https://ipython.org/install.html

Installing IPython

There are multiple ways of installing IPython. This page contains simplified installation instructions that should work for most users. Our official documentation contains more detailed instructions for manual installation targeted at advanced users and developers.

If you are looking for installation documentation for the notebook and/or qtconsole, those are now part of Jupyter.

I already have Python

If you already have Python installed and are familiar with installing packages, you can get IPython with pip:

pip install ipython

I am getting started with Python

For new users who want to install a full Python environment for scientific computing and data science, we suggest installing the Anaconda or Canopy Python distributions, which provide Python, IPython and all of its dependences as well as a complete set of open source packages for scientific computing and data science.

1. Download and install Continuum’s Anaconda or the free edition of Enthought’s Canopy.
2. Update IPython to the current version using the Terminal:

Anaconda:

conda update conda
conda update ipython

https://pypi.org/project/ipython/

 pip install sympy

https://pypi.org/project/sympy/

2차 방정식은 2차 다항식 방정식으로, 일반적인 형태는 다음과 같습니다:

Python으로 2차 방정식 풀기

아래는 Python을 사용하여 2차 방정식의 해를 구하는 예제 코드입니다:

import cmath  # 복소수 계산을 위해 cmath 모듈 사용

def solve_quadratic(a, b, c):
    # 판별식 계산
    discriminant = b**2 - 4*a*c
    
    # 근의 공식 사용
    root1 = (-b + cmath.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
    root2 = (-b - cmath.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
    
    return root1, root2

# 예시: a, b, c 값 입력
a = 1  # x^2의 계수
b = -3  # x의 계수
c = 2  # 상수항

# 함수 호출하여 근 구하기
roots = solve_quadratic(a, b, c)

# 결과 출력
print(f"방정식의 근: {roots[0]} 과 {roots[1]}")

엔터프라이즈 IT의 고질적 문제 중 하나는 인식과 현실 사이의 격차다. 그리고 생성형 AI(genAI) 벤더들또한 과대 약속에 대한 대가가 크다는 것을 곧 깨닫게 될 것이다.

준비되지 않은 기술을 밀어붙인 비기술 부문 고위 경영진(CFO, CEO, COO 및 일부 이사회 구성원)은 향후 도입에 저항하게 되기 쉽다. 아이러니한 점은 나중에 도입된 기술이 약속된 이점을 제공할 가능성이 더 높다는 것이다. ‘나중에 들려온 ’늑대가 나타났다”가 진실이었던 것과 비슷하다.

ROI를 실현하지 못한 비즈니스 사례는 흔하다. 곧 출시될 애플 아이폰에서도 그럴 가능성이 크다. 애플은 일부 아이폰 16 라인에 온디바이스로 작동하는 AI(브랜드명은 애플 인텔리전스)를 추가할 예정이다. 이론적으로 온디바이스 생성형 AI는 (클라우드에 비해) AI 응답 속도를 높일 수 있으며, 시리가 모든 앱에서 정보를 원활하게 가져오는 시나리오를 가능하게 한다.

이러한 설정은 결국 앱 역할을 바꿔낼 수 있다. 날씨 앱이 실행되어 시간별 일기 예보를 알려줄 때까지 기다릴 필요 없이 시리가 더 쉽고 빠르게 알려주는 식이다. 예를 들어, 필자는 습도만 알려주는 앱이 하나 있고, 문자 메시지, 이메일, 녹취된 음성 메일 외에도 6가지 이상의 커뮤니케이션 앱(왓츠앱, 웹EX, 시그널l 등)과 직접 메시지를 보낼 수 있는 앱(링크드인, X, 페이스북)을 사용하고 있다. 내가 이 모든 것을 관리해야 할 이유가 있을까?

이론적으로는 애플 인텔리전트는 모든 비트와 바이트 정보를 통합하여 일관된 형식으로 내 커뮤니케이션과 업데이트를 전달할 수 있을 것이다.

하지만 이상과 현실은 다르다. 친구이자 동료 기술자인 제이슨 펄로우의 글에 따르면, 애플이 제공하는 슬림화된 생성형 AI는 오히려 실망을 불러일으킬 수 있다.

“일반적인 iOS 또는 맥OS 기능 업그레이드와 달리, 애플 인텔리전스는 약 30억 개의 매개변수가 포함된 자체 개발한 대규모 언어 모델(LLM)인 애플 파운데이션 모델의 축소 버전을 로드한다. 수천억 개의 파라미터를 자랑하는 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 모델에 비하면 매우 작은 규모다. 데스크톱 컴퓨터에서 실행할 수 있는 메타의 오픈소스 라마 3조차도 80억 개의 매개 변수를 가지고 있다”라고 그는 기술했다.

게다가 애플 인텔리전스는 최대 2GB의 RAM을 차지한다. 램 부족 현상이 나타나거나 다른 아이폰 기능의 성능 저하가 나타날 수 있는 것이다. 또한 배터리 성능이 저하되어 기기의 다른 모든 기능이 저하될 수 있다.

결론은 이렇다. 이 초기 출시 버전은 배터리와 메모리 소모할 가능성이 높으며 여타 생성형 AI 솔루션과 비교해 성능이 떨어질 것이다. 이는 구매자의 후회를 불러일으킬 수 있다.

그리고 앱 개발자 문제도 있다. 첫째, 앱 개발자가 애플 API를 사용하여 애플 인텔리전스와 잘 작동하는 앱 버전을 제공하기까지는 시간이 걸릴 가능성이 크다. 개발자에 따라서는 애플 인텔리전스 지원이 그들에게 도움이 되지 않았을 수 있다. 애플이 데이터를 손쉽게 가져와 시리를 통해 제공할 수 있게 되면 독립형 앱의 가치가 떨어지지 않을까? 그러면 수익화 전략이 약화되지 않을까? 시리가 필요한 정보를 직접 제공할 수 있는데 굳이 영화 티켓이나 콘서트장 앱의 광고를 볼 이유가 있을까?

애플의 약속을 검토한 리서치 기관 IDC는 이 새로운 기술이 초기에는 휴대폰 판매량을 늘릴 수 있을 것으로 예상했다. ‘처음에는’이 핵심 단어다. 사람들은 종종 기술적인 약속에 따라 구매하지만, 이후 다른 사람들과 이야기를 나누고 실제 경험을 바탕으로 향후 휴대폰을 구매할지(또는 방금 받은 휴대폰을 유지할지) 결정한다.

다시 엔터프라이즈 IT와 생성형 AI로 돌아가 본다. 허황된 약속을 믿고 생성형 AI 도입을 추진한 기업 경영진이 인내심을 갖고 희망을 유지할 가능성은 크지 않다. 오히려 의미 있는 ROI가 나타날 것으로 예상되는 시점(대략 2~3년 후)이 되면, 초기 배포에 대한 피로감을 느끼고 다시는 속고 싶지 않다는 생각을 가지게 될 것이다.

문제는 생성형 AI 벤더들이 비현실적인 약속을 내세우며 단기적인 판매를 촉진할 가능성이 크다는 점이다. 기업 CIO를 대상으로 판매하는 벤더(오픈AI, 마이크로소프트, 구글, 아마존)든 소비자 대상 벤더(애플)든 자멸적인 마케팅 접근 방식일 수 있다.

과대 약속은 위험하고 무모한 전략이다. 하지만 요즘 엔터프라이즈 생성형 AI 영업에서는 과장된 약속이 지나치게 당연시되고 있는 듯하다.  https://www.ciokorea.com/news/349661

기술 인력 개발 기업 플루럴사이트Pluralsight)의 최근 AI 기술 보고서에 따르면 임원 및 IT 리더의 40%만이 직원을 대상으로 공식적인 AI 교육을 실시하고 있다고 답했다. 그리고 직원 AI 교육에 대한 CIO의 책임이 점점 더 커짐에 따라 IT 리더는 기업의 AI 준비성 책임 측면에서 해법을 찾아내야 할 처지에 놓일 가능성이 크다는 진단이다.

직원들도 주목하고 있다. 디지털 워크플레이스 공급업체 Slingshot이 8월에 발표한 설문조사 결과에 따르면 응답 직원의 다수는 AI에 대해 제대로 교육이나 훈련을 받지 못했다고 느끼고 있었다.

플루럴사이트의 생성형 AI 수석 저자 데이비드 해리스는 “일하는 방식을 완전히 뒤엎는 새로운 기술이 등장할 때마다 많은 사람들이 촉각을 곤두세운다. 내가 보기에 모든 비즈니스 관계자는 AI를 어떤 식으로든 도입해야 한다고 생각한다. 그러나 그 방법을 정확히 아는 사람은 드물며, 직원들의 지식 수준에 대해 확산하는 이도 거의 없다"라고 말했다.

그에 따르면 채용 시장을 통해 AI 기술 격차를 메우기도 쉽지 않다. 비교적 최근의 기술인 데다 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 해리스를 비롯한 업계 전문가들은 또 개발자, 영업사원, 사무직에 이르는 모든 직원이 AI 교육을 통해 혜택을 받을 수 있다고 강조했다. 

한편 IT 직원들조차도 AI가 일자리를 대체하는 것에 대해 우려하고 있다. 플루럴사이트의 설문조사에 참여한 IT 전문가 중 거의 4분의 3은 AI가 자신의 기술을 쓸모없게 만드는 상황을 우려한다고 답했다.

인재 유지에 영향
이키가이 랩스(Ikigai Labs)의 사장인 카말 알루왈리아는 AI가 고용 시장에 큰 영향을 미칠 것이기에 직원 대상의 AI 교육이 필수적이라고 강조했다. 이키가이 랩스는 소량의 기업 데이터로 작동하는 생성형 AI 툴을 제공하는 업체다.

AI와 일자리 사이의 관계에 대한 알루왈리아의 전망은 복합적이다. 그는 AI가 오늘날 IT 일자리의 3분의 1을 없애지만, 나머지 3분의 1은 AI를 통해 향상될 것이라고 예측했다. 또 미래 일자리의 또 다른 3분의 1은 AI에 의해 창출될 것으로 그는 전망했다.

HR 회사 에잇폴드닷에이아이의 사장을 역임한 바 있는 알루왈리아는 “일자리 대체 현상이 상당할 것이며, 우리 생각보다 더 빨리 일어날 것이라고 본다. 나는 만나는 모든 사람들에게 업무 적절성을 유지하기 위해서는 기술을 배울 준비가 되어 있어야 한다고 직설적으로 이야기하고 있다”라고 말했다.

그에 따르면 조직은 지금 당장 AI 교육에 투자할 필요가 있다. CIO와 기타 경영진은 직원들이 최신 AI 기술을 지속적으로 학습하도록 장려해야 하며, AI 교육을 잘 활용한 직원들의 성공 사례를 알려야 한다. 시장에 AI 전문 인력이 부족하다는 점을 감안할 때 더욱 그렇다.

알루왈리아는 “재교육, 업스킬링에 대한 시각을 바꿔야 한다. 경영진이 이러한 변화를 방관하고 다른 중간 관리자나 개인이 처리하도록 조치해선 안 된다. 경영진이 변화를 지지하도록 해야 한다. 그래야 분위기가 조성되기 때문이다”라고 말했다.

플루럴사이트 설문조사에 따르면 IT 전문가의 74%가 AI로 인해 자신의 기술이 무의미해질 것이라고 우려하는 반면, 81%는 현재 자신의 역할에 AI를 통합할 수 있다고 확신하고 있었다. 점점 더 많은 IT 전문가들이 AI 교육을 자신의 커리어에 필수적인 것으로 바라보고 있었다. AI 업스킬링에 IT 전문가를 적극적으로 참여시키지 않는다면 인재가 빠져나갈 가능성이 커지는 셈이다.

조화롭게 구성
디지털 컨설팅 회사인 웨스트 먼로 파트너스의 AI 및 엔지니어링 부문 수석 파트너인 에릭 브라운은 만연한 위기감이 틀리지 않다고 진단하며, 조직과 직원 모두 '모든 곳에 AI가 존재하는' 미래에 대비해야 한다고 말했다.

그는 이어 AI 교육은 직원과 AI 간의 '조화'를 구축하고 인간이 결정권을 행사하는 모습을 보여주는 데 초점을 맞춰야 한다고 설명했다. “인간의 창의성과 비판적 사고를 AI의 효율성을 결합해야 최상의 결과를 얻을 수 있다"라고 브라운은 말했다.

또 일부 직원은 다른 직원보다 AI의 영향을 더 많이 받겠지만, 교육은 모든 직원에게 제공되어야 한다. 그는 “최고 경영진을 포함해 모든 직원에 대해 투자해야 한다. 교육에 대한 접근성을 민주화한다는 것은 모든 사람이 AI를 발전시키는 문화를 조성하는 데 기여하고 책임을 질 수 있다는 것을 의미한다”라고 그는 말했다.

AI 교육의 필요성을 강조하는 목소리가 높지만 현실적인 여러 어려움이 있다. 데이터 분석 및 AI 도구 제공업체인 Seeq의 CTO 더스틴 존슨은 교육에 참여할 시간이 부족한 직원이 많으며, 지속적인 교육이라면 더욱 그렇다고 지적했다. 직원 개개인의 필요에 맞춰 참여하기 적합한 적시 교육 과정을 마련해야 할 이유라고 그는 덧붙였다. 그에 따르면 이는 AI 교육 도구에 주목할 이유이기도 하다. AI 기반 교육 도구는 자료를 통합하고 고객 기업 고유의 특정 장비와 프로세스에 맞는 정보를 제공할 수 있기 때문이다. 

선구자들에게 기회를
존슨은 또 AI에 적극적인 직원들이 AI로 작업할 수 있도록 허용할 것을 권장했다. 이들 선구자들이 성공을 거두고 환각 및 기타 AI 문제를 피한 방법을 보여주는 웨비나 및 기타 이벤트를 개최하는 방안도 검토할 만하다는 설명이다.

“이러한 세션은 AI에게 질문하는 방법, 문서를 정확히 검색하는 방법 등을 공유할 수 있는 기회를 제공한다. 또 산출 결과를 검증할 수 있는 방법을 확산시킴으로써 기술에 대한 신뢰도를 높이게 된다”라고 그는 말했다.

한편 AI 기술이 빠르게 발전하고 있다는 점이 감안하라고 플로럴사이트의 해리스는 전했다. 새로운 기능과 용도를 반영하기 위해 AI 교육 과정을 정기적으로 업데이트할 필요가 있다. 어떤 경우에는 AI 교육 과정에서 제공되는 정보가 일주일도 안 되어 구식이 될 수 있다고 그는 덧붙였다. 

해리스는 “연 단위, 월 단위의 업데이트 소식이 아니다. 어제와 내일의 문제다”라고 말했다. https://www.ciokorea.com/news/349675

https://www.cursor.com/

The AI Code Editor
Built to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.

제품개발을 주저하는 비개발자를 위해

https://disquiet.io/

https://disquiet.io/@williamjung/makerlog/%EC%A0%9C%ED%92%88%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9D%84-%EC%A3%BC%EC%A0%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B9%84%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EB%A5%BC-%EC%9C%84%ED%95%B4

• Cursor가 새로운 기능인 Composer를 공개
  • Composer는 파일 생성, 파일 간 관계 형성, 코드 직접 실행이 가능한 것이 특징
• 기술의 민주화로 비개발자도 제품 개발이 가능해짐
  • 제품 개발의 주요 장벽은 이제 코딩에 대한 막연한 두려움뿐임
• 제품 개발의 난이도가 글쓰기와 비슷해짐
  • 좋은 제품 개발을 위해서는 기술 이해와 다양한 경험이 중요
• Composer 사용을 위한 환경 설정 가이드
  1. Cursor 다운로드
  2. Next.js 앱 생성
  3. 파일 구조 설명
  4. 개발 서버 실행 (npm run dev)
  5. Shadcn UI 설치
  6. Composer 활성화
• AI와 효과적으로 소통하는 방법 3가지
  1. AI에게 구조화 맡기기
  2. 원하는 디자인 캡처해서 AI에게 제시하기
  3. AI의 주의력 활용하기 (구체적인 지시 제공)
• Instruction 파일 업로드 방법
  • 마크다운 형식으로 프롬프트 저장하여 AI 출력물의 일관성과 효율성 향상
• 실제 사례로 3시간 만에 디스콰이엇 광고 소개 페이지 제작 경험 공유
• 기타 Composer 활용 사례들