"출판사에서 도서를 제공받아 작성된 서평입니다."

책제목  : 생성형 AI 완전 정복

저자 : 정재민, 송민호, 이지성, 윤슬, 허수영, 김혜원, 권순률, 박은지 지음

출판년도 : 2026/2/20

https://www.gilbut.co.kr/book/view?bookcode=BN004741

책을 읽기 전에.

나는 15년간 게임 개발을 해 왔고, 최근에는 생성형 AI를 좀 더 제대로 활용해 보고 싶어서 관련 책과 자료를 여러 번 찾아봤다.

그런데 막상 읽고 나면 개념은 이해한 것 같은데, 실제 업무에 붙일 때는 손이 잘 안 갔다.

프롬프트를 조금 잘 쓰는 수준에서 멈추거나, 서비스 소개를 따라 하다가도

“그래서 이걸 내 일에 어떻게 연결하지?”에서 끊기는 경우가 많았다.

그래서 이 책을 볼 때도 기대보다 확인에 가까운 마음이 있었다.

생성형 AI의 정의와 역사에서 시작해 LLM, 프롬프트 엔지니어링, 코드 생성, RAG 챗봇, 이미지·동영상 생성,

AI 에이전트와 자동화 워크플로까지 다룬다고 해서, 범위만 넓고 얕은 책이면 금방 티가 날 거라고 생각했다.

그런데 2주 동안 학습하면서 느낀 건, 적어도 이 책은 “이론 요약본”보다는

“실습을 통해 감을 잡게 하는 책” 쪽에 더 가깝다는 점이었다.

책을 읽으면서 학습한 것.

1) 프롬프트와 LLM 사용 방식을 다시 정리해 본 경험

그전까지는 생성형 AI를 써도 결과 편차가 컸다.

같은 요청을 조금만 바꿔도 답변 품질이 흔들렸고, 내가 원하는 출력 형식을 안정적으로 얻기가 어려웠다.

그래서 결국 “AI가 도와준다”기보다 “내가 계속 후처리한다”는 느낌이 강했다.

이 책은 LLM의 핵심 원리와 프롬프트 엔지니어링을 함께 묶어 설명하고, 단순히 좋은 질문 예시만 나열하지 않고

실습 흐름 안에서 다루는 편이다.

나는 책의 실습을 따라가면서 요청 목적, 출력 형식, 제약 조건을 분리해서 적는 습관을 다시 잡았다.

“한 번에 잘 물어보기”보다 “원하는 결과가 나오는 구조로 요청을 설계하기” 쪽으로 관점이 바뀐 게 가장 컸다.

결국 실무에서 중요한 건 “AI가 똑똑한가”가 아니라 “내가 원하는 결과를 안정적으로 뽑아낼 수 있는가”였다.

이 책은 그 지점을 기술 소개보다 사용 방식의 문제로 다시 보게 해줬다.

2) 코드 생성과 개발 보조를 실무 감각으로 다시 본 경험

개발자 입장에서 생성형 AI를 가장 많이 붙여보는 영역은 코드인데, 여기서도 늘 애매했다.

초안 작성은 빠른데 검증 비용이 붙고, 복잡도가 올라가면 설명은 그럴듯하지만

실제 프로젝트 문맥과는 어긋나는 경우가 잦았다.

그래서 “생산성 향상”이라는 말이 쉽게 와닿지 않았다.

이 책은 코드 생성과 소프트웨어 개발 활용을 별도 축으로 다루고,

API와 실습 환경을 써서 직접 손을 움직여 보게 구성되어 있다.

나는 책 흐름대로 예제를 따라가면서, AI를 완성형 코더가 아니라

초안 작성기·설명기·리뷰 보조 도구로 두는 편이 더 현실적이라는 감각을 다시 확인했다.

개발자에게 생성형 AI의 포인트는 “내 코드를 대신 짜준다”보다 “내가 판단해야 할 범위를 줄여준다”에 가깝다.

이 책은 그걸 과장 없이 체감하게 해주는 편이었다.

3) RAG와 자동화를 ‘구경거리’가 아니라 워크플로 관점으로 본 경험

RAG나 에이전트 자동화는 늘 흥미로웠지만, 막상 실무에 붙이려면 구조가 머릿속에서 뿌옇게 퍼졌다.

검색 증강이 왜 필요한지, 에이전트가 어디까지 맡아야 하는지, 자동화를 어디서 끊어야 하는지가 모호했다.

이 책은 RAG 기반 챗봇 구축과 AI 에이전트, 자동화 워크플로를 명시적으로 다룬다.

공개 소개만 봐도 n8n, CrewAI, AutoGen 같은 키워드가 전면에 나오는데,

이런 구성이 좋았던 이유는 생성형 AI를 단일 모델 사용에서 끝내지 않고 “연결된 작업 흐름”으로 보게 만들기 때문이다.

나처럼 현업 경험이 있는 개발자 입장에서는, 여기서 비로소 생성형 AI가 장난감이 아니라 시스템 일부로 보이기 시작한다.

특히 검색 기반 답변, 반복 작업 연결, 여러 도구 간 역할 분담 같은 관점은 게임 개발 외 다른 협업 업무에도 응용 감각을 준다.

생성형 AI는 “잘 답해주는 챗봇”에서 끝나면 생각보다 빨리 한계가 온다.

반대로 검색, 생성, 검토, 후속 작업까지 이어지는 흐름으로 묶으면 활용도가 달라진다.

이 책의 실용성은 바로 그 연결 감각을 주는 데 있었다.

책을 읽고나서

첫째, 범위가 넓은데도 실습 축이 살아 있다.

생성형 AI 책 중에는 개념서와 툴 소개서가 따로 노는 경우가 많은데,

이 책은 공식 소개 기준으로도 실제 API와 실습 환경을 활용한 예제를 강조하고 있다.

그래서 읽고 나서 “아는 것”보다 “해본 것”이 남기 쉽다.

둘째, 특정 모델 하나에 과도하게 묶이지 않는다. LLM, RAG, 이미지·동영상 생성,

자동화까지 같이 잡아 주기 때문에 생성형 AI를 좀 더 긴 호흡으로 보게 된다.

유행이 빠르게 바뀌는 분야에서는 이 균형감이 의외로 오래 간다.

셋째, 후반부 주제가 실무자 관점에서 의미 있다. RAG, AI 에이전트, 자동화 워크플로는 “나중에 볼 것”처럼 밀리기 쉬운데,

사실 현업에서는 오히려 이쪽이 직접적인 생산성과 맞닿아 있다. 이 책이 그 지점까지 한 권에서 이어 준다는 점이 좋았다.

 "출판사에서 도서를 제공받아 작성된 서평입니다."

'생성형 AI 완전정복'은 생성형 AI의 전 영역을 깊이 있게 다루며, 단순한 도구 사용법을 넘어 기술적 원리를 체계적으로 정립해 주는 지침서입니다. 특히 7장 이미지 프로젝트 파트는 디퓨전 모델의 구조와 미드저니 등 이미지 AI 툴의 심화 활용법을 상세히 다루고 있어, 이미지 AI 툴을 사용해 이미지를 생성하려는 이들에게 명확한 가이드를 제공합니다. 이론적 배경을 바탕으로 실제 환경 설정과 프로젝트를 연결하는 과정이 매우 상세하게 구성되어 있습니다.

또한 8장 동영상 프로젝트에서는 최신 T2V 기술과 비오(Veo) 모델을 통한 영상 제작 과정을 실습 위주로 다룹니다. 영상 정보의 압축과 복원, 시간적 제어와 같은 기술적 디테일을 예제와 함께 설명하여 고퀄리티 쇼츠 제작의 장벽을 낮춰주었습니다. 이 책은 실습 환경 구축부터 결과물 도출까지의 경로를 상세히 제시합니다. 덕분에 초보 크리에이터에게는 실용적이면서도 강력한 효용을 제공하는 실무 중심의 필독서입

생성형 AI 완전 정복: 단순 활용을 넘어 시스템 설계의 관점을 잡다

ML 리서처로 일하며 다양한 모델을 다루고 있지만, 빠르게 변하는 생성형 AI 생태계 전체를 조망하고 이를 실무 워크플로에 녹여내는 일은 늘 숙제와 같았습니다. 시중에 쏟아지는 자료들은 대개 프롬프트 팁 위주의 가벼운 활용서이거나, 혹은 논문 수준의 깊은 이론서로 양극화되어 있어 "현업 엔지니어가 바로 손에 쥐고 쓸 만한 가이드"를 찾기가 의외로 어려웠기 때문입니다.

이런 상황에서 접한 **＜생성형 AI 완전 정복＞**은 8명의 정보관리기술사가 공동 집필했다는 점부터 신뢰를 주었습니다. 

1. "AI가 똑똑한가"보다 "예측 가능한 결과를 만드는가"에 대한 해답

리서처로서 가장 고민하는 지점 중 하나는 LLM을 어떻게 제어하느냐입니다. 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 수준을 넘어 내가 원하는 출력 형식을 안정적으로 얻어내는 구조적 설계가 필수적이죠.

이 책은 단순히 예시 문장을 나열하는 데 그치지 않고, LLM의 핵심 원리와 프롬프트 엔지니어링을 결합하여 설명합니다. 실습을 따라가며 설계하는 습관을 다시 잡을 수 있었는데, 이는 결국 엔지니어의 통제력을 높이는 과정이었습니다. 실무자에게 필요한 것은 안정적인 시스템 구축임을 정확히 짚어줍니다.

2. 코드 생성을 '대체'가 아닌 '판단 범위의 축소'로 정의

개발 효율을 높이기 위해 AI를 활용하다 보면, 코드의 완성도보다 검증 비용이 더 커지는 배보다 배꼽이 더 큰 상황을 자주 겪습니다. 이 책은 AI를 완성형 코더로 신격화하지 않습니다. 대신 보조도구로써의 현실적인 포지셔닝을 제안합니다.

API와 실습 환경을 통해 직접 코드를 돌려보며 느낀 점은, AI의 역할이 내 코드를 대신 짜주는 것이 아니라 내가 판단하고 검토해야 할 범위를 줄여주는 것에 가깝다는 점이었습니다. 리서처 입장에서 모델 서빙이나 파이프라인 구성 시 AI를 어디까지 개입시킬지에 대한 실무적 감각을 확인하기에 충분했습니다.

3. RAG와 에이전트, '장난감'에서 '워크플로'로의 진화

가장 인상 깊었던 부분은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와  에이전트 파트입니다. 최신 프레임워크를 다루며 단일 모델 사용을 넘어선 연결된 작업 흐름을 강조합니다.

검색 증강이 왜 필요한지, 에이전트 간의 역할 분담을 어떻게 설계해야 하는지를 다루는 대목에서는 생성형 AI가 단순한 챗봇이 아닌 하나의 시스템 모듈로 보이기 시작합니다. 특히 모빌리티 서비스처럼 복잡한 도메인 지식과 실시간 데이터 연동이 중요한 환경에서, 검색-생성-검토-후속 작업으로 이어지는 파이프라인 설계 관점은 매우 실무적인 인사이트를 주었습니다.

제목 그대로 '완전 정복'이라는 이름이 아깝지 않은 책입니다. 생성형 AI라는 거대한 파도 위에서 단순한 서퍼가 아닌, 파도의 흐름을 설계하는 엔지니어가 되고 싶은 분들에게 일독을 권합니다.

"출판사에서 도서를 제공받아 작성된 서평입니다."

다양한 생성형 AI기술들의 책이 출간되고, 소개되고 있습니다.

특정한 기술에 대해서 언급하는 방향을 가진 책들도 있고, 다양한 기술을 소개하는 책들도 있습니다.
이 책의 부제목은 "프롬프트 엔지니어링부터 LLM, RAG, 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전, 소라, Veo 2, n8n, CrewAI, AutoGen, AI 에이전트 자동화까지 한 권으로 끝내는 생성형 AI 끝판왕!" 입니다.

이 책은 공동저자로 구성되어 있으며, 총 7분의 저자분의 내용으로 구성되어 있습니다.

기술사님, 대기업 AX팀, 다양한 분야에서 AI를 활용해서 서비스에 활용하는 다양한 사례 및 기술을 경험할수 있는 것이 이 책에서

인상깊은 장점입니다.

처음부터 바로 활용법을 설명하기 보다는 "생성형 AI"가 무엇인지, 예전부터의 역사적인 배경과 발전 방향을 소개합니다.

머신러닝, 딥러닝 부터 시작된 기술의 흐름이 CNN, 트랜스포머, GAN,RNN등 기술적인 흐름을 살펴보고 너무 무겁지 않지만, 

중요했던 포인트가 잘 정리되어 있습니다.

LLM이라는 단어가 이제는 일반적인 단어가 되어가고 있습니다. 생성형 AI에서 LLM이 왜 중요하고 그 원리, 동작방식을 통해서

실제 우리가 사용할때 원리를 알고 조금 더 쉽게 그 활용법을 파악할수 있게 합니다.

작년에는 프롬프트 엔지니어링이라는 용어가 매우 화두였는데, 자연스럽게 프롬프트의 구성요소, 설계원칙, 효과적인 작성 방법을 소개합니다. 딥러닝이 처음 나왔을때는 해당 내용에 대해서 개별적으로 학습하고 그 과정을 이해하는 과정이 많이 졌지만 요즘은 상대적으로 덜 한것 같습니다. 하지만 우리가 지금 AI를 사용하게 된 기술적인 원리 및 배경을 배우고 기술키워드 및 과정을 알고 있는 것은 향후 더 발전될 기술적인 흐름을 따라가고 파악하는데 도움이 됩니다.

■ 실습 내용 살펴보기

5장 LLM을 이용한 S/W 개발하기
- LLM을 이용한 코드 자동 생성하기, 코드 설명하기, 챗봇 서비스 이용하기

VSCode기반으로 다양한 익스텐션(EasyCode)를 설치해서 실습을 진행합니다.

코드를 작성하기 위해서 프롬프트 명령을 수행하고, 테스트코드를 작성하고, 리팩토링, 문서화를 프롬프트로 수행할수 있습니다.

함수명 및 SQL문등 다양한 부분에서 지원을 받아 개발 지원을 실습합니다. node환경에서 간단한 챗봇 구현까지 예시로 구성되어 있습니다. 기본적으로 SW분야에서는 코드작성에 대해서 도움을 받고 지원을 받으려고 많이 사용합니다.

대부분의 개발 빌드 환경을 제공하는 VSCode기반으로 어떻게 활용하는지 살펴보고, 각자 담당하는 업무에 대해서 실제 개발환경을 동일하게 적용해보고 실습해볼수 있습니다. SW개발 과정에 속하는 테스트코드, 리팩토링등은 부분적으로 사용도 적용해보기 좋습니다.

6장 RAG 챗봇 만들기부터 파인튜닝까지 구현하기

- RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 구성해보고 이해하고 실습합니다.

https://portal.azure.com/ 애저 기반으로 해당 서버 구성 및 테스트를 할수 있는것이 처음 경험하는 것이여서 좋았습니다.

각 모델을 선택하고 배포, sLLM환경으로 파인튜닝도 진행합니다.

업무적으로 처음 도입하는 사례가 고객서비스 분야, 법률 분야, 제조 분야 등에서 도움을 받을수 있습니다.
RAG라는 키워드에 대해서 처음에 적용하기 어색할수 있는데, 조금 더 실제 서비스에 적용하기 위해서 RAG를 실습해볼수 있는 코드를 학습하고 참고 할수 있습니다. 특히 애저 기반으로 클라우드 환경을 구성해서  시간이 걸리는 다른 요소를 최소화 하고 RAG에 집중할수 구성도 좋았습니다.

# 영상 이미지 관련

1) 이미지 프로젝트

다양한 이미지 생성 AI중에 미드저니, 오픈 AI의 달리, 스테이블 디퓨저 연동 및 소개를 합니다.

코랩에서 외부 API 직접 연동이 안되는데, pyngrok를 이용해서 추가 연동을 진행합니다.

이미지 생성에도 다양한 구성과 고려해야 할것들이 많이 있습니다. 

3가지 기술을 소개하고 있는데, 최근에 나노바나나2도 출시되어서 다양한 케이스를 확인하는데 도움이 됩니다.

코랩환경에서 어떻게 구성해서 이미지를 활용할수 있는지 생각의 범위를 키울수 있습니다

2) 동영상 프로젝트

동영상 제작에도 소라, 비오2가 제공되는데, 책에서 소개된 OpenAI의 소라 기술은 최근에 서비스 종료를 발표하였습니다. 

하지만, 다른 다양한 제품이 비슷한 방식으로 활용할수 있어서 어떻게 이미지가 아닌 영상을 구성할때

방향을 잡아야 하는지 알수 있습니다.

동영상에 대해서는 이미지 제작과 어떠한 차이점이 있고, 실습으로 구성된 영상의 퀄리티를 확인하면서 아이디어를 계속 찾아볼수 있습니다.

9장 AI 에이전트
에이전트라는 말은 예전부터 있었지만, AI를 사용할때는 더욱 다양하게 사용되고 있습니다.

CrewAI, AutoGen,랭그래프, tavily API활용, n8n구성등 통해서 에인전트의 역할을 나누고 활용법을 알아볼수 있습니다.

__9.2.1 CrewAI로 에이전트 만들기
__9.2.2 AutoGen으로 에이전트 만들기
__9.2.3 랭그래프로 에이전트 만들기

우리가 생각하는 에이전트의 개념과 AI환경에서 에이전트의 개념의 차이와 실제 새로운 기술에 대해서 동작 원리를 살펴볼수 있습니다.

추가로 AI를 사용할때 윤리적인 관점 및 법에 대한 고려 사항, 앞으로의 발전 방향을 통해서 

이제는 사용하는 것은 필수이고, 이것을 어떻게 잘 사용해서 업무 효율 및 서비스에 도입을 서둘러야 하는 시점이 되었는데

단순히 프롬프트 입력으로는 접근하는 범위를 넘어서 기업에서 업무에 어떻게 적용해야 할지 다양한 케이스를 경험하고

각 분야에 AI/AX를 도입할때 여러 회사에서 경험하신 저자분들의 사례는 시행착오를 줄일수 있는 도움이 되는 책입니다.

#협찬

#협찬

요즘 생성형 AI 공부 시작하려는데

뭐부터 봐야 할지 모르겠는 분들,

용어가 너무 많아서

한 번에 정리하고 싶은 분들한테 잘 맞을 것 같은 책.

특히

• LLM이 뭔지 궁금한 분
• 프롬프트 엔지니어링 감 잡고 싶은 분
• RAG 챗봇이랑 AI 에이전트가 궁금한 분
• 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전, 소라, Veo 2 같은 생성형 AI 흐름을 같이 보고 싶은 분

이런 분들이 보면 좋을 듯하다.

출판사로부터 도서를 지원 받아 

공부하면서 솔직하게 작성한 글입니다.

생성형 AI 입문 및 활용 책들을 여러 권 보고 나니, 새로운 것이 많지 않아서 좀 더 깊이있게 공부해보고 싶다는 마음이 들었습니다.

그래서 챗GPT의 원리, 고급 프롬프트 엔지니어링, LLM, RAG, AI 에이전트 책들에 도전해봤습니다만, 막상 한 주제를 깊이 다룬 책을 보려니 다른 전문 지식이 부족해서 진입장벽이 높다고 느껴졌습니다.

입문 책과 심화 책 사이에서 멈춰있는 저에게 이번에 보게 된 『생성형 AI 완전 정복』은 난이도 면에서 가장 적당한 책이었습니다.

일단 번역서가 아니고, 기술사님들이 저술한 책이어서 그런지 내용 전개가 매끄러워 읽기에 매우 편안하다는 장점이 큽니다. 여러 주제를 다루고 있는 것에 비해 분량이 많지 않음에도 기술적인 부분들이 명료하게 설명되어 있어서 유익했습니다.

[1장 생성형 AI의 정의와 역사], [2장 LLM]은 저에게 재미있으면서도 여운이 남은 내용이었습니다. 여전히 전문적인 내용을 이해하기에는 어려움이 많았지만, 기술 발전의 세세한 흐름을 느낄 수 있었던 점에서 유익했고 만족했습니다.

[3장 프롬프트 엔지니어링], [4장 생성형 AI 실습 환경 준비], [7장 이미지 프로젝트], [8장 동영상 프로젝트]에서 다루는 내용들은 이미 많이 접한 내용이기에 크게 새롭지는 않았지만, 최신 버전에서 변화한 내용을 빠르게 살펴볼 수 있다는 점에서 유익했습니다. 특히, 요즘 많이 접하는 바이브 코딩을 짧게 나마 실습 예시를 통해 이해할 수 있었던 점이 재미있었고, 이미지 생성형 모델을 활용해 웹 기반 서비스를 구축하는 프로젝트가 새로웠습니다.

이 책을 보면서 제일 만족스러웠던 부분은 [5장 LLM을 이용한 S/W 개발하기], [6장 RAG 챗봇 만들기부터 파인튜닝까지 구현하기], [9장 AI 에이전트]의 3개 장이었습니다. LLM, RAG, AI 에이전트 모두 요즘 많이 다뤄지는 주제지만, 각 주제별로 공부해야 하는 분량이 많아서 도전이 쉽지 않았는데, 분량 부담은 줄이면서도 실제 실습을 통해 어떤 기술인지를 느껴볼 수 있다는 점이 매우 도움이 됐습니다. 이 책을 통해 여러 주제를 두루 경험해보면, 어떤 기술이 더 흥미롭고 유용할지를 선택하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.

마지막으로, [10장 생성형 AI의 법과 윤리], [11장 생성형 AI의 미래 전망]까지 다룸으로써 생성형 AI에 관한 전반적인 주제들을 균형감 있게 다루고 있습니다. 저는 아직 여기까지는 못 봤지만, 생성형 AI에 관한 제도적인 측면 또한 활발하게 논의되고 있는 부분이기에 도움이 많이 될 것 같습니다.

사실 책을 처음 볼 때는 기대 반 의심 반이었습니다. '완전 정복'이라는 뉘앙스의 책 이름이 흔한 편이고, 생성형 AI들을 두루 소개하는 책들도 제법 많다고 생각했거든요. 그런데 좀 더 전문적인 영역으로 한 단계 성장하고 싶은 제게 좋은 발판이 되어준 책입니다. 

생성형 AI의 최신 경향을 실습과 함께 익히고 싶은 분, 입문 단계를 지나 좀 더 전문적이면서도 어렵지 않은 설명을 통해 생성형 AI라는 주제를 깊이 파고 들고 싶은 분들께 추천드리고 싶습니다. 

#협찬

출판사로부터 도서를 제공받아 읽고 작성한 서평입니다. 개인적인 감상을 바탕으로 작성되었으며, 책의 내용을 궁금해하시는 분들께 도움이 되었으면 합니다.

이 책은 생성형 AI를 낯설고 어려운 기술이 아니라, 이해하고 실제로 활용할 수 있는 도구로 바라보게 만들어주는 안내서입니다. 생성형 AI를 어떻게 공부하고 접근해야 할지 고민하는 분들, 혹은 실무에 적용을 시작한 분들께 특히 유용하게 다가올 것 같습니다.

전반적으로 생성형 AI를 활용하기 전 반드시 알아야 할 기초 개념과 실무 흐름이 균형 있게 정리되어 있습니다. 생성형 AI를 공부하다 보면 개념, 기술, 법적 이슈까지 다양한 요소가 흩어져 있어 방향을 잡기 어려운데, 이 책은 그 흐름을 한 권으로 정리해주며 출발점을 명확하게 제시해줍니다.

내용은 생성형 AI의 정의와 역사부터 시작해, 저작권과 같은 법적 이슈, LLM 구조, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 실제 개발 및 활용까지 폭넓게 다룹니다. 특히 트랜스포머와 어텐션 같은 핵심 개념을 비교적 쉽게 설명하고 있어, 수학적 배경이 없어도 전체적인 구조와 원리를 이해하는 데 큰 부담이 없습니다. 또한 이론에만 머무르지 않고, RAG, 챗봇, 이미지·영상 생성, AI 에이전트 등 실무 활용 사례까지 함께 다루고 있어 생성형 AI 산업 전반을 한 번에 조망할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

다만 여러 분야의 전문가가 공동 집필한 만큼, 특정 기술을 깊이 있게 파고들기보다는 전체 흐름을 넓게 정리하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 따라서 이미 한 분야를 깊게 공부하고 있는 분들에게는 다소 가볍게 느껴질 수 있습니다. 반대로 생성형 AI를 처음 접하는 분들이나, 다양한 영역을 빠르게 정리하고 싶은 분들께는 매우 좋은 입문서이자 참고서가 될 것 같습니다.

생성형 AI를 처음 시작하는 분들부터, 실무에서 활용 중이지만 전체 흐름을 다시 정리하고 싶은 분들까지 한 번쯤 읽어볼 만한 책으로 추천드립니다.

#생성형AI #AI책추천 #AI공부 #프롬프트엔지니어링 #기술서리뷰

＜예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다＞

시중에 꽤 많은 생성형 AI 관련 활용서들이 나와있지만 이 책처럼 넓은 범위와 깊이를 동시에 다룬 책은 많지 않은 것 같습니다.

길벗에서 출간된 생성형 AI 완전 정복이란 책인데 제목 그대로 생성형 AI의 A~Z까지 전부 다루고 있는 체계적인 지식+실무 가이드북입니다.

다른 책에서 흔히 볼 수 있는 활용도나 질문 방법 같은 수준이 아니라 생성형 AI의 탄생 배경부터 원리, 제대로 된 활용을 위해 직접 코드를 짜서 프로그램을 만드는 방법까지 다루고 있습니다. 책 초반부에선 자연어 처리 기술의 발전 과정이나 LLM의 핵심인 트랜스포머 아키텍처와 어텐션 메커니즘을 상세히 다루는데요.

이 정도의 높은 퀄리티를 기대하고 읽은 건 아니었는데 좀 부담스러울 정도로 많은 걸 다루고 있더라고요. 예를 들자면 운전 연수를 해달라고 했더니 자동차 엔진의 기본 원리부터 배우는 느낌이랄까요?

8명의 기술사가 집필한 만큼 책 크기가 큰 편인데 작은 글씨로 가득 차 있어서 대학교 전공 교재 같은 느낌도 들었어요. 

이 책은 지금 당장 쓸 수 있는 구체적인 사용법이나 가벼운 실무 활용법을 원하는 분들보다는 전공자분들이나 생성형 AI를 원리부터 제대로 공부해 보고 싶은 분들이 활용하시면 좋을 책입니다.

생성형 AI에 대해 알고 있다고 생각했지만, 사실 내가 알고 있던 것은 거의 ChatGPT 정도에 불과했다. 이 책은 그 범위를 훨씬 넓혀 주었다는 점에서 특히 인상적이었다. 텍스트 생성 AI뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 분야의 생성형 AI들을 소개하며, 우리가 생각보다 훨씬 많은 AI 도구 속에서 살아가고 있다는 사실을 자연스럽게 알게 해준다.

무엇보다 좋았던 점은 각 생성형 AI의 기능을 단순히 나열하는 데서 그치지 않고, 실제 사용 방법과 실생활에서의 활용 사례까지 함께 설명해 준다는 것이다. 어떤 상황에서 어떤 AI를 활용할 수 있는지 구체적으로 제시되어 있어 단순한 정보 전달을 넘어 실용적인 안내서처럼 느껴졌다.

또한 생성형 AI라는 주제가 자칫 어렵고 기술적으로 느껴질 수 있음에도 불구하고, 책은 꼭 필요한 핵심 내용 위주로 간결하게 정리되어 있다. 다양한 이야기를 다루면서도 분량이 지나치게 두껍지 않아 부담 없이 읽을 수 있었고, 전체 내용을 빠르게 이해하기에도 좋았다.

특히 프로그램의 실제 사용법을 설명하는 부분에서는 그림과 사진 자료를 함께 제시해 이해를 돕고 있었다. 덕분에 단순히 읽는 것에 그치지 않고, 독자가 직접 따라 하며 익힐 수 있도록 구성되어 있다는 점이 인상적이었다.

프로그래머나 IT 관련 직종에 종사하지 않더라도 이제 AI는 우리의 삶과 떼려야 뗄 수 없는 존재가 되었다. 그런 점에서 이 책은 생성형 AI를 처음 접하거나 전반적인 흐름을 이해하고 싶은 사람들에게 좋은 입문서이자 기본서로 한 번쯤 읽어 볼 만한 책이라는 생각이 들었다.