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Copilot => AI 코딩 자동완성 기능

 

함수를 일일히 짜는것이 아닌

해당 함수가 어떤 기능을 해야하는지 커맨드만 쓰면 됨

 

Copilot 은 Open AI 의 Codex로 구동되어진다.

 

- Codex 는 GPT3의 후손격

- GPT3는 사람이 쓰는 것 같은 텍스트를 생성한다.(블로그, 뉴스,댓글,논문 등등 모든것을 학습했기 때문)

 

Codex는 깃허브의 오픈소스들로 학습,훈련을 하였다.

 

Open AI는 MS와 독점계약

=> 더 이상 오픈 소스 X

 

Copilot 의 사용법

=> 함수명을 상세하게 적기

=>//를 사용하여 적기

 

선택지를 제공하기도 함

js, go 등의 프로그래밍 언어뿐만 아니라 css도 가능

 

프래그래머나 디자이너 같은 컴퓨터 작업 근무자를 대체 가능하다고 한다.

 

허나 결국 AI가 코딩을 하는것이 아닌

코드가 어떻게 생겼는지 그 패턴을 알뿐이므로

실수를 고쳐줄(평가해줄) 사람이 필요하다

=>즉, 아직은 대체가 힘들다

 

하지만 스택오버플로우에겐 위협이 될 것이다.

 

캠브릿지 대학의 연구발표에 따르면 개발자는 

프로그래밍의 반절의 시간을 개발이 아닌 디버깅에 시간을 할애한다고 한다.

Copilot의 발달로 코딩 시간은 더욱 단축될것으로 예상

 

아까 말했듯 Copilot은 실수가 많다

이유는 훈련시킨 코드 중 버그투성이 코드들 또한 포함되어 있기 때문이다.

 

그러므로 개발자는 Copilot이 제안하는 선택지가 무엇을 뜻하는지, 무엇이 상황에 더 알맞는지를 알고 선택해야 한다.

 

반복적이고 지루한 작업은 줄어들고 창의적이고 뭔가를 만드는 일에 집중할 수 있게 도와줄것이다.

 

 

 

웹은 인터넷에 연결된 컴퓨터들이라고 생각해보자.

컴퓨터들이 서로를 찾는 방법은 IP 주소를 통해서 찾는다.

IP주소는 그냥 긴 숫자들

IP로 명령을 내리기엔 유저의 불편함이 큼

=> 도메인 네임 시스템을 도입 ( 거대한 전화번호부를 연상하면 됨)

ex) 브라우저에 google.com을 치면

     브라우저는 전화번호부에게 물어보고 결과값(8.8.8.8) 이 나오면

     그 IP로 이동

 

더 정확히 말하면

전화번호부는 큰게 있고 큰것이 작은것에 연결시켜줌

하위 전화번호부를 registry라고 명칭(.com .net .co등등)

 

레지스트리를 사기위해서는 도메인 리셀러들에게 가면 된다.

 

ICANN은 도메인을 관리하는 비영리기관으로 (상위 전화번호부를 관리)

레지스트리를 직접 만들고싶고 운영하고 싶다면 이곳에서 신청가능(단, 신청비용만 억단위)

 

 

 

알고리즘이 필요한 경우

=> 프로그램 완성을 하고 버그도 없고 완벽히 동작하지만

     이유는 모르겠는데, 어플이 너무 느릴때

     어디서 최적화해서 빠르게 해야될 지 모를때

 

처음에는 동작에 신경쓰고 

그 단계를 지나면 코드의 퀄리티에 신경쓰기 시작함

 

정의

알고리즘 : 여러개의 지시사항,

              어떠한 액션 수행을 위해 컴퓨터가 수행해야하는 것들,

              목적을 당성하기 위한 여러개의 행동들

 

데이터 구조 : 요즘세상에서 데이터는 기름과 같다.

                  AI,정부,기업 등등 모두 우리의 데이터를 원하기에 무료 서비스제공을 많이함 

                  프론트엔드라면 못생긴 json데이터를 가져와서 아름답게 꾸밈

                  백엔드는 데이터베이스를 다뤄야함 

 

                  데이터 구조는 결국 이 데이터를 정리하는 것 => 어떻게 정리하느냐에 따라서 스피드에 영향을 줌