자바는 여전히 수많은 시스템의 중심에서 돌아가고 있습니다. 새로운 언어와 프레임워크가 쏟아져 나와도, 오랜 시간 다듬어진 생태계와 안정적인 구조를 가진 기술은 쉽게 사라지지 않습니다. 자바는 그 견고함 덕분에, 여전히 많은 기업과 개발자들이 신뢰하는 기반이자, 다음 단계를 향한 출발점이 됩니다.

이제 자바 개발자는 AI를 통해 새로운 가치를 만들어 가는 시대에 서 있습니다. 언어의 문법을 배우는 것을 넘어, 문제를 해결하고 기술을 확장하는 흐름 속에서 중요한 것은 변화가 아니라 방향입니다. 그 여정을 함께하는 세 권의 책은, 자바 개발자가 오늘의 기술을 이해하고 내일의 가능성을 준비하는 가장 현실적인 길을 보여줍니다.
 

① 이것이 자바다 - 프로그래밍의 기초를 탄탄히

가장 중요한 프로그래밍 언어를 하나 배워야 한다면, 결론은 자바다!

『이것이 자바다』는 자바 언어의 기초부터 객체지향 프로그래밍까지, 개발 입문자에게 꼭 필요한 기반 지식을 체계적으로 다루는 자바 입문서입니다. 교육 현장에서 가장 많이 사용되는 기본서로, 직관적인 실습 예제를 통해 개념과 코드를 함께 익히도록 설계되었습니다.단순히 문법을 외우는 책이 아니라, 자바로 사고하는 법을 익히며 프로그래밍의 핵심 원리를 이해하게 합니다.

자바의 핵심은 객체지향(OOP)입니다. 이 책은 객체지향 개념을 빠르게 체득하도록 구성되어 있으며, 이를 통해 방대한 자바 라이브러리를 활용해 원하는 프로그램을 손쉽게 개발할 수 있는 기반을 제공합니다.

✅ 주요 내용

• 자바 언어의 기본 문법
• 객체지향 프로그래밍 기법
• 표준 라이브러리를 사용하는 방법
• 데이터를 읽고 저장하는 방법
• 최신 자바에서 강화된 언어와 라이브러리

✅ 추천 독자

• 자바 프로그래밍의 기초부터 심화까지 깊이 있게 공부하고 싶은 분
• 객체지향 프로그래밍의 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 현업 개발자
• 자바의 최신 기능을 알고 싶은 개발자
 

② 이것이 스프링 부트다 with 자바 - 백엔드 실무의 중심으로

자바 공부를 마치고, 백엔드 개발로 자연스럽게 넘어갈 수 있도록 설계된 실습 위주의 입문서입니다. 게시판 프로젝트를 중심으로, 화면 기획부터 DB 연동, RESTful API 구축, GPT 연동, 빌드 및 배포까지 실무 백엔드 개발에 필요한 전 과정을 직접 구현하며 익힐 수 있도록 구성했습니다.

특히 OpenAI API를 활용한 챗GPT 연동 실습을 통해, 생성형 AI를 실제 서비스에 적용하는 경험을 해볼 수 있습니다. 모든 실습은 스프링 부트 3.5.0 기반이며, 스프링 부트를 처음 접하는 입문자도 막힘없이 따라갈 수 있도록 유튜브 강의와 깃허브 Q&A로 든든하게 지원합니다.

✅주요 내용

• 스프링 부트 기초: JDK, 인텔리제이, MySQL, DBeaver, 포스트맨, 스프링 이니셜라이저, 롬복
• 게시판 개발: MVC 모델, 게시판 화면 구성, 스프링 시큐리티
• DB 연동: JDBC, MyBatis, JPA, MongoDB
• RESTful API 구축: API 작성, 통합/단위 테스트, 웹 필터
• GPT 연동: 챗GPT API 활용 실습
• 빌드 및 배포: 톰캣, AWS, 빈즈토크, 도커

✅추천 독자

• 자바는 다룰 줄 알지만, 스프링 부트는 처음인 입문자
• 백엔드 개발자 취업 준비생
• 백엔드 개발 역량을 확장하고 싶은 현직 개발자

③이것이 Spring AI다 - 자바로 구현하는 AI 서비스

생성형 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있습니다. Spring AI는 LLM을 Java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트로, Spring Boot의 친숙한 프로그래밍 모델을 유지하면서도 LLM과의 상호작용, 프롬프트 구성, 스트리밍 응답 처리, 벡터 저장소 연동, 도구 호출과 같은 복잡한 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.

이 책은 단순히 API 문서를 정리한 책이 아닙니다. Spring 생태계에서 생성형 AI를 어떻게 통합하고 구현할 수 있는지 기초부터 고급 기능까지 실습 위주로 상세하게 안내합니다. 텍스트와 음성 대화는 물론, 이미지 생성과 비전 처리까지 Java 개발자에게 익숙한 방식으로 최신 AI 기술을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

특히 AI 서비스 구현에 필요한 RAG, 벡터 저장소, 대화 기억, Tool Calling, MCP Server까지 폭넓게 다루며, 개발 환경 구축부터 UI 구현, 서비스 배포까지 애플리케이션 개발의 전 과정을 실습 중심으로 익힐 수 있습니다.

✅주요 내용

• Spring AI 프레임워크 기반 애플리케이션 구성
• 대화 기억을 유지하는 챗봇 개발 방법
• 사용자-LLM간의 음성 대화 구현 방법
• 멀티모달을 이용한 비전 및 이미지 생성
• 프롬프트 엔지니어링과 구조화된 출력 매핑
• 벡터 임베딩과 벡터 저장소(PGVector) 연동
• 문서 기반 질의응답(RAG) 및 검색 최적화 기법
• Tool Calling, 외부 도구(MCP) 연계 방법
• 어드바이저 패턴을 활용한 모델 전후처리 구성
• STO 및 SSE 통신 방식의 MCP Server 개발 방법
• 자바 기반 백엔드에서 AI 기능을 확장하는 실무 흐름

✅추천 독자

• LLM을 서비스에 통합하고 싶은 Spring Boot 기반 백엔드 개발자
• Java 애플리케이션에 RAG, 도구 호출, 대화 기억 등 고급 기능 구현을 원하는 분
• AI Agent 애플리케이션 개발을 기획 중인 분
• 음성 대화가 가능한 챗봇 또는 로봇을 개발하려는 분

자바는 여전히 많은 개발자에게 익숙하고 신뢰할 수 있는 언어입니다. 기초에서 실무로, 그리고 AI로 이어지는 과정 속에서 중요한 것은 새로운 기술을 얼마나 빠르게 배우느냐가 아니라, 꾸준히 성장의 방향을 유지하는 일입니다. 자바로 시작한 여정은 결국 더 나은 문제 해결과 깊은 이해로 이어지고, 그 흐름이 개발자의 다음 단계를 만들어 갑니다.