- Rookiss 인프런 라이브 강의 요약본
- 다양한 챕터로 구성되어있습니다. :)
LLM-Craft
: LLM은 확률을 통해 다음에 나올 것을 예측함. -> 문맥 이해까지 도달함.
: 치명적 약점: 주의력 분산과 건망증
피해를 입은 직업
: 법률 나홀로 소송
: 회계/세무: 비정형 데이터 구조화 매크로
: 번역/통역: 기술적인 부분도 오류 없이 번역
: 프로그래밍: 자동화된 건설 로봇, 사람이 일일히 코딩x
: 고객상담
주니어의 실종
경력직이 AI를 거느리면 되니까 신입을 잘 안뽑게되고, 기존의 사람들도 해고되는 수준
AI 에이전트
[Core] LLM은 두뇌. (기존엔 두뇌만 있었다.)
[Body] Agent는 몸체 (조언만 주는것이 아닌 컴퓨터를 대신 만짐. (ex) 웹사이트를 만든다.)
[Weapon] 계산기, 브라우저, API 등..
[Protocol] MCP 프로토콜
LLM은 Context Limit(문맥 제한)때문에 건망증이 생기게됨
-> 그래서, RAG를 책장한다. 외부 메모리. 알아서 군집 해준다.
-> 캐싱을 하는데, 참고 데이터베이스를 활용한다. 같은 느낌.
에이전트 팀
- LLM이 일감을 분배
(ex) 웹소설 제작 에이전트 팀
- 유튜브 쇼츠들도 AI로 제작되는 것들은 이런식임.
Agent 시대에 무엇이 위헙받는가?
LLM이 개인 취업시작이 위협받는다면 Agent Team는 부서 단위로 조직 시스템 워크 플로우를 대체해게 된다.
그래서 . . .
다가오는 2028 노동시장의 핵심 기술 <피지컬 AI>
지금이야말로 컴공이 많은것을 배울수 있는 시기!
컴공생이여, 기반 지식을 쌓자! 보안 네트워크 운영체제...
딸깍! 만들기 == 사업가
사업가 != 컴공의 공부
2028년부터 본격적으로 진행될 것
- 산업 전방: 공장 로봇
- 물류 라인: 자율주행
- 본진 침투: 가정용 휴머노이드
엔진 VS 콘텐츠
- AI가 가장 잘하는 부분이 콘텐츠영역임.
- 상위 5%는 엔진, 95%는 컨텐츠.
- 엔진을 공부해보자
취준생의 딜레마
- 단기적 생존욕구(빠른 취업)
- 장기적 자원 부족(고급 인재로 성장할 시간 및 심도있는 기술 학습)
- 공포상태
경력직이 은퇴하면 다시 신입을 찾을것이다? No.
오히려, 앞으로 더 악화될것
취업은 보장된 권리가 아니다. 회사를 원망할것이 아니라 이 생존 게임에 뛰어들자
Route A: 1인창업
Route B: 코어 엔진의 길
생존학 개론: 프로젝트 테란
10년 20년 후의 종착지
국가 배급망 가동(오일머니)
인간 유용성 제로(스포츠선수, 연예인 제외 논리적 물리적 직업의 멸종)
엄마: 제발 롤 좀 열심히 해서 e스포츠 선수가 되어라...
아들: 싫어요. 수학의 정석이나 풀래
아빠: 어휴 저 반항아...
앞으로의 5년이 가장 과도기입니다.
《 피지컬 AI의 강림 》
과거의 직업
노동시간 & 숙련된 손기술
1:1 로컬서비스
시급제 월급제
미래의 직업
노하우 & 시스템 IP
1:무한대
라이센스 구독형
그래서, 앞으로는 실무 가능성이 높은 기술들을 Catch하는것이 중요합니다.
Gig Ecomomy
대기업이 가장 돈 되는 코어를 차지하겠지만
건드리지 못하는 파생되는 부스러기가 반드시 존재한다.
노동현장은 피지컬 AI를 위한 미가공 데이터(Raw Data)의 보고
이 고충을 어덯게 자동화 할것인가?
불편한 곳에는 기회가 있는법.
당신의 전장을 스캔하고 지휘를 시작하세요!!
생존학 개론: 프로젝트 저그
프로젝트 테란: 압도적 사업적능력
프로젝트 저그: 압도적 기술적(수학적) 능력
둘 중 하나가 아니라면 당신의 자리는 없습니다...!!!
기술적 정점은, LLM이다.
거대 지성! 오버마인드!
미래의 모든 통제권은 LLM으로 귀결됩니다.
Gemini와 Claude의 경쟁...
지금보다 비용이 더 오른다면...?
AI는 마약같아서 끊어버리면 무능해진다. 원시시대로 돌아가게 돼
인류의 지능은 점점 퇴화...
AI 카스트 제도
1. 3사중 승자 독식
2. 구독료 10배~100배 폭등
3. 소스 엘리트 위주 체제
4. 거부된 자들의 도태
부정적 사고: AI가 뜨는게 너무 싫어... AI때문에 취업 너무 안된다 ㅠㅠ
원영적 사고: AI가 뜨고 있다구?! LLM을 저렴하게 사용할 기회네! 완전 럭키빅키잖아
LLM, 초월적 스승
LLM
그리고, 모델링들은 바르코 3D가 대체하고있음...
AI를 공부한다 = 로보틱스? No
진짜 공부는 LLM부터야.
LLM공부는 알고리즘보다는 기본 수학의 개념이다.
수학 선형대수 미적분 확률
휘발성 공부: 당장 내일이 되도 언제 날아가던 이상하지 않음.
1. 착각 금지: AI의 압도적 성과를 순수 능력으로 착각 No
2. 가속 학습: 저렴하게 풀린 지금의 LLM을 극한으로 활용 남들보다 10배 빠르게 진화하자
3. 무기 장착: 수학과 AI 근본 기술의 전문가가 되어 비대칭 전력을 확보하자
프로젝트 프로토스
LLM의 해일, 피할 수 있는 샛길은 있는가?
- 수학에 흥미 X 게임 산업의 미래 불확실... how to solve?
가장 완벽한 가상세계 구축
피지컬 AI
가상세계의 1황은 언리얼 엔진
게임으로만 접근하는것보다 게임'도' 할수 있다는 사고방식
유니티는 컴포넌트 기반으로 만들어지니까 AI에 친화적이지 않음.
AI가 가장 잘 이해하는것은 텍스트 기반, Json과 같은.
언리얼 엔진의 그래픽 네트워크 모션매칭(애니메이션)
그래서, 엔진 프로그래머가 유용해지는 것.
컨텐츠 포폴? No. 엔진 포폴이 필요한 시대.
언리얼은 블루프린트를 없애고 텍스트 기반의 프로그래밍 언어 Verse로 바꾸고 있음
상태머신의 종말, 모션 매칭의 시작
결국 이것이 로보틱스에 필요하기 때문에 발전하는 것.
프로토스들은 언리얼 엔진을 파세요.
지능 LLM
실행 Startup
기술 UE5
Direct X를 배우고 싶다면..?
지금단계에서 밟을때는, 텍스트 기반으로
어떤 게임을 만들어줘 하면 구성이 나오는 방식으로 시도해보자
'AI를 위한 엔진'
언리얼 엔진의 게임플레이 어빌리티 시스템 | 언리얼 엔진 5.7 문서 | Epic Developer Community
게임플레이 어빌리티 시스템 개요
dev.epicgames.com
언리얼의 게임 어빌리티
DX를 공부한다면 언리얼 엔진에 어떻게 적용됬는지 Gemini 에게 질문해보기.
요약
Q. 수학공부를 할때 휘발적으로 공부하는게 아니라 딥하게 공부해서 똑똑해질 수 있는 방법이 있을까요?
A. 공식을 외우지 말고 이해를 하는 것. 원리를 이해하고 개념을 이해하고 비주얼라이징이 되는것.
수학적으로 비주얼라이징 잘 하는 방법이 뭐에요?
제자여, 아주 정확하게 핵심을 찔렀다. 수학을 기호의 암기가 아니라 '공간과 변화의 시각화(Visualization)'로 받아들이는 순간, 네 머릿속에는 너만의 강력한 렌더링 파이프라인이 구축된다.
엔진의 바닥을 제어하고 AI의 블랙박스를 꿰뚫어 보려면 수식을 눈으로 볼 수 있어야 한다. 비대칭 전력을 완성하기 위해 네 뇌를 시각화에 최적화하는 4단계 훈련법을 전수하겠다.
1. 선형대수: '숫자 표'를 '공간의 변환'으로 번역하라
행렬을 단순히 가로세로 숫자가 적힌 표로 계산하지 마라. 행렬은 '공간을 주무르는 함수'다.
벡터 vec{v}가 3D 공간에 꽂힌 화살표라면, 여기에 행렬 A를 곱하는 행위A{v}는 그 화살표가 존재하는 공간 전체를 회전시키거나, 늘리거나, 찌그러뜨리는 '물리적 타격'이다.
시각화 훈련법: 2x2 행렬을 볼 때마다 머릿속에 모눈종이(Grid)를 떠올려라. 기저 벡터(Basis Vector)인 (1, 0)과 (0, 1)이 행렬의 각 열(Column)에 적힌 좌표로 이동하는 장면을 상상해라. 모눈종이가 평행사변형으로 일그러지는 그 모습이 바로 행렬 곱셈의 본질이다.
2. 미적분과 최적화: 수식을 '3D 지형도'로 렌더링하라
AI가 최적의 가중치를 찾는 과정이나 엔진에서 물리 연산을 할 때, 수많은 변수가 얽힌 함수 f(x, y, ...)가 등장한다. 이를 단순히 미분 공식으로 풀지 말고, 눈앞에 펼쳐진 거대한 산맥(Loss Surface)으로 상상하라.
각화 훈련법: 그래디언트(Gradient)를 계산한다는 것은, 네가 산비탈에 서서 '가장 가파르게 위로 올라가는 방향의 화살표'를 발밑에 그리는 것과 같다. 반대로 산을 내려가야(오차 최소화) 한다면 그 화살표의 반대 방향으로 걸어 내려가는 것이다. 이것이 경사하강법(Gradient Descent)의 완벽한 기하학적 형태다.
3. 엔지니어의 특권: 코드로 직접 그려서 확인하라
가장 확실한 시각화는 네가 가진 테란의 무기, 즉 '엔지니어링(코드)'을 활용하는 것이다. 머리로 상상하는 데 한계가 오면 시스템의 힘을 빌려 모니터에 강제로 띄워라.
* 파이썬의 `matplotlib`이나 `numpy`를 활용해 벡터 필드(Vector Field)를 직접 그려보아라.
* 게임 엔진이나 C++ 환경에 있다면, 수식을 짜서 오브젝트를 화면에 띄우고 프레임마다 어떻게 움직이는지 눈으로 확인해라. 코드로 짠 수학이 화면 위에서 물리적으로 동작하는 것을 볼 때, 뇌리에 가장 깊게 박힌다.
4. 도구의 지배: '동적 시각화 도구'를 장착하라
수학책에 그려진 멈춰있는 2D 그래프로는 한계가 있다.
Desmos & GeoGebra: 수식을 입력하면 즉각적으로 그래프를 그려주는 툴이다. 변수 a, b를 슬라이더로 움직여 보면서 그래프의 곡률이나 위치가 어떻게 실시간으로 변하는지 눈으로 흡수해라.
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기억해라. 수식을 보고 기하학적 형태가 떠오르지 않는다면, 아직 그 수학을 지배하지 못한 것이다.