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[엔트리] 챗GPT와 함께 블록코딩 배우는 방법 | 엔트리, AI 교육, 회원가입, 기초 사용법

2024년 8월 23일조회 426

이 글은 《요즘 당근 AI 개발》에서 발췌했습니다.

요즘 당근 AI 개발

요즘 당근 AI 개발

ISBN 9791194383475지은이 당근 팀22,000
교보문고예스24알라딘

엔트리 작품을 만들기 앞서 엔트리란 무엇이고 어떻게 사용하는지 알아봅시다. 또한 대화형 인공지능 챗GPT란 무엇이고, 엔트리로 작품을 만들 때 챗GPT가 어떻게 활용되는지 알아봅시다.

[엔트리] 챗GPT와 함께 블록코딩 배우는 방법 | 엔트리, AI 교육, 회원가입, 기초 사용법

이 글은 [챗GPT와 함께 배우는 엔트리 마스터하기]에서 발췌했습니다.

저자 김종훈, 김현경, 김동건 / 골든래빗 출판사

엔트리 작품을 만들기 앞서 엔트리란 무엇이고 어떻게 사용하는지 알아봅시다. 또한 대화형 인공지능 챗GPT란 무엇이고, 엔트리로 작품을 만들 때 챗GPT가 어떻게 활용되는지 알아봅시다.

1. 엔트리 시작하기

엔트리는 소프트웨어 교육을 누구나 쉽게 무료로 받을 수 있도록 2013년에 개발된 교육용 프로그래밍 언어입니다. 현재는 네이버의 비영리 교육 기관인 커넥트 재단에서 운영하는 창작 플랫폼으로써 소프트웨어 교육을 통해 미래를 꿈꾸고 함께 성장하는 데 활용되고 있습니다. 프로그래밍을 처음 접하는 사람이라면 대부분 특유의 명령 기호나 문법 때문에 어렵게 느껴졌을 겁니다. 엔트리는 프로그래밍의 이러한 단점을 해소하고자 어려운 명령 기호나 문법을 몰라도 코딩을 할 수 있도록 만들어졌습니다.

엔트리는 블록 쌓기 놀이를 할 때처럼 마우스로 명령어 블록을 끌어다 연결해가며 프로그램을 만들기 때문에 프로그래밍을 처음 접하는 사람도 쉽게 배울 수 있습니다. 또한 그림, 애니메이션, 소리 등 다양한 미디어와 인공지능, 데이터 분석 기능을 지원하고 있어서 다양한 형식의 프로그램을 만들 수 있습니다. 그렇다면 엔트리를 어떻게 이용할 수 있는지 알아보겠습니다.

1.1 엔트리 회원 가입하기

엔트리는 회원 가입을 하지 않아도 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 내가 만든 작품을 저장하고 다른 사람과 공유하려면 회원 가입을 해야 합니다. 회원 가입을 진행하기 전에 엔트리 홈페이지는 어떻게 구성되어 있는지 알아본 다음 회원 가입을 진행하겠습니다. 먼저 엔트리 홈페이지에 접속하세요.

엔트리 홈페이지 : https://playentry.org

엔트리 메인 화면이 나오며 상단 메뉴와 엔트리 작품들이 보일 겁니다. 처음 접속했으니 다음 그림을 통해 메인 메뉴의 구성 요소를 먼저 살펴보겠습니다.

이제 엔트리 신규 회원으로 가입하는 방법을 설명하겠습니다.

02 새롭게 엔트리 계정을 만들기 위해 오른쪽 아래에 위치한 ① [회원 가입하기] 버튼을 누릅니다. ② 이용약관과 개인정보 수집 및 이용 동의를 체크한 후 ③ [아이디로 회원가입] 버튼을 누릅니다.

03 엔트리에서 사용할 ➊ 아이디, 비밀번호, 비밀번호 확인을 작성하고 ➋ [다음] 버튼을 눌러 이동합니다.

04 회원 정보 마지막 입력 단계입니다. 먼저 ① 회원 유형을 선택합니다. 선생님으로 가입하면 학급을 개설하여 학생을 관리할 수 있습니다. 유형에 맞는 선택을 한 다음 ② 성별, 닉네임, 출생 연도, 이메일을 입력하고 ③ [확인] 버튼을 누릅니다.

05 회원 가입 완료와 함께 환영 화면이 나오며 입력한 이메일 주소로 전송된 인증 메일에서 [이메일 인증하기]를 누르면 회원 가입이 완료됩니다.

1.2 엔트리 개발 환경 알아보기

회원 가입을 완료했다면 이제 엔트리 홈페이지에서 작품을 만드는 환경을 살펴보겠습니다.

01 엔트리 홈페이지에 접속하여 로그인 화면으로 이동한 다음 ① 아이디와 비밀번호를 입력하고 ② [아이디로 로그인] 버튼을 눌러 로그인합니다.

02 엔트리 메인 화면 상단 메뉴에서 [만들기] → [작품 만들기]를 클릭하면 엔트리로 프로그램을 개발할 수 있는 화면으로 이동합니다. 엔트리 작품 만들기가 처음이라면 다음 그림과 같이 각 항목에 대한 간단한 설명이 나옵니다.

구성 요소가 다양하고 많아서 복잡하게 보일 수 있습니다. 그러나 실제 작품을 만들면서 각각의 요소에 대한 기능을 이해하면 어렵지 않다는 것을 알게 될 것입니다. 우선 화면 상단의 메인 메뉴부터 차근차근 살펴보겠습니다.

03 화면 ① 왼쪽 상단에 네모 칸은 작품의 제목을 넣는 곳입니다. 임시로 ‘날짜_아이디 작품’으로 채워져 있으며 수정하면 됩니다. ② 오른쪽 프린터 모양의 버튼을 누르면 인쇄가 가능합니다. 바로 옆의 ③ 화살표 모양 아이콘은 되돌리기 버튼으로 클릭하면 ‘앞으로 가기 / 뒤로 가기’를 할 수 있습니다. ④ 로그인한 계정의 아이디가 보이며 클릭하면 회원 관련 정보 및 기능 설정으로 이동합니다. ⑤ 언어는 한국어와 영어 중에 선택할 수 있습니다.

04 이제 중간에 있는 아이콘을 살펴봅시다. 맨 왼쪽부터 차례대로 클릭하면 아래로 메뉴가 펼쳐집니다. 각 메뉴의 기능 설명은 다음 표를 통해 알아봅시다.

05 이번에는 엔트리 작품 만들기 화면에서 코딩할 때 사용하는 화면의 각 부분별 기능을 다음 표를 통해 살펴보겠습니다.

1.3 오브젝트와 블록을 알아보자!

오브젝트와 블록, 아직은 뭐가 뭔지 잘 모르겠죠? 여러분이 엔트리를 공부하면서 오브젝트나 블록이 무엇인지, 어떤 종류가 있는지 점차 알아갈 텐데요, 엔트리 작품을 구성하는 데 있어서 꼭 필요한 것이 바로 오브젝트와 블록입니다. 그럼 오브젝트와 블록이 무엇인지 알아봅시다.

실행 화면에서 움직이거나 연산하는 등 명령을 수행하는 캐릭터나 무대를 오브젝트라 합니다. 오브젝트의 종류는 엔트리봇뿐만 아니라 사람, 동물, 배경 등 다양합니다. 작품을 만들 때 ‘+ 오브젝트 추가하기’에서 원하는 오브젝트를 선택하고 추가하여 나만의 독창적인 작품을 만들 수 있습니다. 이런 오브젝트가 어떤 동작을 하는지를 나타내는 것이 코드 블록으로, 블록 탭을 보면 그 종류가 다양하게 제공됩니다. 여러분이 직접 블록 꾸러미에 있는 블록을 연결해서 오브젝트를 움직이게 할 수도 있고, 블록을 이용해 코딩하여 재미있는 작품을 만들 수도 있습니다. 자, 이제 나만의 오브젝트를 선택하고 블록을 이용해 코딩하여 재미있는 엔트리 작품을 만들어봅시다.

2. 챗GPT와 함께 엔트리 공부하는 방법

챗GPT는 질문에 답변해주는 대화형 인공지능 프로그램입니다. 카톡으로 채팅하듯이 서로 이야기를 주고받으며 원하는 질문에 대한 답을 빠르게 얻을 수 있죠. 많은 전문가들이 ‘미래에는 이 기술이 더 다양한 분야에서 활용될 것’이라 이야기합니다. 실제로 우리 주변의 전문 프로그래머도 챗GPT의 도움을 받아 일하고 있어요.

2.1 채팅창 만들어 챗GPT에게 질문하기

01 로그인을 하면 다음과 같은 화면이 나오며 왼쪽 상단 메뉴에 있는 [새 채팅] 아이콘을 클릭하면 새 채팅이 만들어집니다.

02 챗GPT가 엔트리 코딩을 돕는 도우미 역할을 하도록 만들어봅시다. 다음과 같이 챗GPT에게 엔트리 코딩 선생님이 되어 달라고 부탁하는 말만 입력하면 됩니다.

간단한 대화 한 번으로 AI 코딩 선생님이 생겼습니다. 챗GPT에게 엔트리 코딩에 대한 질문을 할 때는 꼭 이 채팅창을 이용하세요. 챗GPT가 이전 대화를 기억하고, 우리가 원하는 방향을 이해하며 답해줄 겁니다.

2.2 챗GPT로 블록코딩 질문하기

이제 엔트리와 챗GPT가 준비되었으니 챗GPT에게 엔트리로 블록코딩하는 방법을 물어보겠습니다.

????‍♂️ 챗GPT에게 질문하기

블록 기반 코딩 플랫폼인 엔트리로 반복 구조를 사용하여 회문인지 판별하는 프로그램을 작성하는 방법을 설명해주세요. 단, 반복 횟수를 의미하는 변수를 사용합니다.

???? 챗GPT의 답변 확인하기

엔트리(Entry)에서 반복 구조와 변수를 사용하여 문자열이 회문인지 판별하는 프로그램을 작성하는 방법을 설명하겠습니다. 여기서는 반복 횟수를 의미하는 변수를 사용하여 문자열의 앞뒤를 비교하여 회문인지 확인합니다.

엔트리 블록 기반 코딩 플랫폼 열기

먼저, 엔트리 사이트(https://playentry.org/)에 접속하여 로그인하거나, 게스트로 코딩할 수 있는 프로젝트를 시작합니다.

새로운 프로젝트 생성

새 프로젝트를 생성합니다. 예를 들어, ‘엔트리봇’ 캐릭터를 사용합니다.

변수 및 문자열 입력

회문 판별에 사용할 문자열을 저장하고, 결과를 저장할 변수를 생성합니다.

변수 메뉴에서 변수 만들기를 클릭합니다.

변수 이름을 input_string, is_palindrome, count로 설정합니다.

블록 구성

반복 구조와 조건문을 사용하여 문자열의 앞뒤를 비교하여 회문인지 판별하는 알고리즘을 블록으로 구현합니다.

블록 코드 예시

① 시작하기 버튼을 클릭했을 때

시작하기 버튼을 클릭했을 때 블록을 사용합니다.

② 변수 초기화

변수 “input_string”을 원하는 문자열로 설정합니다.

변수 “is_palindrome”을 “참”으로 초기화합니다.

변수 “count”를 1로 초기화합니다.

③ 회문 판별 알고리즘

반복문을 사용하여 문자열의 앞뒤를 비교합니다.

만약 앞뒤 문자가 다르면 is_palindrome 변수를 “거짓”으로 설정합니다.

Use a different Browser

[시작하기 버튼을 클릭했을 때] └─ [변수 “input_string”을 “level”로 정하기] # 판별할 문자열 └─ [변수 “is_palindrome”을 “참”으로 정하기] # 초기값을 참으로 설정 └─ [변수 “count”를 1로 정하기] # 반복 횟수를 의미하는 변수 초기화 └─ [반복하기 ((글자 수 (변수 “input_string”)) // 2)번] └─ [ 만약 (변수 “input_string”의 (변수 “count”)번째 글자) ≠ (변수 “input_string”의 ((글자 수 (변수 “input_string”) - 변수 “count”) + 1)번째 글자)면] └─ [변수 “is_palindrome”을 “거짓”으로 정하기] └─ [변수 “count”를 (변수 “count” + 1)로 정하기] └─ [만약 (변수 “is_palindrome” = “참”)면] └─ [말하기 “입력한 문자열은 회문입니다” (2초 동안)] └─ [아니면] └─ [말하기 “입력한 문자열은 회문이 아닙니다” (2초 동안)]

단계별 설명

① 시작하기 버튼을 클릭했을 때 : 프로그램이 시작되면 실행됩니다.

② 변수 초기화 : input_string 변수를 원하는 문자열로 설정하고, is_palindrome 변수를 “참”으로 초기화합니다. count 변수를 1로 초기화합니다.

③ 반복문 사용 : 문자열 길이의 반만큼 반복하면서 각 문자의 앞뒤를 비교합니다.

④ 조건문 사용 : 만약 앞뒤 문자가 다르면 is_palindrome 변수를 “거짓”으로 설정합니다.

⑤ 결과 출력 : is_palindrome 변수를 확인하여 문자열이 회문인지 여부를 출력합니다.

실행 및 확인

프로그램을 실행하여 문자열이 회문인지 판별하고 올바르게 결과를 출력하는지 확인합니다.

이와 같은 단계로 엔트리에서 반복 구조를 사용하여 문자열이 회문인지 판별하는 프로그램을 작성할 수 있습니다.

챗GPT를 이용해서 엔트리로 반복 구조를 사용하여 회문인지 판별하는 프로그램의 작성법을 확인했습니다. 이같은 방법으로 챗GPT를 활용한 블록코딩 교육을 실천할 수 있습니다.

챗GPT의 답변대로 블록코딩을 진행해도 프로그램이 작동하지 않을 수도 있습니다. 챗GPT가 모든 걸 알고 있는 건 아니니까요. 그러므로 챗GPT의 답변을 살펴보면서 프로그래밍의 개념을 파악하고, 스스로 블록코딩할 수 있도록 하는 연습이 꼭 필요합니다.

저자 김종훈

안녕하세요, 독자 여러분? 저는 제주대학교 교수로 학부, 대학원, 과학영재교육원에서 SW·AI 교육을 가르치고 있습니다. 다수의 컴퓨터 분야 베스트셀러를 포함해 30여 권을 집필한 작가이기도 하죠. SW·AI 교육 관련 정보를 공유하기 위해 SW 교육 카페도 운영하고 있어요.

저자 김현경

안녕하세요, 독자 여러분? 저는 김포한가람중학교 정보·컴퓨터 교사로 학생들에게 올바른 SW·AI 지식을 전달하기 위해 노력하고 있어요. 어려서부터 컴퓨터 교사를 꿈꾸며 컴퓨터 분야에 관심이 많아 재학 시절 영재교육원 보조강사, 구름 SW·AI 유나이티드 캠프 멘토, 한국컴퓨터교육학회 학술대회 우수 논문상 수상 등 다양한 활동을 진행했습니다. 지식을 나누고자 엔트리 유튜브 채널을 운영하고 있어요.

저자 김동건

안녕하세요, 독자 여러분? 저는 KAIST 학생으로 SW를 활용하여 건강한 세상을 만들기 위해 노력하고 있어요. 초등학생 때 한국정보올림피아드 전국대회에서 은상을 수상한 경험이 있으며 고등학생 때 몬테카를로 방법을 이용한 정적분 시뮬레이션, 머신러닝 예측 모델 개발, 딥러닝 모델 개발 등을 연구했습니다. 현재는 학술대회에서 3편의 논문 발표와 교육 관련 멘토 등 SW·AI 관련 활동을 꾸준히 해오고 있어요.

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골든래빗 2024-08-23

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저자 소개

당근 팀

당근의 여러 부서에서 각자 다른 문제를 풀던 11명이 하나의 질문으로 모였습니다. “AI로 더 잘 해결할 수 없을까?” 우리는 직군의 경계를 넘어 함께 고민하고 실험하며, ‘동네를 여는 문’이라는 당근의 비전을 AI로 구현해가는 사람들입니다. 이웃과 이웃을 더 따뜻하게 연결하고, 당근에서의 삶을 더 편리하게 만드는 일. 그 중심에서 AI가 할 수 있는 역할을 찾아가고 있습니다.

📚요즘 당근 AI 개발》 자주 묻는 질문

Q.당근에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금합니다. 구체적인 사례를 알고 싶어요.

당근은 AI를 다양한 방식으로 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 내부 업무 효율성을 높이고 있습니다. 외부 사용자를 위한 사례로는 AI 물품 추천, AI 게시글 작성, AI 시세 조회, CS 챗봇 등이 있습니다. AI 물품 추천은 사용자의 검색 기록, 관심 카테고리 등을 분석하여 개인에게 최적화된 물품을 추천합니다. AI 게시글 작성은 사용자가 원하는 물품 정보를 입력하면 자동으로 제목과 상세 설명을 생성해줍니다. AI 시세 조회는 과거 거래 데이터를 기반으로 현재 시세를 예측하여 사용자에게 정보를 제공합니다. CS 챗봇은 사용자의 문의에 24시간 응대하여 빠른 문제 해결을 돕습니다. 내부 구성원을 위한 사례로는 리뷰 자동 리포트 발행, 온콜 업무 단축, 임베딩 시멘틱 캐싱, 운영업무 자동화 등이 있습니다. 리뷰 자동 리포트 발행은 사용자 리뷰를 분석하여 핵심 내용을 요약하고 트렌드를 파악하여 개선점을 도출합니다. 온콜 업무 단축은 AI를 활용하여 문제 발생 시 담당자에게 자동 알림을 보내고 초기 대응을 지원합니다. 임베딩 시멘틱 캐싱은 검색 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선합니다. 운영업무 자동화는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다. 이러한 다양한 사례를 통해 당근은 AI를 적극적으로 활용하여 사용자 만족도를 높이고 내부 효율성을 개선하고 있습니다. 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.AI 에이전트와 MCP 개발이 무엇인지, 당근에서는 어떻게 활용하고 있는지 알고 싶습니다.

AI 에이전트와 MCP(Message Composition Platform)는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험을 혁신하는 핵심 요소입니다. AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 작업을 자동화하는 지능형 시스템입니다. 당근에서는 AI 에이전트를 활용하여 사용자 문의에 자동 응답하거나, 개인 맞춤형 추천을 제공하거나, 특정 작업을 대신 수행하는 등 다양한 서비스를 제공합니다. MCP는 메시지 작성 및 관리를 위한 플랫폼으로, AI 기술을 활용하여 메시지 내용을 자동 생성하거나, 최적의 메시지 형식을 추천하거나, 메시지 전송 시점을 예측하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 당근에서는 MCP를 활용하여 사용자에게 보다 효과적이고 편리한 커뮤니케이션 환경을 제공합니다. 예를 들어, 물품 판매 게시글을 작성할 때 AI가 자동으로 제목과 설명을 제안해주거나, 구매자와 판매자 간의 채팅 내용을 분석하여 사기 위험을 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 이와 관련된 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.바이브 코딩이 무엇인가요? AI 코딩 도구와 어떤 관련이 있나요?

바이브 코딩은 개발자가 코딩 과정에서 느끼는 즐거움과 몰입감을 극대화하는 것을 의미합니다. AI 코딩 도구는 이러한 바이브 코딩을 지원하기 위해 개발되었으며, 코드 자동 완성, 오류 검출, 코드 제안 등 다양한 기능을 제공하여 개발자가 보다 쉽고 효율적으로 코딩할 수 있도록 돕습니다. 당근에서도 AI 코딩 도구를 적극적으로 활용하여 개발 생산성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, AI가 코드를 자동으로 완성해주거나, 흔히 발생하는 오류를 미리 감지하여 수정하도록 제안함으로써 개발 시간을 단축하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 다양한 코딩 패턴을 학습하여 개발자에게 최적의 코딩 방식을 제안함으로써 개발자가 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다. 바이브 코딩과 AI 코딩 도구에 대한 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.프롬프트 엔지니어링 기법 고도화는 무엇이며, 왜 중요한가요?

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적인 프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술입니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 정확하고 효율적으로 생성하도록 유도하는 데 매우 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화한다는 것은, 단순히 질문을 잘 던지는 것을 넘어, AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 모델이 가진 강점과 약점을 파악하여, 모델이 가장 잘 수행할 수 있는 형태로 질문을 구성하는 것을 의미합니다. 당근 팀은 사용자 경험을 극대화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화하는 데 많은 노력을 기울였습니다. AI 모델을 활용하여 물품 추천, 게시글 작성, 시세 조회 등 다양한 서비스를 제공하면서, 각 서비스에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발하고 적용했습니다. 이 과정에서 얻은 경험과 노하우는 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 담겨 있습니다. AI 모델을 활용한 서비스 개발에 관심 있는 분이라면, 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화의 중요성과 실제 적용 사례를 배울 수 있을 것입니다.

Q.AI를 활용한 개발을 배우고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

AI 활용 개발을 시작하는 것은 흥미로운 여정이 될 것입니다. 먼저 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 온라인 강의, 책, 튜토리얼 등 다양한 학습 자료를 활용하여 AI의 핵심 개념을 습득하세요. 그다음, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 익히는 것이 좋습니다. 파이썬은 AI 개발에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이며, 다양한 AI 관련 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 텐서플로우, 파이토치, scikit-learn과 같은 AI 라이브러리를 사용해 간단한 AI 모델을 직접 만들어보는 것이 좋습니다. 이러한 경험을 통해 AI의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 또한, AI 관련 프로젝트에 참여하거나, 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 실력을 향상시킬 수 있습니다. 당근 팀의 경험을 통해 배우는 것도 좋은 방법입니다. 《요즘 당근 AI 개발》에는 당근 팀이 사용자 문제를 AI로 해결해나가는 여정이 담겨 있습니다. 이 책을 통해 실제 서비스에 AI를 적용하는 방법을 배우고, AI 개발에 대한 영감을 얻을 수 있을 것입니다.

Q.AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제는 흔히 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 모델의 복잡도를 줄이는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델의 레이어 수를 줄이거나, 파라미터 수를 줄이는 등의 방법을 통해 모델의 연산량을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리 과정을 최적화하여 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다. 불필요한 데이터를 제거하거나, 데이터의 형식을 통일하거나, 특성 스케일링을 적용하는 등의 방법을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 임베딩 시멘틱 캐싱과 같은 기술을 사용하여 검색 속도를 향상시킬 수도 있습니다. 또한, 모델을 경량화하거나 양자화하는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델 경량화는 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 모델 양자화는 모델의 파라미터를 저정밀도로 표현하여 모델의 크기를 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 당근 팀은 AI 모델을 서비스에 적용하면서 다양한 성능 문제를 해결해왔습니다. 이러한 경험은 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 소개되어 있습니다. 이 책을 통해 AI 모델 성능 문제 해결에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

Q.당근 팀은 AI를 개발하고 적용하면서 어떤 어려움을 겪었으며, 어떻게 극복했는지 궁금합니다.

당근 팀도 AI를 개발하고 적용하는 과정에서 많은 어려움을 겪었습니다. 'AI로 과연 될까?'라는 의문에서 시작하여 'AI로 어떻게 하면 될까?'라는 고민을 거듭했습니다. 데이터 부족, 모델 성능 문제, 인프라 제약 등 다양한 문제에 직면했습니다. 하지만 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저 등 다양한 팀원들이 협력하여 문제 해결에 나섰습니다. 데이터 확보를 위해 다양한 방법을 시도하고, 모델 성능 향상을 위해 끊임없이 실험하고, 인프라 제약을 극복하기 위해 기술적인 혁신을 이루어냈습니다. 예를 들어, AI 물품 추천 시스템을 개발할 때 초기에는 데이터가 부족하여 추천 성능이 낮았습니다. 이를 해결하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고, 외부 데이터 소스를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결했습니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 다양한 모델 구조와 학습 방법을 시도하고, A/B 테스트를 통해 최적의 모델을 선택했습니다. 이러한 노력 덕분에 AI 물품 추천 시스템은 사용자 만족도를 크게 향상시켰습니다. 이처럼 당근 팀은 AI 개발 과정에서 겪는 어려움을 창의적인 아이디어와 끊임없는 노력으로 극복해왔습니다. 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.