들어가기 전에
프로그래밍 언어를 배우는 것은 보통 눈이 침침해질 때까지 문서를 멍하니 들여다보는 것을 뜻하는 경우가 많습니다. 구글의 노트북LM은 학습 방식을 혁신하고 있습니다. 노트북LM을 사용하면 딱딱한 기술 PDF를 흥미로운 대화로 바꿔 쉽게 지식을 습득할 수 있습니다. 노트북LM의 AI 기능을 활용하여 파이썬 학습 방식을 바꾸고 혁신하는 방법을 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: I used NotebookLM to learn about Python and I should have soone
- URL: https://www.xda-developers.com/used-notebooklm-to-learn-about-python-should-have-sooner/
파이썬 학습을 위한 현재 방식
아주 오랫동안 파이썬과의 인연은 껄끄러웠습니다. 주로 유튜브에서 시작했죠. '4시간 만에 파이썬 마스터하기'처럼 평점이 높은 강좌를 찾아서 커피 한 잔 마시고 자리에 앉았습니다. 강사가 변수, 반복문, 논리를 어렵지 않게 설명하는 걸 지켜보곤 했습니다.
지켜보는 동안 모든 게 완벽하게 이해가 됐습니다. 생산적인 기분이 들었고, 뭔가를 배우고 있는 것 같았죠. 그런데 영상을 닫고 빈 VS 코드 창을 여는 순간, 머릿속이 하얗게 변하기 시작했습니다.
영상을 다시 보고, 관련 문서도 읽어보고, 주제를 더 잘 이해하려고 노력해야겠습니다. 기술적으로는 이게 올바른 학습 방법이지만, 실제로는 어떨지 모르겠네요. 정말 악몽 같았습니다. 파이썬 문서는 자세하지만, 딱딱하고, 밀도가 높고, 학술적입니다. 데코레이터나 람다 함수에 대한 내용을 원시 텍스트로 읽는 것은 마치 사전을 읽어서 새로운 언어를 배우는 것과 같았습니다.
20분 동안 한 문단을 멍하니 바라보며 같은 문장을 반복해서 읽곤 했습니다. 파이썬 튜토리얼과 텍스트 기반 학습의 지루함 사이에서 꼼짝도 못 하는 상황이었죠. 절충안이 필요했는데, NotebookLM을 사용하기 시작하고 나서야 그 답을 찾았습니다.
참고 영상:
노트북LM을 실용적인 튜터로 활용하기
그래서 다른 방법을 시도해 봤습니다. PDF 파일을 뒤적거리거나 챗봇 코드를 무작정 복사하는 대신, NotebookLM에서 새 노트북을 만들고 공식 Python 문서와 제가 가장 좋아하는 YouTube 동영상 두 개를 끌어다 놓았습니다.
NotebookLM은 마크다운 파일을 지원하기 때문에 Obsidian Vault에 있는 제 개인 Python 관련 파일도 업로드했습니다. 전체 과정은 몇 분밖에 걸리지 않고, 노트북을 바로 사용할 수 있습니다.
ChatGPT를 사용해 코딩을 배우셨다면 그 위험을 잘 아실 겁니다. 존재하지 않는 라이브러리를 생성하거나 잘못된 구문을 제공하는 경우가 종종 있습니다. 상황이 악화될 수 있습니다.
NotebookLM을 사용하면 AI가 제가 업로드한 문서만 확인합니다. 설명을 믿을 수 없거나 전체 맥락을 보고 싶을 때는 인용 부분을 클릭하면 공식 문서에서 해당 정보가 있는 정확한 단락으로 바로 이동할 수 있습니다.
갑자기, 저는 AI와 대화하는 게 아니라 제가 공부하는 특정 학습 자료와 대화하고 있었습니다. 알고 보니, 제가 무엇을 따라가려고 하는지 정확히 알고 있는 무료 튜터였습니다.
노트북LM 실제 사용 사례
구글 검색을 하거나 챗봇에게 질문하는 대신, 바로 파이썬 노트북으로 들어갑니다. 제가 선택한 공식 파이썬 문서와 교재를 기반으로 하기 때문에, 매우 구체적인 질문을 해도 확실한 답변을 얻을 수 있습니다. 노트에 질문할 수 있는 종류의 질문은 다음과 같습니다.
- 튜플과 리스트의 차이점을 설명하세요.
- Python 3.8과 Python 3.12 사이에 도입된 주요 기능의 타임라인을 작성하세요.
- Microsoft Excel에서 어떤 Python 라이브러리를 사용할 수 있나요?
- 파이썬의 객체 지향 프로그래밍에 대한 퀴즈를 만들어 주세요.
- 어떤 특정 Python 라이브러리와 기능이 Excel 데이터를 가장 크게 개선할 수 있을까요?
NotebookLM은 단순한 Q&A 세션을 넘어섭니다. 클릭 한 번으로 제가 업로드한 500페이지 분량의 Python 핸드북 전체를 두 명의 진행자가 진행하는 흥미로운 팟캐스트로 만들 수 있었습니다. 앉아서 책을 읽으려고 애쓰는 대신, AI 호스트가 GIL의 미묘한 차이 또는 asyncio의 아키텍처에 대해 논의하는 것을 들을 수 있습니다.
마지막으로 가장 큰 장점은 포괄적이고 체계적인 Python 리소스를 구축한 후에는 전체 노트북을 다른 사람들과 공유할 수 있다는 것입니다. 단순히 파일 몇 개만 보내는 게 아니라, 전체 학습 자료를 공유할 수 있습니다. 친구나 동료에게 주면 제가 업로드한 자료를 모두 읽고, 퀴즈를 모두 복습하고, NotebookLM 튜터와 직접 채팅할 수도 있습니다.
마치며
읽지 않은 문서가 산더미처럼 쌓여 있거나 코딩 여정에서 막혔다고 느낀다면, 이제 새로운 것을 시도해 볼 신호로 받아들이세요. 복잡한 파이썬 가이드 하나를 골라 노트북에 업로드하고 '오디오 개요' 버튼을 누르세요. 이 기능은 자료를 수집하는 것과 실제로 이해하는 것 사이의 간극을 메워줍니다. 파이썬 학습이 너무 번거로워서 미뤄왔다면, 앞에서 소개한 방법을 적용해 보세요.
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