효율적이게 배우기 위해 시작했다
날먹의 마음가짐
무작정하는 독학은 느리다
나에게 새로운 것이 다른 누군가에겐 이미 엄청 공부하고 연구해 온 영역이다
독학으로 충분히 할 수 있다라고 하는 것의 함정을 옛날엔 몰랐고 지금은 안다
돈을 줘서 더 빨리 배울 수 있다면 더 빨리 배우는 커리큘럼을 타는 것이 맞다 생각한다
천재도 스승이 있다
하물며 범부는 더 스승이 있어야 한다
세상이 빨리 변하기 때문에 나도 빨리 배워야한다 생각했고
미루고 미루다가 AI 알려준다기에 날먹 할 수 있을 것 같아서 시작했다
도전해야 변할 수 있다
스스로 바뀌기 위해선 새로운 곳에 가라고 한다
오늘 내일이 비슷하고 2년 전의 나와 지금의 나는 그렇게 다르지 않다고 생각한다
이는 내가 취업 후 2년 동안 나와의 싸움을 했기 때문이였을 것이다
하지만 새로운 곳에 가면 적응하기 위해 적응할 수 밖에 없고
그 과정에서 자연스럽게 변화하는 나를 관찰 할 수 있었다
도전 하지 않는다고 변하지 않는 것은 아니다
배움에도 여러 방향성이 있다
개발에서도 신기술을 배우는 것만이 배움이 아니라 지금 있는 곳에서도 공부할 수 있다
내가 생각하는 내 분야에서 전문성에 대한 방향들이다
코드 하나만 두고 봐도 깊게 팔 수 있는게 정말 많다 15개나 있다
1. 성능적으로 리펙토링
2. 가독성 좋게 클린 코드로 재구성 ( 구조적 완성도를 높이는 리펙토링, 문서화 )
3. 더 다양한 호환성에 대한 대응 ( 하위호환성을 유지하면서 개발할 수 있는 아키텍처 설계 )
4. 지금 하고 있는 것에 대해 자동화 ( 확장에 대한 표준화 )
5. 사용 중인 라이브러리의 최신 버전 업데이트 ( 레거시 제거 )
6. 지금 쓰고 있는 코드를 간소화하거나 ( 최적화 )
7. TDD 도입
8. 비즈니스 로직 이해, 실험적 환경 구성 ( A/B 테스트 도입 )
9. 모니터링 시스템 구축
10. 인프라의 이해 ( 데이터 베이스, 백엔드, 배포, 클라우드 )
11. UI/UX , 애니메이션
12. 그래픽 엔진 개선
13. 템플릿 다양화
AI를 도전하는 이유
전문성을 키울 수 있는 방향성이 이미 많은데
왜
AI를 왜 도전하는가
(솔직히 AI를 배운다기보단 LLM을 배우는 것이긴 하다)
위에 도전할 수 있는 분야가 있지만 나는 저것을 전부 할 수 없다
이는 시간, 효율성, 필요성에 의해 배제된다
대부분의 경우 핵심 기능과 최소한의 UI만 개발한다
언제 TDD 하고 언제 문서화 하고 언제 호환성 챙겨서 런칭하냐
우린 바쁘고 빠르게 프로토타입을 만들어야 한다
AI를 쓰면 할 수 있다고 생각한다
개발하면서 이미 충분히 저러한 행동들에 대한 목표를 이해하고 있고
개발하는 과정에서 이러한 맥락을 고려하면서 개발한다
협업과 안정성을 위한 작업이고
조금의 컨텍스트만 있으면 AI가 구성 가능하다 생각하기에
이러한 환경을 구성하기 위해 AI를 공부하고자 한다
사람이 아닌 AI인 이유
내가 거지라서 그렇다
나에겐 문제를 해결하기 위해 충분한 돈이 부족하다
가능성
AI는 이미 설정된 도메인에서 주어진 방법으로
자가개선 할 수 있는 필요 요건을 구성했다
이미 왔으나 그런 AI를 담을 시스템이 성숙하지 않았을 뿐이지
현실의 주제에 자기개선 프로세스를 표준화한 데이터 셋을 정의하는 것으로
문제가 하나씩 정복될 것이라 생각한다
경쟁적으로 모든 사회 시스템에 AI가 도입되고 사람이 AI에게 평가 받으며 데이터화 되서
최적화 되기까지 얼마 안남았다..
우리는 이미 구글, 애플에 의해 데이터화 되어 있다
그렇다면 사람으로써의 주도권은 어디서 오는가...
많이 똑똑해진 지금의 AI를 이용할 수 있어야 한다고 생각한다
