CHAPTER 01: 생성형 AI, 개념부터 잡자

1 생성형 AI가 되기까지의 여정 19
가. 인공지능의 시작 \ 19
나. 머신러닝과 딥러닝 \ 25
다. 자연어 처리의 획기적인 세 모델 등장(RNN, LSTM, 트랜스포머) \ 28
라. AI가 직접 만들어낸다고? \ 32

2 생성형 AI의 작동원리 35
가. 데이터의 특징을 스스로 추출하는 딥러닝 \ 35
나. 생성형 AI는 사실 숫자로 대화 중! \ 40
다. LLM 아키텍처? 그냥 한 뇌라고 보면 돼! \ 44
라. 생성형 AI는 가르칠수록 더 발전한다! \ 46

3 생성형 AI의 시장상황 49
가. ChatGPT와 Gemini의 차이점 \ 49
나. DeepMind의 전략과 미래 비전 \ 50
다. AI의 미래가 될 수도 있는 범용 인공지능, AGI \ 51

CHAPTER 02: Gemini 실습 입문편: AI와 함께하는 슬기로운 생활

1. Gemini, 너는 누구니? 57
가. ‘Gemini’라는 이름에 담긴 비밀 \ 57
나. 출시 흐름으로 본 Gemini의 성장 \ 58
다. 능력치별 전격 비교(모델 라인업) \ 59
라. Google AI 서비스 플랜별 기능 비교 \ 61
마. 구글 생태계와 연동(Workspace) \ 62

2. 나만의 AI 비서와 대화하기 63
가. AI, 질문의 기술로 길들이다: 프롬프트 엔지니어링 \ 63
나. Gem: 나를 위한 맞춤형 AI 비서 만들기 \ 63
다. 나만의 지식 베이스 만들기: NotebookLM 소개 \ 79

3. A+를 향한 학습 파트너 79
가. 구글 vs Gemini 검색, 무엇이 다를까? \ 80
나. Deep Research: 정보의 바다를 항해하는 AI 탐정 \ 82
다. 생각을 지도로 만들다: 아이디어 캔버스 \ 84
라. 긴 영상, 1분 만에 핵심 파악 \ 87
마. A+ 레포트를 위한 Gemini 활용 전략 \ 88

4. 10분 만에 끝내는 발표와 여행 계획 92
가. Gemini와 Gamma로 10분 만에 발표 자료 만들기 \ 92
나. 3박 4일 부산 여행, 10분 만에 계획하기 \ 98

5. 슬기로운 취미 생활: 나만의 AI 퍼스널 트레이너 101

6. AI 기술의 진화 102
가. 미래를 여는 기술, Nano Banana \ 102
나. Nano Banana와 한 대학 생활 \ 102
다. AI 최신 동향 따라잡기 \ 103

CHAPTER 03: Gemini 실전편: AI 전문가로 거듭나기

1. AI 크리에이터 스튜디오: 창작의 모든 것 109
가. 상상을 현실로 만드는 마법 \ 109
나. 텍스트가 영상으로, 마법 엔진 Veo \ 115
다. AI로 나만의 오디오 콘텐츠 \ 118
라. AI로 세상에 없던 스토리 만들기 \ 123
마. Nano Banana, 예술을 만들다 \ 136

2. AI 개발자로 첫걸음 떼기 138
가. 코딩 없이 나만의 AI 앱 만들기 \ 138
나. AI와 함께하는 코딩 첫걸음: 파이썬 행맨 게임 \ 144
다. AI와 함께하면 디버깅도 두렵지 않아! \ 148
라. AI 네이티브 개발의 시작: Gemini 개발자 도구 \ 148

3. AI 연구 조교와 함께하는 전공 탐구 152
가. 나만의 ‘전공 AI 튜터’ 만들기 \ 152
나. AI와 ‘가상 토론’으로 논리 강화하기 \ 155
다. 코딩 없이 ‘데이터 분석 보고서’ 작성하기 \ 160
라. 내 논문을 ‘학회 발표용’으로 자동 변환하기 \ 162

4. AI 컨설턴트와 함께하는 커리어 설계 167
가. AI와 함께 ‘프로젝트 기반’ 이력서 작성하기 \ 167
나. 실제 직무 기반 ‘AI 기술 면접’ 시뮬레이션 \ 169
다. ‘링크드인’을 활용한 전략적인 네트워킹 \ 170
라. AI로 ‘취업 시장 트렌드’ 분석하고 나만의 학습 로드맵 짜기 \ 172

5. AI와 인간의 협업: 더 나은 미래를 향해 174
가. SDGs, 그것이 무엇인가? \ 174
나. AI와 팀을 이루는 새로운 협업 방식 \ 174
다. ‘제로 웨이스트 캠퍼스’ 아이디어, AI와 브레인 스토밍하기 \ 175

CHAPTER 04: 생성형 AI 시대, 우리는 어떻게 준비할까?

1. AI의 태생적 한계 181
가. 편향성(Bias) - AI는 누구의 관점을 담고 있을까? \ 183
나. 투명성 - AI의 판단 과정을 들여다볼 수 있을까? \ 188
다. 환각(Hallucination) - 그럴듯한 거짓말 \ 189
라. 집단지성의 한계 \ 191
마. AI 불평등성: AI 포용성 확대를 위한 디지털 리터러시 교육 \ 195

2. 생성형 AI와 저작권, 개인정보 보호 198
가. 저작권의 경계가 무너질 때 \ 199
나. 개인정보는 안전한가? \ 206
다. 인간의 권리를 어디까지 지킬 수 있을까? \ 209

3. AI 윤리와 사회적 합의는 가능한가? 212
가. AI의 미래: 인간을 돕는 존재일까? 인간을 대체하는 존재일까? \ 213
나. 딥페이크와 신뢰의 위기 \ 215
다. 사회적 합의, 어디까지 가능할까? \ 218

4. AI 시대, 다시 인문학 221
가. 기술은 풍요를! 의미는 인간이! \ 221
나. 스티브 잡스, 감성의 미학으로 세상을 바꾸다 \ 223
다. 다이슨, 생활 기술에서 AI로 \ 225
라. 연산이 만들어낸 감정, 서사는 없다 \ 232
마. 나만의 질문이 고유한 나를 만든다 \ 239

색인 \ 248
참고문헌 \ 251