CHAPTER 01 생성형 AI의 개요
Step 1.1 생성형 AI 정의와 특징
Step 1.2 기술ㆍ시장트렌드연대표
Step 1.3 생성형 AI의 주요 기술
Step 1.4 생성형 AI와 기존 AI의 차이점
Step 1.5 AI 문해력(AI Literacy)
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍTIP | GPT - AI 문해력 자가진단 테스트지

CHAPTER 02 대규모 언어모델(LLM) 원리
Step 2.1 왜 Transformer인가? (Transformer의 두뇌 구조)
Step 2.2 훈련과정: 사전학습(Pretraining)ㆍ미세조정(Fine-tuning)ㆍRLHF
Step 2.3 프롬프트 엔지니어링과 검색증강생성(RAG)
Step 2.4 LLM의 작동 방식과 한계
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍTIP | GPT vs Perplexity

CHAPTER 03 주요 생성형 AI 모델 & 서비스
Step 3.1 주요 생성형 AI 모델 이해
Step 3.2 LLM vs LMM 핵심 개념
Step 3.3 LMM 실전 탐구
Step 3.4 서비스 도입 방식 선택
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: 내 문서를 학습하는 AI, NotebookLM

CHAPTER 04 업무 맞춤 프로젝트 설계·실습
Step 4.1 프로젝트 기획 및 문제 정의
Step 4.2 정보 수집 및 데이터 조사
Step 4.3 프로젝트 선정 및 사례
Step 4.4 솔루션 설계 및 도입
Step 4.5 평가 및 개선
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: GPT끼리 겨루는 챗봇 리그, Chatbot Arena

CHAPTER 05 데이터 활용 프로젝트 기획과 기초 통계 분석
Step 5.1 데이터 활용 프로젝트 기획과 문제 정의
Step 5.2 데이터 이해
Step 5.3 기초 통계 분석: 함수 없이도 빠르게 결과 얻기
Step 5.4 시각화 및 인사이트 도출
Step 5.5 분석 결과 보고서 작성
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍTIP | Explanatory Data Analysis

CHAPTER 06 나만의 GPT 만들기
Step 6.1 GPT 맞춤 설정하기
Step 6.2 GPT Store 둘러보기
Step 6.3 나만의 첫 번째 GPT 만들기
Step 6.4 내 GPT 기능 업그레이드하기
Step 6.5 내 GPT 공유 및 활용 사례
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: LLM 안은 어떻게 생겼을까?

CHAPTER 07 조직 차원의 생성형 AI 도입 전략
Step 7.1 우리 조직의 AI 준비 진단하기
Step 7.2 AI 도입 전략 수립 및 로드맵 설계
Step 7.3 직원과 함께하는 변화 관리
Step 7.4 기술 도입 및 시스템 구축
Step 7.5 성과 측정 및 지속 발전
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: 자체 구축이 가능한 오픈소스 모델 알아보기

CHAPTER 08 윤리·법·안전성
Step 8.1 생성형 AI 윤리 기준과 규범
Step 8.2 개인정보 보호 문제
Step 8.3 알고리즘 편향(Bias)
Step 8.4 국내외 AI 규제 동향 및 공공기관 대응 방안
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: GPT도 속을 수 있다? 프롬프트 인젝션의 위험성

CHAPTER 09 미래 전망과 준비
Step 9.1 생성형 AI의 미래 발전 트렌드
Step 9.2 개인과 조직 차원의 준비 전략
Step 9.3 공공부문과 시민사회에 미칠 영향
ㆍ학습 확인 문제
ㆍ실습 과제
ㆍ토론 주제
ㆍ쉬어가는 페이지: 비즈니스를 너머 친구가 되는 AI

결론 및 제언
APPENDIX 부록
A 생성형 AI 툴 & 데이터셋 한눈에 보기
B 추천 리딩 & 학습 코스 8
C 실습 코드ㆍ노트북
D 한눈에 보는 AI 실전 용어집