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생성형 AI를 제대로 다루는 핵심 원리 강의

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!

1명 이 수강하고 있어요.

  • AIDER_College
실습 중심
AI 활용법
생성형ai
인공지능
ai활용
업무 생산성인공지능(AI)ChatGPT프롬프트엔지니어링AI 활용 (AX)

이런 걸 배울 수 있어요

  • ChatGPT를 잘 쓰는 사람들의 프롬프트 설계법

  • 질문 하나로 원하는 결과를 얻는 질문 전략

  • 생성형 AI를 쓸 때 꼭 알아야 할 주의점과 한계

💡 생성형 AI, 이제는 단순 사용법이 아니라 원리부터 이해해야 합니다.

  • 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.

이 강의의 특징

🧠 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

이런 분들께 추천해요

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

🎁 수강 후 얻게 되는 변화

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.

이 강의를 만든 사람

AIder College

장병철 교수 (한양대학교)

  • 현) 국가 인공지능 교육과정 개발위원

  • 전) EBS 인공지능 강사

  • 📖 저서 : 《인공지능 기초》, 《인공지능과 미래사회》


이런 분들께
추천드려요

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

안녕하세요
입니다.

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.

커리큘럼

전체

12개 ∙ (2시간 41분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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