri&amp;utm_medium=influencer&amp;utm_campaign=deck-the-halls-with-dev-and-data&amp;utm_content=hear-see-speak&amp;campaignid=701UJ0000012K2AYAU 12. 마이크로소프트의 AI 기초: 생성형 AI부조종사와 같은 Gen AI 애플리케이션이 어떻게 효율성을 지원하는지 이해하세요. 프롬프트와 응답을 어떻게 미세 조정할 수 있는지 설명✔ https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-generative-ai/ 13. 의사결정자를 위한 Amazon의 Gen AI 학습 계획✔ https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/1909/generative-ai-learning-plan-for-decision-makers 14. 모두를 위한 생성형 AIAI 도구에 대한 개요를 확인하고 현재 사용 중인 생성 AI의 실제 사례를 통해 알아보세요.✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/ 15. AWS의 LLM 포함한 Gen AIGen AI 작동 방식에 대한 기초 지식, 실무 기술 및 기능적 이해를 얻으세요.✔ https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms

Deeplearning

AI를 배우기 위해 추천하고 싶은 상위 15개 무료 강좌

12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ - GitHub - microsoft/generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generati

GitHub - microsoft/generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/

커리어리 친구들, Microsoft 가 Generative AI for Beginners 강의를 공개했습니다. 생성형 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 알려주는 12강 과정이오니 관심 있는 분들은 아래의 깃허브에 들어가시기를 바랍니다. 

🕹️ 강의 목차   

- 생성형 AI 및 LLM 소개  
- 다양한 LLM 탐색 및 비교  
- 책임감 있는 생성형 AI 사용  
- 프롬프트 엔지니어링 기본 이해  
- 고급 프롬프트 작성하기  
- 텍스트 생성 응용 프로그램 구축  
- 채팅 응용 프로그램 구축  
- 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축  
- 이미지 생성 응용 프로그램 구축  
- 로우 코드 AI 응용 프로그램 구축  
- 함수 호출을 통한 외부 응용 프로그램 통합  
- AI 응용 프로그램을 위한 UX 디자인

https://aka.ms/genai-beginners

커리어리 친구들, Microsoft 가 Generative AI for Beginners 강의를 공개했습니다.&nbsp;생성형 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 알려주는 12강 과정이오니 관심 있는 분들은 아래의 깃허브에 들어가시기를 바랍니다.&nbsp; 🕹️ 강의 목차 &nbsp;&nbsp; - 생성형 AI 및 LLM 소개 &nbsp;- 다양한 LLM 탐색 및 비교 &nbsp;- 책임감 있는 생성형 AI 사용 &nbsp;- 프롬프트 엔지니어링 기본 이해 &nbsp;- 고급 프롬프트 작성하기 &nbsp;- 텍스트 생성 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 채팅 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 &nbsp;- 이미지 생성 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 로우 코드 AI 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 함수 호출을 통한 외부 응용 프로그램 통합 &nbsp;- AI 응용 프로그램을 위한 UX 디자인 https://aka.ms/genai-beginners

GitHub

<MS, Generative AI for Beginners 강의>

01 . 며칠 전 유튜브 채널 ⟪피식대학⟫에 박진영 님이 출연한 영상을 보게 되었습니다. 그냥 무심코 틀어놓고 멍 때리며 보고 있는 와중에 영상이 끝날 무렵 정신이 번쩍 드는 이야기가 흘러나왔습니다. 그건 협업을 숙명으로 하는 모든 사람에게 고하는 일종의 애티튜드 바이블과도 같았죠. 그래서 영상을 몇 번이나 돌려보며 그의 말들을 메모하기 시작했습니다. (영어로 발언한 관계로 일부는 자막 인용 대신 의역하여 전해드립니다.)

02 . "회사를 이끌면서 느낀 한 가지 사실은 제가 우울해하거나 슬퍼하거나 혹은 기분이 다운되어 보일 때면 저와 관련한 모든 사람들이 이를 불편하게 느낀다는 것이었습니다. 그래서 걱정이 있더라도 저는 농담을 하고 때론 우스꽝스럽게 보이기까지 해야 하죠. 그건 모두가 다 편한 마음으로 일하기 위해서입니다.
이건 저 뿐만 아니라 저희 아티스트들에게도 강조하는 포인트입니다. 스트레이 키즈나 트와이스 같은 어린 친구들 역시 늘 좋은 날만 있을 수는 없죠. 하지만 저는 '네가 우울해 보이고 슬퍼 보이고 다운되어 보이면 그건 모두를 불편하게 만드는 거라는 걸 기억해. 이건 우리의 숙명이기도 해. 아무리 힘들 날이 있어도 우린 농담을 할 수 있어야 하고 주위 사람들이 편하게 일하고 있는지 체크해야 해.'라고 말합니다."

03 . 발언 자체만 두고는 호불호가 갈릴 수도 있을 겁니다. 한편에서는 '어떻게 내 마음이 문드러지는 와중에 내색은커녕 억지로 웃고 농담까지 던질 수 있는 걸까. 그렇게 다른 사람 편하게 맞춰주다 정작 나부터 무너질지 모르는데...'하는 생각이 드는 것도 사실이죠.
하지만 이 발언의 취지는 조금 다른 각도에서 살펴볼 필요가 있습니다. 바로 '협업을 위한 적정 온도'라는 측면에서 말이죠.

04 . 회사와 같은 공식적인 조직이든 아니면 여럿이 함께 모이는 커뮤니티 같은 모임이든 늘 자신의 감정을 있는 그대로 드러내고자 하는 사람들이 존재합니다. 그런 사람들은 자신의 상태를 솔직하게 공유하고 도움을 요청하는 게 아니라 내가 좋으면 같이 웃고, 내가 싫으면 같이 비판하고, 내가 화나면 내 편을 들어주고, 내가 짜증 나면 나를 달래줄 사람을 바라는 케이스가 다반사죠. 다 같이 생활하는 공간임에도 본인 추울 때는 보일러를 틀고 다시 더워지면 냉큼 창문을 열어야 직성이 풀리는 유형인 셈입니다.

05 . 저도 11년 넘게 일을 하며 적지 않은 유형의 인간 군상들을(?) 만나봤습니다. 하지만 저렇게 본인의 감정 온도에 타인을 맞추게 하려는 사람치고 좋은 협업 태도를 갖춘 사람은 단 한 명도 보지 못한 것 같아요. 오히려 빠르게 해결할 수 있는 문제도 더 깊은 진흙탕으로 밀어 넣고 함께 으쌰으쌰하는 순간에도 곳곳에 소금을 뿌려대기 바빴으니 말이죠.

06 . 더 무서운 건 본인은 그런 자신의 태도를 아주 솔직하고 뒤끝 없는 스타일로 규정하고 있더라는 사실입니다. (당연히 뒤끝은 없겠죠... 앞에서 그렇게 다 보여주는데... 🥲) 물론 회사 같은 조직 생활 안에서 갈등을 회피하는 것 역시 큰 문제이긴 마찬가지입니다. 좋은 게 좋다는 태도도, 나는 큰 문제에 휘말리기 싫다는 태도도 환영받지 못하는 건 똑같으니까요.
하지만 그럼에도 자신이 스스럼없이 감정을 드러내는 것은 솔직한 피드백이고 타인이 본인에게 반하는 주장을 하거나 하물며 본인의 기분을 맞춰주지 못하는 것은 불편한 피드백이라 치부하는 것은 협업하는 관계의 기본조차 모르는 행위일지 모릅니다. 그런 사람과 함께 일하고 싶은 동료는 단 한 명도 없을 테니 말이죠.

07 . 그래서 저는 박진영 님의 말이 더 크게 와닿았습니다. 조금 기분이 언짢거나 그날 하루가 유난히 버겁더라도 일단 모두를 위해 적당한 배려 정도는 발휘할 필요가 있다는 게 요지니 말이죠. 특히 본인이 조직을 이끄는 위치에 있는 사람이라면 이는 더더욱 조심해야 할 필요가 있습니다. 동등한 위치에서도 타인이 발산하는 불편한 감정은 고스란히 전해지기 마련인데 지위고하의 차이가 커질수록 리더 한 명이 내뿜는 부정의 기운은 조직 전체를 집어삼키기 때문이죠.

08 . 멀리 갈 것도 없이 제 과거의 기억에 비춰봐도 금방 알 수 있었습니다. 적어도 조직원들을 위해 최소한의 감정 컨트롤이 가능한 리더에게는 오히려 저희가 먼저 다가가 문제 해결을 돕고 위로의 말이라도 전하고 싶었던 것 같거든요. 반대로 자신의 감정 표현이 우선인 리더 앞에서는 그저 서로 '제발 오늘 하루 무사히 지나가라... 적어도 나한테는 불똥이 튀지 않았으면...'이라는 마음만 가득했던 것 같습니다. 일의 본질보다는 그 사람의 기분을 살피는 게 조직원들의 주요 관심사였고 말이죠.

09 . 어쩌면 우리가 협업을 위한 온도를 신경 써야 하는 이유도 여기에 있는 것은 아닐까 싶어요. 춥다고 당장 보일러 앞으로 달려갈 게 아니라 우선 외투 한 겹 껴입고 양말에 슬리퍼부터 챙기다 보면 그것만으로도 전체의 온도를 방해하는 일은 줄어드니 말이죠. 그래서 저 역시도 예전엔 '표정을 못 숨긴다', '감정 표현에 솔직하다' 이런 말을 들으면 나 자신이 투명한 사람인 것마냥 칭찬해 주는 것 같아 나쁘지 않은 반응을 보였지만 지금은 뜨끔한 마음이 앞섭니다. 저의 성급함으로 이 협업의 장을 교란시켜 놓은 것은 아닐지 걱정이 되니까요.

10 . 자신의 의사를 당당히 표현하라는 게 누군가를 매너 없이 쏘아붙이라는 말은 아닐 겁니다. 남 의식하지 말고 본인을 소중히 생각하라는 말 역시 배려의 기본을 팽개치고 네 멋대로 살라고 가르치는 게 결코 아닐 거고요. 그러니 저는 '나의 편함'과 '상대의 불편함', '나의 불편함과 상대의 편함' 사이의 온도를 어느 정도 감지하고 있어야 비로소 협업이라는 게 가능해진다고 생각합니다. 변온 동물이 생존에 유리한 이유도 단순히 외부 환경에 본인을 맞추는 데 있는 것이 아니라 주변의 온도를 감지하고 나는 어떤 수준을 유지해야 하나 하는 그 영특한 태도에서 기인하는 것일 테니 말이죠.

01 . 며칠 전 유튜브 채널 ⟪피식대학⟫에 박진영 님이 출연한 영상을 보게 되었습니다. 그냥 무심코 틀어놓고 멍 때리며 보고 있는 와중에 영상이 끝날 무렵 정신이 번쩍 드는 이야기가 흘러나왔습니다. 그건 협업을 숙명으로 하는 모든 사람에게 고하는 일종의 애티튜드 바이블과도 같았죠. 그래서 영상을 몇 번이나 돌려보며 그의 말들을 메모하기 시작했습니다. (영어로 발언한 관계로 일부는 자막 인용 대신 의역하여 전해드립니다.) 02 . "회사를 이끌면서 느낀 한 가지 사실은 제가 우울해하거나 슬퍼하거나 혹은 기분이 다운되어 보일 때면 저와 관련한 모든 사람들이 이를 불편하게 느낀다는 것이었습니다. 그래서 걱정이 있더라도 저는 농담을 하고 때론 우스꽝스럽게 보이기까지 해야 하죠. 그건 모두가 다 편한 마음으로 일하기 위해서입니다. 이건 저 뿐만 아니라 저희 아티스트들에게도 강조하는 포인트입니다. 스트레이 키즈나 트와이스 같은 어린 친구들 역시 늘 좋은 날만 있을 수는 없죠. 하지만 저는 '네가 우울해 보이고 슬퍼 보이고 다운되어 보이면 그건 모두를 불편하게 만드는 거라는 걸 기억해. 이건 우리의 숙명이기도 해. 아무리 힘들 날이 있어도 우린 농담을 할 수 있어야 하고 주위 사람들이 편하게 일하고 있는지 체크해야 해.'라고 말합니다." 03 . 발언 자체만 두고는 호불호가 갈릴 수도 있을 겁니다. 한편에서는 '어떻게 내 마음이 문드러지는 와중에 내색은커녕 억지로 웃고 농담까지 던질 수 있는 걸까. 그렇게 다른 사람 편하게 맞춰주다 정작 나부터 무너질지 모르는데...'하는 생각이 드는 것도 사실이죠. 하지만 이 발언의 취지는 조금 다른 각도에서 살펴볼 필요가 있습니다. 바로 '협업을 위한 적정 온도'라는 측면에서 말이죠. 04 . 회사와 같은 공식적인 조직이든 아니면 여럿이 함께 모이는 커뮤니티 같은 모임이든 늘 자신의 감정을 있는 그대로 드러내고자 하는 사람들이 존재합니다. 그런 사람들은 자신의 상태를 솔직하게 공유하고 도움을 요청하는 게 아니라 내가 좋으면 같이 웃고, 내가 싫으면 같이 비판하고, 내가 화나면 내 편을 들어주고, 내가 짜증 나면 나를 달래줄 사람을 바라는 케이스가 다반사죠. 다 같이 생활하는 공간임에도 본인 추울 때는 보일러를 틀고 다시 더워지면 냉큼 창문을 열어야 직성이 풀리는 유형인 셈입니다. 05 . 저도 11년 넘게 일을 하며 적지 않은 유형의 인간 군상들을(?) 만나봤습니다. 하지만 저렇게 본인의 감정 온도에 타인을 맞추게 하려는 사람치고 좋은 협업 태도를 갖춘 사람은 단 한 명도 보지 못한 것 같아요. 오히려 빠르게 해결할 수 있는 문제도 더 깊은 진흙탕으로 밀어 넣고 함께 으쌰으쌰하는 순간에도 곳곳에 소금을 뿌려대기 바빴으니 말이죠. 06 . 더 무서운 건 본인은 그런 자신의 태도를 아주 솔직하고 뒤끝 없는 스타일로 규정하고 있더라는 사실입니다. (당연히 뒤끝은 없겠죠... 앞에서 그렇게 다 보여주는데... 🥲) 물론 회사 같은 조직 생활 안에서 갈등을 회피하는 것 역시 큰 문제이긴 마찬가지입니다. 좋은 게 좋다는 태도도, 나는 큰 문제에 휘말리기 싫다는 태도도 환영받지 못하는 건 똑같으니까요. 하지만 그럼에도 자신이 스스럼없이 감정을 드러내는 것은 솔직한 피드백이고 타인이 본인에게 반하는 주장을 하거나 하물며 본인의 기분을 맞춰주지 못하는 것은 불편한 피드백이라 치부하는 것은 협업하는 관계의 기본조차 모르는 행위일지 모릅니다. 그런 사람과 함께 일하고 싶은 동료는 단 한 명도 없을 테니 말이죠. 07 . 그래서 저는 박진영 님의 말이 더 크게 와닿았습니다. 조금 기분이 언짢거나 그날 하루가 유난히 버겁더라도 일단 모두를 위해 적당한 배려 정도는 발휘할 필요가 있다는 게 요지니 말이죠. 특히 본인이 조직을 이끄는 위치에 있는 사람이라면 이는 더더욱 조심해야 할 필요가 있습니다. 동등한 위치에서도 타인이 발산하는 불편한 감정은 고스란히 전해지기 마련인데 지위고하의 차이가 커질수록 리더 한 명이 내뿜는 부정의 기운은 조직 전체를 집어삼키기 때문이죠. 08 . 멀리 갈 것도 없이 제 과거의 기억에 비춰봐도 금방 알 수 있었습니다. 적어도 조직원들을 위해 최소한의 감정 컨트롤이 가능한 리더에게는 오히려 저희가 먼저 다가가 문제 해결을 돕고 위로의 말이라도 전하고 싶었던 것 같거든요. 반대로 자신의 감정 표현이 우선인 리더 앞에서는 그저 서로 '제발 오늘 하루 무사히 지나가라... 적어도 나한테는 불똥이 튀지 않았으면...'이라는 마음만 가득했던 것 같습니다. 일의 본질보다는 그 사람의 기분을 살피는 게 조직원들의 주요 관심사였고 말이죠. 09 . 어쩌면 우리가 협업을 위한 온도를 신경 써야 하는 이유도 여기에 있는 것은 아닐까 싶어요. 춥다고 당장 보일러 앞으로 달려갈 게 아니라 우선 외투 한 겹 껴입고 양말에 슬리퍼부터 챙기다 보면 그것만으로도 전체의 온도를 방해하는 일은 줄어드니 말이죠. 그래서 저 역시도 예전엔 '표정을 못 숨긴다', '감정 표현에 솔직하다' 이런 말을 들으면 나 자신이 투명한 사람인 것마냥 칭찬해 주는 것 같아 나쁘지 않은 반응을 보였지만 지금은 뜨끔한 마음이 앞섭니다. 저의 성급함으로 이 협업의 장을 교란시켜 놓은 것은 아닐지 걱정이 되니까요. 10 . 자신의 의사를 당당히 표현하라는 게 누군가를 매너 없이 쏘아붙이라는 말은 아닐 겁니다. 남 의식하지 말고 본인을 소중히 생각하라는 말 역시 배려의 기본을 팽개치고 네 멋대로 살라고 가르치는 게 결코 아닐 거고요. 그러니 저는 '나의 편함'과 '상대의 불편함', '나의 불편함과 상대의 편함' 사이의 온도를 어느 정도 감지하고 있어야 비로소 협업이라는 게 가능해진다고 생각합니다. 변온 동물이 생존에 유리한 이유도 단순히 외부 환경에 본인을 맞추는 데 있는 것이 아니라 주변의 온도를 감지하고 나는 어떤 수준을 유지해야 하나 하는 그 영특한 태도에서 기인하는 것일 테니 말이죠.

협업을 위한 적정 온도 유지하기

저는 노션으로 개입 업무와 팀 업무를 관리하고 있습니다. 많은 분들이 업무 관리 노트앱으로 노션과 옵시디언을 최고로 꼽으시는 것 같은데요. 개인적으로 노션은 데이터베이스를 만들어 동기화 된 데이터를 기반으로 다양한 페이지로 시스템을 확장하거나 팀원들과 공유할 수 있어 개인과 팀 업무 관리에 최적화되어 있다고 생각합니다.

구글이나 유튜브에 검색을 해보면 팀 관리나 팀장을 위한 노션 템플릿이 많지만 막상 쓰게 되는 것은 없더라고요. 그 이유를 생각해보면;

1. 팀 미팅, 원온원과 관련된 템플릿은 없었어요.
2. 데이터의 연결성을 제대로 활용하는 템플릿은 드물었습니다.
3. 깔끔하고 미니멀한 디자인의 템플릿이 잘 없더라고요.

그래서 저는 제가 직접 템플릿과 시스템을 만들어서 사용하는 편이에요. 최근에는 팀원이 적어져서 잘 쓰지 않지만 팀원이 많을 때는 팀장의 시간을 아껴주고 팀원들과 효과적인 소통을 위해 반드시 필요했습니다. 최근 모임에서 제가 노션으로 개인 업무 관리, 팀 미팅 관리, 원온원 면담 관리 등을 한다고 하니 신기해 하시는 분들이 많더라고요. 그래서 사용하는 노션 시스템을 샘플로 만들어 공유합니다.

👉 Team 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Team-5bbf5eb3012841a99854315c3aa5e68e
👉 Flow 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Flow-1679cc0cddf34a03bcab2ca6ae7ba25c

저는 'Team'과 'Flow'라는 페이지에 필요한 데이터베이스를 구축하고 연동하여 업무를 관리하는데요. Team 페이지는 팀원들이 모두 초대되어 함께 관리하는 팀 업무 관리 페이지를, Flow는 나만 볼 수 있는 개인 업무 공간을 말합니다.

Team 페이지는 노트, 태스크, 프로젝트, 오브젝티브라는 데이터베이스를 중심으로 팀 전체의 업무의 현황과 우선순위를 한눈에 파악하고, 건설적인 팀 미팅을 운영하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. Team 페이지를 보고 팀 미팅에 참석한 팀원이 '이번 주에 해야 할 일이 명확하다'라고 생각하는 것을 목표로요.

Flow 페이지는 Team 페이지에 구축된 데이터베이스를 기반으로 팀장인 '내'가 해야 하는 중요한 업무를 관리하고, 추가적인 Private 데이터베이스를 통해 팀원들과 효과적인 원온원을 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 원온원 미팅을 가진 팀원이 '나는 좋은 성과를 내기 위해 필요한 충분한 지원을 받고 있고, 팀장이 나의 성장을 관찰하고 있다'는 느낌이 드는 것을 목표로요.

저의 방식이 정답은 아니겠지만 좋은 팀과 개인 업무 관리 솔루션을 찾는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

📌 유튜브에 'notion workspace template', 'notion template for work' 등으로 검색하면 전 세계의 다양한 레퍼런스가 나오니 참고해 주세요 :)

저는 노션으로 개입 업무와 팀 업무를 관리하고 있습니다. 많은 분들이 업무 관리 노트앱으로 노션과 옵시디언을 최고로 꼽으시는 것 같은데요. 개인적으로 노션은 데이터베이스를 만들어 동기화 된 데이터를 기반으로 다양한 페이지로 시스템을 확장하거나 팀원들과 공유할 수 있어 개인과 팀 업무 관리에 최적화되어 있다고 생각합니다. 구글이나 유튜브에 검색을 해보면 팀 관리나 팀장을 위한 노션 템플릿이 많지만 막상 쓰게 되는 것은 없더라고요. 그 이유를 생각해보면; 1. 팀 미팅, 원온원과 관련된 템플릿은 없었어요. 2. 데이터의 연결성을 제대로 활용하는 템플릿은 드물었습니다. 3. 깔끔하고 미니멀한 디자인의 템플릿이 잘 없더라고요. 그래서 저는 제가 직접 템플릿과 시스템을 만들어서 사용하는 편이에요. 최근에는 팀원이 적어져서 잘 쓰지 않지만 팀원이 많을 때는 팀장의 시간을 아껴주고 팀원들과 효과적인 소통을 위해 반드시 필요했습니다. 최근 모임에서 제가 노션으로 개인 업무 관리, 팀 미팅 관리, 원온원 면담 관리 등을 한다고 하니 신기해 하시는 분들이 많더라고요. 그래서 사용하는 노션 시스템을 샘플로 만들어 공유합니다. 👉 Team 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Team-5bbf5eb3012841a99854315c3aa5e68e 👉 Flow 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Flow-1679cc0cddf34a03bcab2ca6ae7ba25c 저는 'Team'과 'Flow'라는 페이지에 필요한 데이터베이스를 구축하고 연동하여 업무를 관리하는데요. Team 페이지는 팀원들이 모두 초대되어 함께 관리하는 팀 업무 관리 페이지를, Flow는 나만 볼 수 있는 개인 업무 공간을 말합니다. Team 페이지는 노트, 태스크, 프로젝트, 오브젝티브라는 데이터베이스를 중심으로 팀 전체의 업무의 현황과 우선순위를 한눈에 파악하고, 건설적인 팀 미팅을 운영하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. Team 페이지를 보고 팀 미팅에 참석한 팀원이 '이번 주에 해야 할 일이 명확하다'라고 생각하는 것을 목표로요. Flow 페이지는 Team 페이지에 구축된 데이터베이스를 기반으로 팀장인 '내'가 해야 하는 중요한 업무를 관리하고, 추가적인 Private 데이터베이스를 통해 팀원들과 효과적인 원온원을 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 원온원 미팅을 가진 팀원이 '나는 좋은 성과를 내기 위해 필요한 충분한 지원을 받고 있고, 팀장이 나의 성장을 관찰하고 있다'는 느낌이 드는 것을 목표로요. 저의 방식이 정답은 아니겠지만 좋은 팀과 개인 업무 관리 솔루션을 찾는 분들께 도움이 되기를 바랍니다. 📌 유튜브에 'notion workspace template', 'notion template for work' 등으로 검색하면 전 세계의 다양한 레퍼런스가 나오니 참고해 주세요 :)

🎮 메모 덕후가 만든 업무 관리 노션

복지가 좋은 회사가 부러웠습니다.
이런저런 혜택이 많은 회사.
우와 좋다. 나도 저런 회사 다녀보고 싶어.

이런 저에게 누군가 말해줬습니다.
회사의 복지는 직원들이 일을 더 잘하게 도와야 하는 거라고.
복지로 인해서 일을 더 많이, 더 편하게, 더 잘할 수 있어야 한다고.
일하는데 거추장스러운 장애물을 치워준다거나..
더 능력을 발휘할 수 있도록 지원해 주는 것.

생각해 보면 참말이었습니다.
나는 너무 마케팅에 잘 속아 넘어간단 말이야.
복지 마케팅.
우리 회사는 통합 포인트도 주고 통신요금도 할인해 주고.. 헬스장도 보내줘요.
이런 회사들의 채용 공고를 보며 부러워하곤 했습니다.
사실 그런 건 그냥 돈 많이 주면 되는 건데.

가만히 생각해 보면 예전에 이해진 의장님도 비슷한 말을 했습니다.

“여러분의 선배들이 하도 늦게까지 야근하고 힘들게 일해서 출퇴근 때만이라도 편하게 쉬라고 셔틀버스 만든 거예요.”
“너무 피곤하면 눈도 좀 붙이라고 수면실도 만들었고요.”

그런데 이제는 늦게까지 술 먹고 온 사람들이 거기 들어가서 잠을 잔다고.
이때 울분을 토해내신 이후로(2012년 초) 셔틀버스와 이런저런 복지들이 실제로 사라졌습니다.(웃음)

아하.. 이해진 의장님도 직원들이 일을 더 잘할 수 있게 하기 위해서 저런 복지들을 만든 거구나.

저에게 가장 좋은 복지는 구내식당이었습니다.
네이버 다닐 때.
뭐 먹을지 전혀 걱정 없이 살았던 시절.
같이 야근할 동료가 있든 없든 밥 걱정 따위는 안 할 수 있는 회사.
근데 심지어 맛있기까지 해.
지금 생각해도 너무 좋다.

이제는 아이가 있으니 어린이집도 좋은 복지일 것 같습니다.
아이 걱정을 하지 않아야 일을 집중해서 할 수 있을 테니까.

어떤 직원들이 있느냐에 따라 지원해 줘야 할 복지도 달라지기 때문에..
다른 회사의 복지를 무작정 베껴오는 건 돈을 낭비하는 일입니다.

요즘엔 재택근무를 복지로 내세우는 회사들이 있습니다.
직원들이 재택근무로 인해서 일을 더 잘할 수 있겠다 판단이 들면 올바른 지원이겠지만..
성과가 덜 나더라도 누군가를 뽑거나 나가지 않게 하기 위한 목적으로..
직원들이 해달라고 조르니깐 하는 수없이 재택근무를 복지로 내세우는 것은 좀 이상합니다.

단순히 복지포인트 주고, 통신 요금 감면해 주고, 비혼 선언 축하금 주고 하는 회사들보다는..
회사와 직원들의 성장을 진지하게 고민하는 회사에 더 눈이 갑니다.

복지가 좋은 회사가 부러웠습니다. 이런저런 혜택이 많은 회사. 우와 좋다. 나도 저런 회사 다녀보고 싶어. 이런 저에게 누군가 말해줬습니다. 회사의 복지는 직원들이 일을 더 잘하게 도와야 하는 거라고. 복지로 인해서 일을 더 많이, 더 편하게, 더 잘할 수 있어야 한다고. 일하는데 거추장스러운 장애물을 치워준다거나.. 더 능력을 발휘할 수 있도록 지원해 주는 것. 생각해 보면 참말이었습니다. 나는 너무 마케팅에 잘 속아 넘어간단 말이야. 복지 마케팅. 우리 회사는 통합 포인트도 주고 통신요금도 할인해 주고.. 헬스장도 보내줘요. 이런 회사들의 채용 공고를 보며 부러워하곤 했습니다. 사실 그런 건 그냥 돈 많이 주면 되는 건데. 가만히 생각해 보면 예전에 이해진 의장님도 비슷한 말을 했습니다. “여러분의 선배들이 하도 늦게까지 야근하고 힘들게 일해서 출퇴근 때만이라도 편하게 쉬라고 셔틀버스 만든 거예요.” “너무 피곤하면 눈도 좀 붙이라고 수면실도 만들었고요.” 그런데 이제는 늦게까지 술 먹고 온 사람들이 거기 들어가서 잠을 잔다고. 이때 울분을 토해내신 이후로(2012년 초) 셔틀버스와 이런저런 복지들이 실제로 사라졌습니다.(웃음) 아하.. 이해진 의장님도 직원들이 일을 더 잘할 수 있게 하기 위해서 저런 복지들을 만든 거구나. 저에게 가장 좋은 복지는 구내식당이었습니다. 네이버 다닐 때. 뭐 먹을지 전혀 걱정 없이 살았던 시절. 같이 야근할 동료가 있든 없든 밥 걱정 따위는 안 할 수 있는 회사. 근데 심지어 맛있기까지 해. 지금 생각해도 너무 좋다. 이제는 아이가 있으니 어린이집도 좋은 복지일 것 같습니다. 아이 걱정을 하지 않아야 일을 집중해서 할 수 있을 테니까. 어떤 직원들이 있느냐에 따라 지원해 줘야 할 복지도 달라지기 때문에.. 다른 회사의 복지를 무작정 베껴오는 건 돈을 낭비하는 일입니다. 요즘엔 재택근무를 복지로 내세우는 회사들이 있습니다. 직원들이 재택근무로 인해서 일을 더 잘할 수 있겠다 판단이 들면 올바른 지원이겠지만.. 성과가 덜 나더라도 누군가를 뽑거나 나가지 않게 하기 위한 목적으로.. 직원들이 해달라고 조르니깐 하는 수없이 재택근무를 복지로 내세우는 것은 좀 이상합니다. 단순히 복지포인트 주고, 통신 요금 감면해 주고, 비혼 선언 축하금 주고 하는 회사들보다는.. 회사와 직원들의 성장을 진지하게 고민하는 회사에 더 눈이 갑니다.

복지가 좋은 회사

Amazon licenses Slack for all employees, while Slack adopts AWS video-calling tech

아마존과 슬랙이 상호협력. 아마존은 전 직원이 (원하면) 슬랙을 쓰도록 했고, 슬랙은 화상회의기술을 직접 개발안하고 AWS것을 쓰기로 했다고.
 
MS에 대항하기 위한 연합. 이러다가 나중에 아마존이 슬랙을 인수할 가능성도 있어 보임.

CNBC

프로덕트 디자이너

sophia

서동환

구나윤

공동대표

기자

본부장

센터장

경영학과

경영대학원

임정욱

호기심 많은 관찰자입니다. 매일 아침 조간 신문 뉴스와 IT뉴스를 챙겨보고 흥미로운 내용을 SNS에 메모해 두는 습관을 10년 넘게 유지하고 있습니다. 독서보다 넷플릭스와 유튜브를 너무 많이 보는 것 같아서 걱정입니다. 막 벤처투자자로 커리어를 바꾸는 참입니다.

댓글 0