처음 만나는 AI

이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자들이 보다 쉽게 개념을 이해하고, "프트 활용 역량 평가"에 도움이 되도록 기초를 다지는 데 초점을 맞춘 입문서다.

복잡한 기술적 설명에 치우치기보다, 생성형 AI를 사용할 때 필요한 '프롬프트의 입력 구조와 맥락 설계'를 직관적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있다.

특히 다양한 프롬프트 사례와 결과를 예제로 함께 제시함으로써, 독자가 자연스럽게 질문의 구조와 표현 방식에 익숙해지도록 돕는다. 이를 통해 AI 활용의 기본 원리를 부담 없이 익히고, 실제 문제 해결 과정에 적용할 수 있는 기초 역량을 쌓을 수 있도록 안내했다.

또한 환각(Hallucination)과 같은 생성형 AI의 한계와, 기술 활용 과정에서 고려해야 할 책임과 윤리에 대해서도 함께 다루며, 단순한 기능 이해를 넘어 균형 잡힌 활용 태도를 형성할 수 있도록 돕는다.

결과적으로 이 책은 프롬프트 활용 역량을 준비하기 전에 반드시 개념을 정리하고 싶은 독자에게 적합한 길잡이로서, "프롬프트 활용 능력의 기초"를 탄탄히 다지도록 돕는다.

Chapter 1 인공지능의 기초 이론
제1장 인공지능의 본질과 작동 원리 14
1. 인공지능의 정의와 핵심 개념 14
2. 인간의 사고와 인공지능의 비교 15
3. 인공지능과 그 안의 머신러닝, 딥러닝 16
4. 데이터를 바탕으로 한 학습구조와 계산방식 17
5. 인공지능의 사회적 역할 18
6. 미래를 향한 인공지능의 방향 19
제2장 인공지능의 발전과 기술적 발전의 역사 20
1. 인공지능은 어디서 시작되었나? 20
2. 세 차례의 발전 흐름과 기술적 전환점 20
3.인공지능의 현재와 미래 21
4. 인공지능의 새로운 전환점과 현재 22
5. 인공지능과 책임 있는 활용의 조건 22
제3장 인공지능 학습의 유형과 알고리즘 이해 24
1. 지도 학습(Supervised Learning) 24
2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) 25
3. 준지도 학습(Semi-supervised Learning) 25
4. 강화 학습(Reinforcement Learning) 26
5. 인공신경망과 퍼셉트론의 원리(ANN: Artificial Neural Network) 26
6. 데이터 품질과 모델 성능의 관계 27
제4장 인공지능의 성능 평가와 실제 적용 29
1. 데이터 품질 관리와 전처리의 중요성 29
2. 평가 지표와 혼동 행렬의 활용 30
3. 교차 검증과 과적합 문제 해결 31
4. 실제 적용을 위한 AI 운영 전략 31
제5장 AI 시대의 가치, 역할, 그리고 미래 33
1. 산업별 활용 사례 33
2. 인간 역할의 변화와 직업 구조의 재편성 34
3. 개인화, 윤리, 지속가능성을 위한 AI의 방향 34
4. 책임 있는 AI 활용과 미래 경쟁력 35
Chapter.02 생성형 AI의 기초 이론
제1장 생성형 AI의 기본 개념과 원리 38
1. 생성형 AI의 기본 개념과 원리 38
2. 생성형 인공지능이 창출하는 가치 39
3. 생성형 인공지능의 한계와 과제 41
4. 생성형 인공지능과 기존 기술의 비교 43
5. 실무에서의 생성형 AI 활용 확대 45
6. 생성형 AI의 내부 구조 46
제2장 생성형 AI 핵심 기술들 47
1. 자연어 처리(NLP)와 트랜스포머 이해하기 47
2. 생성 AI 이해를 위한 핵심 용어 48
3. 생성형 AI의 주요 알고리즘과 활용 기법 50
4. 실제 서비스에서의 기술결합 방식 53
제3장 생성형 AI를 이해하기 위한 챗GPT 분석 55
1. 챗GPT의 개념과 정의 55
2. 챗GPT의 특징과 작동 원리 56
3. 챗GPT의 사회적 화제와 논쟁 58
4. GPT 모델의 진화 과정 59
5. 챗GPT가 전하는 시사점 61
제4장 생성형 AI 완전 가이드 63
1. 생성형 인공지능의 개념 재확인 63
2. 생성형 AI 활용 가이드 64
3. 다양한 생성형 AI 서비스 비교 69
4. 활용 관점에서의 정리 및 실무 전략 서비스별 포지셔닝 비교 72
5.생성형 AI 플랫폼 비교 탐색 73
Chapter 03. 생성형 AI를 움직이는 힘, 프롬프트 엔지니어링
제1장 프롬프트 엔지니어링의 등장과 의미 100
1. 생성형 AI 시대와 프롬프트 엔지니어링의 등장 100
2. 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링의 정의 101
3. 프롬프트 엔지니어링의 역사적 배경 102
4. 기술 발전과 프롬프트 엔지니어링의 미래 전망 103
제2장 자연어 처리와 언어모델의 작동 방식 104
1. 생성형 AI와 자연어 처리의 관계 104
2. 임베딩(Word Embedding)의 개념 106
3. 프롬프트 엔지니어링을 위한 자연어 분석 107
제3장 실무에서 통하는 프롬프트 설계 원칙 109
1. 프롬프트 동작 원리와 피드백 루프 109
2. 프롬프트 구성 요소와 작성 원칙 110
3. 챗GPT에게 질문하는 법 110
4. 기초 프롬프트 작성 기법 111
5. 답변 구조와 형식 지정하기 112
6. 기본 프롬프트 응용 기법 113
7. 프롬프트 작성 프레임워크 113
8.명확한 프롬프트 작성 전략 114
9. 질의응답 관계 전환 기법 115
10.프롬프트를 활용한 문장 분석 116
Chapter 04. 생성형 AI를 움직이는 힘, 프롬프트 엔지니어링 실전 전략
제1장 생성형 AI 활용 환경과 프롬프트 전략 118
1. 생성형 AI 활용 환경의 변화 118
2. 다중 생성형 AI를 고려한 프롬프트 설계 효과 118
제2장 분야별 프롬프트 엔지니어링 실전 적용 120
1. IT 분야 개요: 정보 밀도가 높은 환경에서의 프롬프트 120
2. 디자인 분야: 시각적 아이디어 발상과 반복 개선 120
3. 보안 분야: 악성코드 분석과 리포트 자동화 121
제3장 사무 자동화를 위한 프롬프트 엔지니어링 122
1. 스프레드시트와 데이터 관리 122
2. 문서·보고서·커뮤니케이션 자동화 122
3. 프롬프트 엔지니어링과 사무효율 123
Chapter 05. 생성형 AI 비즈니스 실전전략 : 문서자동화와 리스크 관리
제1장 생성형 AI 기반 비즈니스 문서 작성과 생산성 향상 126
1. 생성형 AI 기반 비즈니스 문서 작성의 개념 126
2. 생성형 AI 기반 문서 작성 처리 단계 127
제2장 오피스 환경에서의 생성형 AI 적용과 하이퍼파라미터 활용 130
1. 스프레드시트와 LLM 연동 130
2. 생성형 AI 기반 슬라이드 초안 생성 130
3. 통합 워크스페이스에서의 LLM 활용 131
4. 하이퍼파라미터를 활용한 생성 제어: Temperature·Beam Width·Top\_p 132
제3장 생성형 AI 리스크와 비즈니스 활용 시 고려사항 134
1. 모델 구조 관점에서 본 리스크의 본질 134
2. 주요 기술 리스크 134
3. 윤리·사회적 리스크 136
4. 비즈니스 관점의 통합 대응 프레임 138
CHAPTER 06. 윤리적 고려사항과 생성형AI의 한계
제1장 생성형 AI 활용 시 윤리적 고려사항 140
1. 프라이버시와 데이터 보호 140
2. 공정성과 편향(Bias) 141
3. 저작권과 크리에이터 권리 142
4. 책임성과 설명 가능성(Accountability & Explainability) 143
5. 환경 영향과 지속가능성 144
제2장 생성형 AI의 구조적 한계와 활용 범위 145
1. 진실 검증이 아닌, 패턴 완성에 최적화된 구조 145
2. 최신정보 부족과 지식 편중 145
3. 추론·계획 능력의 제한 146
4. 맥락 길이와 작업 복잡도 한계 146
5. 사용자의 과신과 인간 심리의 한계 147
제3장 책임 있는 생성형 AI 활용을 위한 원칙 148
1. 인간 중심(Human\_centric) 설계 148
2. 투명성과 설명성(Transparency & Explainability) 148
3. 최소 데이터·최소 권한 원칙 149
4. 지속적 모니터링과 개선 149
5. 교육과 조직 문화 149
기초 활용 예제
활용예제 1. (챗지피티)
활용예제 2. (챗지피티)
활용예제 3. (제미나이)
활용예제 4.(제미나이 )
활용예제 5.(제미나이)
활용예제 6.( 제미나이 )
활용예제 7.(제미나이)
활용예제 8.(제미나이 )
활용예제 9.(제미나이)
활용예제 10.( 퍼블렉시티 )
활용예제 11.( NotebookLM)
활용예제 12.( Gamma )