데이터를 알면, AI가 쉬워집니다
AIDER_College
AI가 어렵게 느껴지는 이유는 복잡한 알고리즘 때문일까요? 사실 AI의 진짜 힘은 ‘데이터’에서 나옵니다. 데이터의 본질을 이해해야 AI를 제대로 다룰 수 있습니다. 기초 철학부터 퍼셉트론, CNN, 그리고 데이터 처리와 윤리까지, AI의 뿌리를 데이터 관점에서 풀어내는 강의입니다.
입문
디지털 리터러시, 알고리즘, 인공지능(AI)
생성형 AI를 단순히 “쓰는 법”만 알면 한계가 있습니다. 원리를 이해해야만 AI를 제대로 활용하고, 기획·실무에 접목할 수 있습니다. 👉 “생성형 AI, 이제는 원리부터 이해할 때입니다.” 지금 시작하세요!
ChatGPT를 잘 쓰는 사람들의 프롬프트 설계법
질문 하나로 원하는 결과를 얻는 질문 전략
생성형 AI를 쓸 때 꼭 알아야 할 주의점과 한계
생성형 AI를 쓰면서 이런 경험 있으셨나요?
질문을 던졌는데, 원하는 답이 안 나온다.
왜 이런 결과가 나왔는지 설명할 수 없다.
단순 활용법은 알지만, 원리를 몰라 깊이 있는 사용이 어렵다.
이 강의는 단순한 “사용법 강좌”가 아닙니다.
생성형 AI의 구조와 학습 원리를 이해해 “왜 이런 결과가 나오는가”를 알게 되고,
그 순간부터 AI를 도구가 아닌 ‘사고 파트너’로 활용할 수 있게 됩니다.
🧠 AI 내부 학습 구조 해부
추상적인 설명이 아니라, “AI는 어떻게 배우는가”를 스토리로 풀어냄
🔁 3대 생성 모델 비교
GAN, 오토인코더, 디퓨전 모델을 직관적 흐름으로 비교 → 구조 차이 명확히 이해
📌 AI에 대한 오해 바로잡기
“AI는 똑똑하다?” ❌ → “확률 계산기로서의 한계”를 올바르게 이해
👩💻 실사용자 중심의 적용 관점 제공
프롬프트 설계, 질문 전략, 실무에서 AI를 보는 관점까지 체득
생성형 AI를 쓰지만 아직 제대로 활용 못하는 입문자
AI를 강의·기획·콘텐츠 제작에 활용하고 싶은 기획자/교육자
생성형 AI 원리를 이해하고 실무에 연결하고 싶은 초보 개발자
✅ AI는 인간처럼 생각하지 않는다 – 반복된 학습과 확률 예측의 본질 이해
✅ 학습 구조 이해 – 오차역전파, 손실함수로 배우는 AI의 ‘게임 같은 배움 방식’
✅ 3대 생성 모델 완벽 비교 – 압축/재구성(오토인코더), 경쟁 생성(GAN), 점진적 노이즈 제거(디퓨전)
✅ GPT의 한계와 가능성 – 왜 그럴듯한 말만 하고, 진짜 창조는 못 하는지 설명 가능
✅ 실무 활용력 강화 – 프롬프트 전략, RAG 활용까지 적용 가능
도입질문
핵심 이슈와 맥락을 미리 인지하고, 강의의 흐름을 따라갈 수 있는 사고의 기준점을 마련합니다.
핵심 키워드 정리
배운 내용을 한눈에 학습 할 수 있는 핵심 개념을 정리합니다.
시각 자료 활용
실제 연구 그래프, 실험사진, 다양한 개념을 직관적으로 이해할 수 있도록 구성했습니다.
강의 마무리
각 강좌별 핵심 내용을 정리한 요약화면 제공으로 복습과 정리가 자연스럽게 이루어집니다.
장병철 교수 (한양대학교)
현) 국가 인공지능 교육과정 개발위원
전) EBS 인공지능 강사
📖 저서 : 《인공지능 기초》, 《인공지능과 미래사회》
학습 대상은
누구일까요?
GPT를 처음 써보거나 아직 제대로 활용 못하고 있는 입문자
강의·기획·콘텐츠 제작 등에서 AI를 써보려는 기획자
AI를 처음 접하여서 어떻게 활용해야할지 모르는 분
Aider College는 ‘AI를 친근하게, 쉽게, 제대로’ 가르치는 AI교육전문 브랜드 입니다.
서울대, KAIST, 한양대, 서울여대 등 국내 최고 교수진이 직접 참여하여, 기술 + 철학 + 윤리 + 인사이트를 모두 담은 독창적인 커리큘럼을 통해 AI를 제대로 이해하고 활용하는 시민(Aider)을 양성합니다.
AI 시대, 단순한 사용법을 넘어 생각하고 판단할 수 있는 AI 역량을 함께 키워갑니다.
전체
12개 ∙ (2시간 41분)
1. 💡 생성형 인공지능이란
15:37
4. 🧪 프롬프트 제작원리와 방법
15:30
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