클로드 코드 공부를 하던 도중 npm 스크립트로 AI 코드 검토를 자동화할 수 있다는 부분을 읽으며, 이전부터 하던 고민을 좀 더 깊이 해봐야겠다는 생각을 하게 됐다. AI 시대에 AI가 짜주는 코드의 분량이 너무 많고 빠르고, 코드를 한줄씩 읽어가며 이해하기엔 병목이 길어지는 문제가 있었다. 사실 개인프로젝트로 진행하기 때문에 조금 더 시간을 쏟고 이해하면 되는 부분인 것 같긴 하지만 (...) 만약 이게 팀 단위로, 혹은 조직 단위로 커졌을 때 어떻게 코드리뷰를 진행하는게 좋을지. 또, 주니어 개발자인 내가 어떤 길을 걸어가야 할지에 대한 고민은 언제나 마음 한 켠에 존재했기에, 탐구해보는 시간을 가져보려고 한다. AI 시대에 코드 리뷰, 어떻게 해야할까?CTO 시절 코드 리뷰의 현실부터 AI 시대..

AI가 내 프롬프트를 흘려듣는 이유: 원리부터 다시 본 컨텍스트 엔지니어링 | 우아한형제들 기술#분명 가이드에 다 적었는데, 왜 안 될까요? 분명 가이드에 다 적어놨습니다. 그런데 AI는 또 엉뚱한 코드를 내놓았습니다. 저는 디자인 시스템 안에서 MCP(Model Context Protocol) 서버 개발을 주도하고techblog.woowahan.comLLM은 글을 어떻게 읽을까?LLM모델이 글을 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 읽는다(X)LLM모델은 어텐션기반으로 컨텍스트 윈도우에 있는 필요한 정보를 한 번에 가져옴(O)LLM은 순서가 아니라 관련도로 읽는다어텐션(Attention)이란? 그 공간에서 무엇에 주목할지 정하는 방식으로, 입력 안의 각 단어가 다른 모든 단어와 얼마나 관련 있는지 동시에 따져 ..

MenuGen - 통째로 불필요해진 앱카파시가 만들었던 앱 중, 메뉴 이름을 스캔해서 해당 메뉴에 대한 이미지를 만들어주는 앱이 있음(MenuGen). 지금 이 시점에서는 이 앱 자체가 통째로 불필요해짐.그냥 Gemini등에 이미지 입력하고 그 이미가 신경망 통과해서 출력 이미지로 나오는 시대가 됨.즉, 코드 위에서 돌던게 아니라 코드가 사라진 자리에 신경망이 직접 들어가게 됨앱을 만들고 있다면, 한번쯤 생각해보면 좋을게, 이 앱 신경망 호출로 그냥 되는 거 아닌가?→ 만약 안된다면 만들고, 된다면 사실 만들 필요가 없음. 떠오르는 신경망MenuGen 을 끝까지 파고들다보면, 결국 어느 순간에는 코드는 거의 사라지고 신경망이 거의 모든 일을 하게 되는 시점이 오게 될 것이다. “미리 짜둔 화면”이 아니라..

데이터에서 학습학습: 훈련데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것손실함수: 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표손실함수의 결괏값을 가급적 작게 만드는 기법 → 함수의 기울기를 활용하는 경사법신경망의 특징: 데이터를 보고 학습할 수 있다 = 가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다는 뜻데이터 주도 학습기계학습의 중심에는 데이터가 존재사람이 생각한 알고리즘사람의 경험과 직관을 단서로 시행착오를 거듭하며 일을 진행 → 사람중심접근사람이 생각한 특징 + 기계학습사람의 개입을 최소화하고 수집한 데이터로부터 패턴을 찾음 → 기계학습(데이터가 이끄는 접근)예를 들어보자, 만약 당신이라면 5를 분류하는 프로그램을 고안할 때 어떤 알고리즘을 사용할 것 같은가?사람이라면, 그 안에 숨겨..

활성화함수입력신호의 총합이 의미있는 신호인지 판단해서 다음층으로 넘길지 결정하는 역할이 함수는 비선형성을 도입하여 신경망이 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있도록 함활성화 함수는 쇼핑몰에서 고객이 구매 버튼을 누를지 말지 결정하는 임계점과 비슷. 고객이 상품 페이지에서 받은 인상(가격, 리뷰, 디자인 등)을 종합한 점수가 일정 기준을 넘으면 "구매"를, 넘지 못하면 "포기"를 선택한다. 활성화 함수는 바로 이 "넘느냐 마느냐"의 판단 기준 역할을 한다. 어떤 함수는 0 아니면 1로 딱 잘라 판단하고(시그모이드), 어떤 함수는 "조금이라도 긍정적이면 그대로 통과시키되, 부정적이면 차단"하는 방식(ReLU)으로 작동한다. 처음 퍼셉트론은 입력값 x1, x2에 각각 가중치 w1, w2를 곱해서 더한 뒤, 그 ..

퍼셉트론이란?퍼셉트론은 여러 개의 입력값을 받아 하나의 결과를 출력하는 가장 기본적인 인공지능 모델이다.이 모델은 인간의 신경세포(뉴런)의 동작 방식을 단순하게 모방한 구조로, 입력된 정보를 바탕으로 특정 기준을 만족하는지 판단하여 결과를 출력한다.즉, 퍼셉트론은 여러 조건을 종합하여 YES(1) 또는 NO(0)를 판단하는 모델이다.퍼셉트론은 다음과 같은 요소로 구성된다.입력값: x₁, x₂가중치: w₁, w₂출력값: y임계값(Threshold): θ입력값에는 각각 가중치가 곱해지고, 그 결과를 모두 더한 후 임계값과 비교하여 출력이 결정된다.y = w1*x1 + w2*x2이 값이 임계값 θ보다 크면 1을 출력하고, 작거나 같으면 0을 출력한다.따라서 퍼셉트론은 가중합을 계산한 뒤 기준값을 기준으로 결과..

주말을 돌아보며2주차가 밝았다. 주말동안 구름톤 유니브 시즌톤 마감 및 발표자료 준비를 하니 아침해가 떴다. figma slides는 처음 사용해보는거라 레퍼런스 찾아보면서 열심히 만들었는데, 심사위원분이 디자인 칭찬을 엄청 하셨다고 전해들었다.(뿌듯) 백엔드 분이 디자인 하셨다고요?!? 하면서 .. (자랑맞음) 그리고 본선에 진출하게 됐다는 이야기를 듣게 됐다! 사실 일주일이라는 시간 동안 기획 구체화 회의 + 디자인 + 개발 + 배포까지 하는건 쉽지 않았다. 심지어 팀 리빌딩으로 들어온 기획자분은 중간에 잠수로 .. 총 4명이서 발표준비까지 마쳐야했다. 하지만 이번 게시물은 시즌톤 회고가 아니니 각설하고.week2 - 1일차 회고아침에 일어났는데 컨디션이 좋지 않았다. 돌아온 잠만보 시즌 .. 그래도..

합류과정네이버 부스트캠프 AI Tech 8기에 합류하게 됐다. 공고가 나왔을 무렵엔 조지아에서 봉사활동을 하고 있었어서(시차 5시간) 마감 전 주부터 조금씩 써놔야지 생각만하고 딱 자소서 1번 문항만 작성해뒀다(대체 언제쯤 미리미리 할래..) 마감 시간이 오전 11시(현지 시간으로 오전 6시)까지인걸 확인하고 부랴부랴 전날 미리 제출한 뒤 잠에 들었던 기억이 있다.자소서를 작성하고 그 다음주에 문제 해결력 테스트(AI+코딩테스트) 일정이 있었는데, 귀국 + 시차 적응 + 해커톤 준비로 바쁜 시기였어서 Pre-coures도 듣지 못하고 코딩테스트도 준비 못한 채로 입장해야 했다. 3시간동안 10문제의 코딩테스트 문제와 약 17~18문제의 AI 문제를 풀어야 했는데, 퇴실은 2시간 후에 가능했다. 당장 발등..

reshape텐서를 일렬로 펼쳤다가, 원하는 모양(shape)으로 다시 재배치한다. 배치는 그대로 두고, 겉모양만 바꾸는 메서드 import torchx = torch.arange(6) # tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])y = x.reshape(2, 3) # (2,3)으로 모양 변경print(y)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])transpose특정한 두 차원의 축을 서로 맞바꾼다. 즉, 데이터 순서 자체가 바뀐다.x = torch.arange(6).reshape(2, 3)print(x)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])y = x.transpose(0, 1) # 0번째 차원(행)과 1..

프로젝트의 시작이번 프로젝트는 구름톤 유니브 시즌톤 시작 전, 미리 프로젝트를 진행해보면 좋겠다는 생각에 시작하게 된 팀 프로젝트다. 방학 기간 내 MVP 개발 완료를 목표로, 초기에는 디자이너 1명, 백엔드 5명으로 구성되었으나 이후 프론트엔드 팀원이 합류해 총 7명이 함께하게 되었다.이번 프로젝트의 주요 목표는 MSA 아키텍처 도입과 함께, 팀원 모두가 기획 → 기능 명세 → API 명세 → ERD 설계 → 개발 → 배포 → CI/CD까지의 개발 전 과정을 경험하는 것이다. 백엔드는 5명이기 때문에 MVP 기능은 빠르게 개발할 수 있을 거라 판단했다. 개인적으로는 성능 최적화를 고려한 백엔드 설계를 중점적으로 목표 삼고 있다!아이디어 기획회의를 통해 영수증 기반 가계부 정리 프로젝트를 진행하기로 결정..