쵸코쿠키의 연습장

자바는 휴대성과 신뢰성, 파이썬은 범용성과 단순성, 자바스크립트는 웹 개발, C++ 성능, Go 효율성에서 뛰어납니다. 소프트웨어 개발의 광대한 세계에서 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 것은 모든 프로젝트의 성공에 결정적입니다. 범용성과 휴대성으로 유명한 확고한 언어인 Java는 수십 년 동안 업계의 지배적인 힘을 발휘해 왔습니다. 하지만 새로운 언어와 전문화된 언어의 출현으로 개발자들은 종종 어떤 언어가 자신들의 필요에 가장 적합한지 궁금해 합니다. 이 글에서는 다른 인기 있는 프로그래밍 언어와 Java의 장점, 약점 및 이상적인 사용 사례를 비교 분석하여 다음 개발 노력에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다. 1. 자바: 휴대성과 신뢰성의 왕 "한 번만 쓰고 어디서나 실행"하..

SDLC가 생성 AI가 가져오는 생산성 향상과 코드 보안에 대한 위험 사이의 균형을 맞출 수 있도록 돕는 네 가지 팁. 소프트웨어 개발이나 기술 산업의 어느 분야에서든 일한다면, 의심할 여지 없이 인공지능(AI)을 위한 플랫폼에 대한 토론에 참여하거나 헤드라인을 읽거나 시도해 보았을 것입니다. 간단히 말하면, 이 새롭고 빠르게 진화하는 기술은 어디에나 있습니다. 그러나 AI 코드 생성 도구를 통한 생산성 향상이라는 흥미로운 약속과 함께, GitHub은 AI로 인한 개발자 생산성 증가가 전 세계 GDP를 1조 5천억 달러 이상 증가시킬 수 있다고 주장합니다. 이러한 위험에는 코드 품질에 대한 우려가 포함됩니다. AI 모델은 이해하고 설명하기 어려운 복잡한 코드를 생성할 수 있기 때문입니다. AI가 만든 코..

이 글은 뉴럴 네트워크와 딥 러닝의 기초에 대한 자세한 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다. 신경망과 딥러닝은 다양한 영역에서 놀라운 발전을 가능하게 함으로써 인공지능과 머신러닝 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 연구 기사는 신경망과 딥러닝의 기초를 종합적으로 소개하는 것을 목표로 합니다. 신경망의 기본 구성 블록부터 시작하여 뉴런, 활성화 함수 및 계층의 개념을 조사합니다. 이어서, 딥 러닝 모델의 아키텍처와 작동 원리를 탐구하고, 그들의 능력, 장점, 그리고 잠재적인 적용을 강조합니다. 이 글의 끝까지 독자들은 신경망과 딥 러닝을 뒷받침하는 주요 개념에 대해 확실하게 이해할 것입니다. 인공지능(AI) 인공지능은 기계에서 인간과 같은 지능을 시뮬레이션하는 기술로, 다양한 인공지능 기술 중에서 신경망과 딥..

이 게시물은 미국 국방부, NASA, Deutsche Bahn 등의 사례 연구와 함께 공공 부문 및 정부의 데이터 스트리밍 사용 사례 및 아키텍처를 조사합니다. 2023년 공공 부문의 데이터 스트리밍 현황을 탐구합니다. 정부 디지털화, 시민 기대 및 사이버 보안 위험이 진화하려면 정보에 대한 최적화된 엔드 투 엔드 가시성, 편안한 모바일 앱, 소셜 미디어와 같은 선구적인 기술과 연계하여 메인프레임과 같은 레거시 플랫폼과의 통합이 필요합니다. 데이터 스트리밍은 모든 계층에서 일관성을 제공하며 규모에 상관없이 실시간으로 데이터를 통합 및 상관시킬 수 있습니다. 저는 데이터 스트리밍이 Apache Kafka를 활용하는 방법을 탐구하고 미국 국방부(DoD), NASA, Deutsche Bahn(독일 철도) 등의..

자바 개발자들은 효율적인 데이터 접근을 위해 Spring Data에 의존해 왔습니다. 자바 레코드를 통해 데이터 개체를 관리하는 방식이 크게 바뀌었습니다. 자바 개발자들은 효율적인 데이터 접근을 위해 Spring Data에 의존해 왔으나, Java Records의 도입으로 데이터 개체를 관리하는 방식이 크게 변화하였습니다. 이 글에서는 Java Records를 Spring Data 응용 프로그램에 통합하는 것에 대해 논의하고, Java Records를 사용하여 강력한 데이터 개체를 생성하고 Spring Data 내에서 잠재력을 보여줄 수 있는 실제 사례를 제공하는 이점에 대해 알아보겠습니다. 자바 레코드의 힘: 개요 Java 레코드는 데이터 개체를 정의하는 데 특히 적합한 불변의 데이터 구조를 나타내며,..

이 포괄적인 가이드를 통해 빠르게 성장하고 있는 AI 증강 소프트웨어 공학 분야에 대해 알아보고 소프트웨어를 더 빠르게 개발하는 데 도움을 줄 수 있는 방법에 대해 알아보십시오. 인공지능 증강 소프트웨어 공학은 인공지능과 소프트웨어 공학을 결합한 개념 영역으로, 결과적으로 인공지능과 전통적인 소프트웨어 공학 방법을 결합하고, 소프트웨어의 개발 및 생성 방식을 변화시킵니다. 정기적인 소프트웨어 작업에서는 수동적인 노력이 필요합니다. 사람들은 열심히 생각하고 오래 지속되는 영향을 주는 것을 만들어야 합니다. 따라서 기계 학습과 데이터 분석과 같은 인공지능 방법의 사용을 통해 인공지능 증강 소프트웨어 공학은 이러한 활동 중 일부를 강화합니다. 여러 가지 방법으로 소프트웨어의 개발을 촉진합니다. 따라서 이 블로..

머신러닝의 발전을 견인하고 AI 혁명을 촉진하는 데 있어 데이터의 중요한 역할을 탐구하여 그 중요성을 밝힙니다. 인공 지능의 계속 진화하는 풍경에서 한 가지 부인할 수 없는 진실이 눈에 띕니다. 가장 간단한 선형 회귀 모델에서 가장 복잡한 심층 신경망에 이르기까지 기계 학습 알고리즘은 예측을 하고 패턴을 인식하며 경험으로부터 학습하기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이 블로그에서 기계 학습에서 데이터가 수행하는 중요한 역할과 AI의 세계에서 "데이터는 왕"이라고 자주 말하는 이유를 자세히 살펴볼 것입니다. 데이터 기반 학습 프로세스 머신 러닝은 본질적으로 데이터를 통해 학습하는 과정입니다. 이 과정의 핵심에는 다음과 같은 주요 단계가 포함됩니다: 1. 데이터 수집 여기서 모든 것이 시작됩니다. 데이터가 ..

Generative AI가 Shift-Left Testing, 테스트 케이스 생성 자동화 및 우수한 소프트웨어 개발을 위한 예측 버그 발견을 어떻게 향상시키는지 알아보십시오. 예산 문제, 일정 지연, 막판 하자로 인한 프로젝트 실패 등을 경험하는 경우가 많은데, 이런 상황에 직면한 적이 있습니까? '그렇다'고 대답하면 혼자가 아닙니다. 빠듯한 일정과 한정된 예산 내에 비즈니스에 중요한 대규모 시스템을 개발해야 하기 때문에 비즈니스 가치를 신속하게 제공하는 데 중점을 둔 새로운 방법론을 채택하게 되었습니다. 이러한 접근 방식 중 하나가 Shift-Left Testing입니다. Generative AI는 소프트웨어 테스트를 포함하여 다양한 영역에서 유망한 기능을 보여주면서 평행한 궤도로 계속 진화하고 있습니..

BCI는 뇌-기기 통신을 가능하게 하고, Java는 라이브러리와의 개발을 지원하며, 과제는 신호 품질과 윤리를 포함합니다. BCI(Brain-Computer Interface)는 인간의 뇌와 외부 기기 간의 직접적인 의사소통을 가능하게 하는 획기적인 기술로 부상했습니다. BCI는 의료, 엔터테인먼트 및 보조 기술을 포함한 다양한 분야에 혁신을 일으킬 가능성이 있습니다. 개발자 중심의 이 기사는 BCI 기술의 개념, 응용 프로그램 및 과제에 대해 더 깊이 연구하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Java가 BCI 응용 프로그램 개발에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구합니다. BCI(Brain-Computer Interface)의 이해 BCI는 뇌 신호를 획득, 처리 및 변환하여 외부 장치를 제어할 수 있는 명..

AI 및 ML 워크로드의 잠재력을 최대한 끌어내는 단순화된 데이터 인프라를 통해 AI 이니셔티브의 가치 창출 시간을 단축합니다. 대표적인 데이터 플랫폼 기업인 알룩시오는 최근 엔터프라이즈 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드를 가속화하기 위해 개발된 새로운 솔루션인 알룩시오 엔터프라이즈 AI를 발표했습니다. AI에 최적화된 인프라에 대한 니즈 증가 많은 조직이 디지털 전환을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI에 투자하고 있지만 기존 데이터 인프라는 다음과 같은 과제로 인해 AI 채택을 종종 방해합니다: 느린 데이터 액세스 및 GPU 활용률 저하 사일로화된 사내 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 데이터 조각화 복잡한 데이터 파이프라인으로 모델 개발 속도 저하 AI 워크로드 요구를 충족하기 위한 인..

AI 할루시네이션은 결함 있는 훈련 데이터와 과도한 복잡성에서 비롯됩니다. 할루시네이션 을 줄이기 위한 연구 지원 전략을 발견합니다. LLM 할루시네이션 은 챗봇이나 컴퓨터 비전 시스템과 같은 큰 언어 모델이 실제 패턴이나 객체에 부합하지 않는 무의미하거나 부정확한 결과를 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 잘못된 인공지능 출력은 다양한 요인에서 비롯됩니다. 제한되거나 왜곡된 훈련 데이터에 과적합되는 것이 주요 원인입니다. 높은 모델 복잡성도 기여하여 인공지능이 존재하지 않는 상관관계를 인식할 수 있게 합니다. 생성형 AI 시스템을 개발하는 주요 회사들은 AI 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 조치를 취하고 있지만, 일부 전문가들은 잘못된 출력을 완전히 제거하는 것이 불가능할 수도 있다고 믿고 있습니다. ..

전 세계가 AI로 떠들썩한 상황에서, 이러한 기술이 야기하는 두 가지 중요한 과제는 윤리적 의미와 ESG 우려입니다. 인공 지능 애플리케이션의 놀라운 성장은 컴퓨터와 하드웨어의 지속적인 성능 증가에 기인하며, 오늘날에는 엄청난 데이터 볼륨 또는 CPU(또는 GPU) 양에 따라 시스템을 만들고 훈련하여 수조 개의 매개 변수를 관리할 수 있습니다. 이러한 기술이 제공하는 모든 부가 가치 외에도, 이러한 기술이 나타내는 과제를 인식하고 고려하는 것이 중요합니다. 윤리적 의미 기업이 인공지능 전략을 설계할 때는 규제, 프라이버시, 윤리적 측면을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터 보호에 관한 법률 준수, 사용자 동의 보장, 저작권 보장, 사람 존중 등 윤리적 가이드라인을 마련하는 것은 매우 중요하며, 데이터 오남..

SAP는 빌드 코드(Build Code), 하나 클라우드(HANA Cloud) 등 다양한 생성형 AI 기능을 도입하여 개발자가 보다 신속하게 데이터를 혁신하고 가치를 얻을 수 있도록 지원합니다. SAP TechEd 2023에서 SAP는 개발자에게 권한을 부여하고 워크로드를 더 빠르고 쉽게 만드는 일련의 생성 AI 기능을 공개했습니다. SAP의 CTO인 Juergen Mueller는 "오늘날의 역동적인 기술과 비즈니스 환경은 모든 개발자가 AI 개발자가 될 필요가 있음을 의미합니다."라고 말했습니다 SAP는 AI의 힘을 불어넣은 툴과 플랫폼을 출시함으로써 이러한 요구를 충족시키고 있으며, 특히 기술 수준 전반에 걸쳐 개발자를 위한 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다. SAP 빌드 코드로 프로 개발자의 생산성..

2024년 소프트웨어 개발 환경은 진화하는 보안 문제와 함께 기술의 급속한 발전을 위해 준비되어 있습니다. 본격적인 구축에 앞서 철저한 리스크 평가, 지속적인 테스트 및 컴플라이언스 검사의 필요성은 피할 수 없습니다. 소프트웨어 개발의 미래는 기업들이 혁신과 신뢰성 사이에서 섬세한 춤사위를 갖출 것을 요구하고 있습니다. 올해는 Generative AI 등이 등장하면서 AI/ML에 대한 열기가 높아졌지만, 올해가 마무리되면서 핵심적인 초점이 효율성과 보안 사이에서 올바른 균형을 맞추는 쪽으로 옮겨간 것으로 보입니다. 이러한 이중적인 필요성은 근본적인 관심사로서 책임 있는 의사결정, 프라이버시 보호, 윤리적 기준이 무엇보다 중요하다는 점을 강조하고 있습니다. 이러한 원칙을 구현하는 기술이 글로벌 소프트웨어 ..

답정너 책을 읽고 떠오른 단어는 바로 '답정너'이었습니다. "답은 정해져 있고 너는 대답만 하면 돼"라는 뜻으로 지인들에게 유쾌하게 당하기도 하였던 기억이 떠올랐습니다. 저 역시 의식적으로 답은 정해놓고 원하는 대답을 지인들에게 요구하기도 하였습니다. 어쩌면 질문이라는 미명하에 서로에게 불필요한 에너지를 쏟고 있었다는 생각이 들게 되었습니다. 심판자 학습자-심판자 문단을 읽고 있던 저에게 친구는 제가 심판자의 길만 걷고 있었다고 말을 해주었습니다. 책을 읽기 전 부터 추상적으로 제가 심판자라는 것에 대한 의식을 하고 있었습니다. 하지만 학습자가 왜 되어야 하고 어떻게 질문을 해야하는 지에 대해서는 고민해보지 않았습니다. 이번 기회를 통해 학습자 사고 방식에 대해 의식하고 생각하여 주변인들에게 긍정적인 ..

가끔은 동일한 환경 속에서 다른 사람들과는 달리 매우 뛰어난 결과물을 만들어내는 사람들이 있었습니다. 막연히 그들에게는 재능 또는 운이 있었다고 치부하였지만, 이 책을 읽고 그런 생각이 잘못되었고 그들만의 다른 무기가 존재한다는 생각이 들었습니다. 성공을 이룬 사람들에게 어떻게 성공한 것인지 물어 보면 열심히 일해라, 계속 열심히 일하라고 말하는 경우가 많습니다. 그리고 우리 모두 열심히 노력해야 한다는 것을 어렸을 때부터 배워왔습니다. 하지만 현실에서는 그렇지 않다는 것을 사회에 나와 많이 느끼고는 합니다. 열심히 일한다고 꼭 성공하는 것은 아니었습니다. 사람들은 똑같은 동일한 노력을 하여도 누군가 크게 성공을 합니다. 왜냐하면 세상은 신호, 인식, 고정관념, 선입견 등에 의해 돌아가고 있기 때문입니다..

스케일이 전복된 세계라는 책 제목을 보았을 때, 처음 떠오르는 생각은 바로 대륙의 흔한 스케일, 천조국의 흔한 스케일이라는 놀라우면서도 재밌는 사진이었습니다. 웅장한 스케일에 압도된 여러가지 사진들은 저를 놀래키기에 충분하였습니다. 산업이 크게 발전하면서 저를 놀래킨 각 나라의 스케일은 이제 다시 새로운 패러다임의 스케일로 다가올 것이라는 막연한 생각을 이 책을 읽고 조금은 정리할 수 있었습니다. 우리 일상 생활 속에서 많은 것들이 비물질화되고, 강력한 네트워크 속에서 생활하게 되었습니다. 또 우리 삶의 스케일이 변경되어 기존에는 없던 새로운 문제들이 발생하게 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 현 시대에 맞는 스케일 감각으로 대응해야 한다는 것이 흥미로운 이야기였습니다. 미시적이며 복잡해 보이..

이번 책을 읽으면서 조금은 더 인공지능을 이해하게 된 기회가 되었던 것 같다. 인공지능의 한계라고 생각했던 추상적인 나의 몇몇 생각들을 여러 구체적인 예를 들어주어 설명해주는 내용들이 가장 인상적이었다. 저자는 일반적인 사람들이 생각하는 인공지능과 현재 서비스가 되고 있는 인공지능에는 어떠한 차이와 한계가 있는 지 자세히 알려준다. 현재 기본적으로 인공지능 기술 개발에 주가 되고 있는 딥러닝은 장기적으로는 AI의 만병통치약이 아니다. 결국 진정한 인공지능을 위해서는 상식, 인지 모델, 추론 능력을 가진 강화 학습 모델이 필요할 것이라는 생각이 들었다. 현재 딥러닝의 한계들은 결국 진정한 인공지능을 가기 위해 극복해야 하는 과정 중 하나라고 생각한다. 딥러닝 이론은 수십 년 전에 나왔지만, 해당 이론을 증..

다음 10단계는 Java 프로그램을 잠재적인 약점으로부터 보호하고 원치 않는 액세스 또는 데이터 침해 가능성을 줄이는데 도움이 됩니다. 사이버 공격이 날로 정교해지고 만연함에 따라 Java 애플리케이션의 안전과 보안을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 개발자가 원하지 않는 것은 사용자의 민감한 데이터를 손상시키고 애써 구축한 신뢰를 위태롭게 할 수 있는 보안 침해의 희생자가 되는 것입니다. 두려워하지 마십시오. 여러분이 보호받을 수 있습니다! 이 블로그에서는 Java 애플리케이션을 안전하고 안전하게 유지할 수 있는 입증된 10가지 방법에 대해 알아보겠습니다. 기본 보안 프로토콜부터 고급 암호화 기술에 이르기까지 애플리케이션을 보호하는 데 필요한 모든 것을 준비할 수 있습니다. 그러니 주저하지 말..

지속적인 모니터링을 중심으로 클라우드 보안 발전, 제로 트러스트 채택, 모범 사례 및 AI의 미래 영향을 다룹니다. 점점 더 많은 조직이 클라우드 컴퓨팅을 데이터 저장 및 액세스의 바람직한 방법으로 채택함에 따라 클라우드 보안 문제가 전면에 부각되고 있습니다. 클라우드로의 마이그레이션은 새로운 도전과 기회를 가져왔고, 이로 인해 기업들은 보안에 대한 접근 방식을 다시 생각해야 했습니다. 사이버 공격이 더욱 정교해지고 빈번해진 세상에서 기존의 보안 조치로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이 글은 제로 트러스트에서 보안 액세스로의 클라우드 보안의 진화에 대해 논의할 것입니다. 전통적인 보안 방식의 부적절성과 제로 트러스트와 같은 새로운 접근 방식에 어떻게 자리를 내줬는지 탐구할 것입니다. 또한 제로 트러스트를..