AI 처음 공부하는 분을 위한 길잡이

1단계

AI가 뭔지 감 잡기

인공지능·머신러닝·딥러닝이 서로 어떻게 다른지, AI가 '배운다'는 말이 무슨 뜻인지부터 잡습니다. 수학이나 코딩은 필요 없습니다.

이 단계를 마치면

인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망을 한 문장씩으로 구분할 수 있습니다.
모델을 만드는 '학습'과 답을 내는 '추론'이 어떻게 다른지 압니다.
뉴스에 'GPU 부족'이나 '파라미터 70억 개'가 나올 때 무슨 뜻인지 알아듣습니다.

이 단계에서 만나는 개념 그림

챗봇과 LLM 제대로 쓰기

ChatGPT·Claude·Gemini 같은 챗봇의 두뇌인 대형 언어 모델(LLM)이 어떻게 글을 만드는지 알고, 원하는 답을 얻는 요청법을 익힙니다.

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LLM이 '다음 단어 맞히기'로 글을 만든다는 원리를 설명할 수 있습니다.
토큰·컨텍스트 창·환각·추론 모델이라는 낱말을 뉴스에서 바로 알아듣습니다.
역할·할 일·참고 자료·원하는 형태를 담아 요청하고, 답의 출처와 숫자를 다시 확인하는 습관이 생깁니다.

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에이전트와 자동화 이해하기

요즘 뉴스의 중심은 답만 하는 챗봇에서 스스로 도구를 쓰며 일을 끝내는 'AI 에이전트'로 옮겨 가고 있습니다. 에이전트가 무엇이고 어디까지 믿어도 되는지 봅니다.

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챗봇과 에이전트의 차이, 에이전트가 계획·도구 사용·확인을 반복하는 흐름을 압니다.
MCP(도구 연결 규격)와 RAG(자료를 찾아 읽고 답하기)가 왜 자주 나오는지 이해합니다.
에이전트에 일을 맡길 때 어떤 일은 사람이 확인해야 하는지 판단할 수 있습니다.

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코딩 에이전트와 개발자 도구 맛보기

Claude Code·Codex·Copilot 같은 코딩 에이전트 소식이 매일 나옵니다. 직접 개발하지 않더라도 터미널·API·권한 같은 기본 낱말을 알면 뉴스가 훨씬 잘 읽힙니다.

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터미널(명령줄)과 API가 무엇인지, 에이전트가 왜 그걸 쓰는지 압니다.
코딩 에이전트가 코드를 읽고 고치고 실행하는 과정, 그리고 바이브 코딩이 무엇인지 이해합니다.
샌드박스와 권한 설정이 왜 필요한지, 결과를 사람이 왜 검토해야 하는지 압니다.

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칩·데이터센터·산업 읽기

엔비디아·HBM·데이터센터 전력 같은 뉴스는 AI가 결국 거대한 계산 산업이라는 점을 알면 읽힙니다. 반도체 공급망과 빅테크 경쟁의 큰 그림을 잡습니다.

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GPU·AI 칩·HBM 메모리가 AI 성능과 어떻게 이어지는지 설명할 수 있습니다.
데이터센터가 왜 전력·부지·냉각 문제로 뉴스가 되는지 압니다.
미국·중국·대만·한국이 반도체 공급망에서 각각 어떤 자리에 있는지 큰 그림을 압니다.

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안전·규칙·한계 읽기

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한국 AI 기본법과 유럽 AI 법이 무엇을 다루는지 큰 줄기를 압니다.
AI 안전·정렬·AGI 논쟁에서 서로 무엇을 걱정하는지 구분할 수 있습니다.

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