입문

4 챕터 · 42 수업

AI와 함께 살아가기 위한 필수 지식

AI를 이해하기 위한 핵심 개념 및 주요 활용 분야를 배워 보세요.

내 강의

Chapter 1

AI와 공존하기 위한 AI 필수 지식

‌

Lessons

‌

AI는 어떻게 지능을 갖게 되었을까?

AI에서 모든 정보는 숫자로 표현됩니다

다양한 AI 종류와 생성형 AI

AI는 무엇을 어떻게 배울까? 데이터에서 패턴을 학습하는 원리

AI 학습에서 가중치를 조절한다는 것은 어떤 의미일까?

생성형 AI의 대중화를 이끈 트랜스포머 모델

토큰(Token)과 컨텍스트 윈도우(Context Window)

추론: 학습된 패턴으로 새로운 답을 구성하는 과정

AI가 답변을 확률적으로 생성하는 원리

Temperature와 Top-p의 개념

AI의 실수, 할루시네이션이란?

AI가 발전하는데 왜 GPU가 금값이 되었을까?

NVIDIA가 성장한 배경과 CUDA의 개념

구글의 반격: TPU(Tensor Processing Unit)

Chapter 2

주요 AI 모델별 특징과 활용 전략

‌

Lessons

‌

GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek의 설계 방향

대규모 언어 모델(LLM)을 만드려면 어느정도의 데이터와 비용이 필요할까?

GPT: 생성형 AI 패러다임을 만들고 세상을 바꾼 모델

Claude: 긴 문맥과 안전을 함께 잡는 대화형 AI

Gemini: Google 생태계와 멀티모달을 품은 대화형 AI

Grok: 실시간 정보를 반영하는 직설적인 AI

DeepSeek: 효율성에 특화된 AI

업무 유형별 AI 선택 가이드

AI 운영 비용을 줄이기 위한 5가지 노하우

AI 실습: 여러 모델들의 응답을 비교하기

Chapter 3

프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 그리고 AI 활용 전략

‌

Lessons

‌

프롬프트(Prompt)는 무엇일까?

원하는 답변을 한 번에 얻는 프롬프트 작성법

AI는 질문을 어떻게 해석할까?

예시 없이 바로 질문하는 제로샷(Zero Shot) 프롬프팅

예시와 함께 질문하는 퓨샷(Few Shot) 프롬프팅

천리 길도 한 걸음부터, 생각의 사슬(Chain of Thought) 프롬프팅

우리 AI가 달라졌어요! 맞춤형 AI를 만드는 파인튜닝

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링, 서로 어떻게 다를까?

AI에게 일관된 답변을 끌어내는 방법: 시스템 프롬프트

Chapter 4

AI 에이전트 및 자동화 워크플로우 구축하기

‌

Lessons

‌

AI 에이전트는 무엇이고, 일반적인 AI와 어떻게 다를까?

기존 업무 자동화와 AI 에이전트의 차이

AI 에이전트 설계의 핵심 구성 요소

API: 에이전트가 외부 시스템과 연결되는 통로

업무 자동화의 대중화를 앞당긴 Zapier와 Make

n8n 소개 및 실무 활용 가이드

n8n 실습: 첫 자동화 워크플로우 만들기

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크, OpenClaw