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	위키북스 생성형 AI 프로그래밍(총4건) AI 코딩 어시스턴트 깃허브 코파일럿 제대로 활용하기 : 코딩, 설계, 테스트, 디버깅까지 깃허브 코파일럿 & 챗GPT와 함께하는 생성형 AI 페어 프로그래밍     25,200원 (10%↓) OpenAI API와 파이썬으로 나만의 챗GPT 만들기 : ChatGPT 기초부터 OpenAI API, 랭체인을 활용한 서비스 앱 제작까지     21,600원 (10%↓) 랭체인 완벽 입문 : 혁신적인 LLM 앱을 구축하기 위한 랭체인 활용법     24,300원 (10%↓) GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍 : 한권으로 끝내는 OpenAI API 기반 LLM 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓)

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• 무한한 잠재력을 지닌 AI 지원 코딩 도구를 사용해 효율적으로 코딩하세요! 컴퓨터 프로그램을 작성하는 방식이 완전히 바뀌었습니다. 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)은 사람의 말로 프로그램이 수행하기를 원하는 작업을 설명하면 AI가 즉시 코드를 생성합니다. 이 책은 코드를 작성해 본 적이 없는 사람도 AI를 사용해 파이썬 프로그램을 만들고 개선할 수 있는 길을 보여줍니다. 프로그래밍의 자잘한 세부 사항에 시간을 낭비하는 대신, AI 어시스턴트로 아이디어를 즉시 실현하는 방법을 배워보세요. 책을 따라 하다 보면 AI 어시스턴트가 생성하는 내용을 이해하고 개선할 수 있을 만큼 파이썬 언어도 익힐 수 있습니다. 컴퓨터에서 파일을 옮기고 새로운 프로그램을 설치할 수 있는 사람이라면 누구나 유용한 소프트웨어 작성법을 배울 수 있습니다! ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 작업 코드에 대한 프롬프트 ◎ AI의 도움을 받아 수동으로 코드 수정하기 ◎ 프로그램에 대한 AI 테스트 ◎ 지루한 세부 작업을 AI에 맡기기
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• ▣ 01장: 코파일럿을 이용한 AI 어시스턴트 프로그램 소개 1.1 컴퓨터와 대화하는 방법 __1.1.1 조금 더 쉽게 만들기 __1.1.2 훨씬 더 쉽게 만들기 1.2 기술 정보 __1.2.1 AI 어시스턴트, 코파일럿 __1.2.2 코파일럿이 코드를 생성할 때 보이지 않는 곳에서 동작하는 방식(30초 요약) 1.3 코파일럿이 바꾸게 될 프로그래밍 학습 방법 1.4 코파일럿이 제공하는 또 다른 기능들 1.5 코파일럿을 사용할 때의 주의점 및 과제 1.6 필요한 기술 1.7 코파일럿과 같은 AI 코드 어시스턴트에 대한 사회적 우려 ▣ 02장: 코파일럿 시작하기 2.1 학습을 위한 개발 환경 설정하기 __2.1.1 개발 환경 개요 2.2 개발 환경 설정 2.3 VS Code에서 코파일럿으로 작업하기 __2.3.1 작업 폴더 설정 __2.3.2 설정이 제대로 동작하는지 확인 2.4 코파일럿을 사용할 때 자주 겪는 문제들 2.5 첫 번째 프로그래밍 실습 __2.5.1 데이터 처리 작업에서의 코파일럿의 유용성 ▣ 03장: 기능 설계 3.1 함수 __3.1.1 함수의 구성 요소 __3.1.2 함수 사용 3.2 함수의 장점 3.3 함수의 역할 3.4 함수 사용이 적합한 작업은 무엇인가요? __3.4.1 좋은 함수의 속성 __3.4.2 좋은 (그리고 나쁜...) 리프 함수의 예 3.5 코파일럿을 사용한 함수 설계 주기 3.6 코파일럿을 사용해 좋은 함수 만들기 __3.6.1 다니엘의 주식 추천 __3.6.2 레오의 비밀번호 __3.6.3 강력한 비밀번호 설정하기 __3.6.4 스크래블 점수판 __3.6.5 최고의 단어 ▣ 04장: 파이썬 코드 읽기: 1부 4.1 코드를 읽을 수 있어야 하는 이유 4.2 코파일럿에게 코드 설명 요청하기 4.3 꼭 알아야 할 10 가지 프로그래밍 기능: 1부 __4.3.1 #1. 함수 __4.3.2 #2. 변수 __4.3.3 #3. 조건문 __4.3.4 #4. 문자열 __4.3.5 #5. 리스트 4.3.6 결론 ▣ 05장: 파이썬 코드 읽기: 2부 5.1 꼭 알아야 할 10 가지 프로그래밍 기능: 2부 __5.1.1 #6. 루프 __5.1.2 #7. 들여쓰기 __5.1.3 #8. 딕셔너리 __5.1.4 #9. 파일 __5.1.5 #10. 모듈 ▣ 06장: 테스트 및 프롬프트 엔지니어링 6.1 코드 테스트가 중요한 이유 6.2 폐쇄형 및 개방형 테스트 __6.2.1 폐쇄형 테스트 __6.2.2 테스트 케이스를 어떻게 작성할지는 어떤 기준으로 정하나요? __6.2.3 개방형 테스트 6.3 코드를 테스트 하는 방법 __6.3.1 파이썬 프롬프트를 사용한 테스트 __6.3.2 파이썬 파일에 테스트 코드를 작성(이 책에서는 이 방식은 사용하지 않음) __6.3.3 독테스트 6.4 코파일럿을 이용한 함수 설계 주기 다시 살펴보기 6.5 전체 테스트 예제 __6.5.1 빈자리가 가장 많이 남아있는 줄에는 현재 몇 개의 빈자리가 남아 있을까? __6.5.2 더 나은 솔루션을 찾기 위한 프롬프트 개선 __6.5.3 새로운 코드 테스트하기 6.6 또 다른 전체 테스트 예시 - 파일을 이용한 테스트 __6.6.1 어떤 테스트를 해야 할까? __6.6.2 함수 만들기 __6.6.3 함수 테스트 __6.6.4 doctest를 사용할 때 주의할 점 ▣ 07장: 문제 분해 7.1 문제 분해 7.2 하향식 설계 사례 7.3 소설의 저자 식별하기 7.4 하향식 설계 방법을 사용한 저자 식별 7.5 프로세스 단계의 하위 문제 분석 __7.5.1 저자 불명의 책에 대한 시그니처 알아내기 7.6 하향식 설계 요약 7.7 기능 구현 __7.7.1 clean_word __7.7.2 average_word_length __7.7.3 different_to_total __7.7.4 exactly_once_to_total __7.7.5 split_string __7.7.6 get_sentences __7.7.7 average_sentence_length __7.7.8 get_phrases __7.7.9 average_sentence_complexity __7.7.10 make_signature __7.7.11 get_all_signatures __7.7.12 get_score __7.7.13 lowest_score __7.7.14 process_data __7.7.15 make_guess 7.8 더 나아가기 ▣ 08장: 디버깅 및 코드 이해도 향상 8.1 오류(버그)의 원인은 무엇인가요? 8.2 버그를 찾는 방법 __8.2.1 print 문을 사용하여 코드 동작 살펴보기 __8.2.2 VS Code의 디버거 기능으로 코드 동작 파악하기 8.3 찾아낸 버그를 수정하는 방법 __8.3.1 채팅을 통해 코파일럿에게 버그 수정 요청하기 __8.3.2 코파일럿에게 전체 함수를 새로 작성하도록 새 프롬프트 제공 __8.3.3 코파일럿에게 함수 일부에 대해 타기팅된 프롬프트 제공 __8.3.4 직접 코드의 버그 부분 수정하기 8.4 새로운 기술을 사용해 함수 설계 주기 수정하기 8.5 새로운 문제에 디버깅 기술 적용하기 8.6 디버거를 사용한 코드 이해 8.7 디버깅 시 주의할 점 ▣ 09장: 반복적인 작업의 자동화 9.1 도구를 프로그래밍하는 이유 9.2 코파일럿을 사용해 도구 작성하기 9.3 예시 1: 이메일 텍스트 정리 __9.3.1 코파일럿과 대화하기 __9.3.2 이메일 정리를 위한 도구 작성하기 9.4 예시 2: PDF 파일에 표지 추가하기 __9.4.1 코파일럿과 대화하기 __9.4.2 도구 작성하기 9.5 예시 3: 휴대폰에 들어 있는 사진 합치기 __9.5.1 코파일럿과 대화하기 __9.5.2 하향식 설계 __9.5.3 도구 작성하기 ▣ 10장: 게임 만들기 10.1 게임 프로그램 10.2 무작위성 추가 __10.3 예시 1: 숫소와 암소 __10.3.1 게임 동작 방식 __10.3.2 하향식 설계 __10.3.3 매개변수 및 반환값의 자료형 __10.3.4 기능 구현 __10.3.5 숫소와 암소를 위한 그래픽 인터페이스 추가하기 10.4 예시 2: 보가트 __10.4.1 게임 동작 방식 __10.4.2 하향식 설계 __10.4.3 기능 구현 ▣ 11장: 향후 방향 11.1 프롬프트 패턴 __11.1.1 뒤집힌 상호작용 패턴 __11.1.2 페르소나 패턴 11.2 한계점과 향후 방향성 __11.2.1 현재 코파일럿이 어려움을 겪는 부분 __11.2.2 코파일럿은 새로운 프로그래밍 언어인가요?
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• 다니엘 진가로 [저]

• 토론토 대학의 컴퓨터 과학 부교수이자 수상 경력이 있는 교육가다. 주요 연구분야는 컴퓨터 과학 교육으로, 컴퓨터 과학 관련 사항들을 교육하는 방법을 연구한다. 학습자가 알고리즘과 데이터 구조를 이해하고 사용하는 데 도움이 되는 책인 『Algorithmic Thinking(No Starch Press, 2021)』의 저자다.

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