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목차
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『AI 증강 독해와 AI 드리블링 바이블 개념·기초 편』
저자 약력 서문 감사의 글 이 책의 특징과 읽는 방법 1부 개념과 이론, 제대로 정리하기 [개념 편] 1장 AI 증강 독해의 개념과 도구 1.1 세상의 모든 독해 1.2 AI 증강 독해란? 1.3 AI 증강 독해의 5가지 방법 1.4 AI 증강 독해의 파트너 1.5 독자의 죽음, 그리고 부활 2장 심화 독해의 4가지 방법 2.1 AI 독해의 새로운 지평: 4가지 방법의 등장 2.2 구조적 독해: 텍스트의 ‘설계도’ 읽기 2.3 계보적 독해: 텍스트의 ‘가계도’ 그려 보기 2.4 심층적 독해: 텍스트 속 ‘보물찾기’ 2.5 실천적 독해: 배운 내용을 ‘실제 삶에 적용하기’ 2.6 심화 독해의 핵심 포인트 3장 AI 드리블링의 이론과 프로세스 3.1 기초에서 고급으로: AI 드리블링의 세계 3.2 Ready(준비) - 방향성 구상 3.3 Recall & Research(소환, 연구) - 관련 말뭉치 키우기 3.4 Report(초안 작성): 논리적 구조화로 고품질 보고서의 초안 만들기 3.5 Refine(초안 정교화): 초안에서 완성작으로 3.6 AI 드리블링의 한계와 주의사항 3.7 AI 드리블링으로 얻은 시간을 어떻게 쓸 것인가? 2부 방법과 기법, 제대로 익히기 [기초 편] 4장 질문하기 4.1 어려운 개념 질문하기 4.2 어려운 문장, 문단 질문하기 4.3 배경 지식 질문하기 4.4 차트, 데이터 질문하기 4.5 질문하기의 핵심 포인트 5장 연결·확장하기 5.1 유사 개념, 관점, 사례 탐색, 비교하기 5.2 관련 콘텐츠로 확장 연결하기 5.3 산업, 학문, 기술을 크로스오버하기 5.4 시간축 연결하기 5.5 큰 그림 그리기 5.6 안전한 연결 확장 독해를 위한 환각 방지법 5.7 연결·확장의 핵심 포인트 6장 확인·검증하기 6.1 AI 도구별 검증 특성과 활용법 6.2 내용 확인·검증이 필요한 4가지 의심 상황 6.3 확인·검증 과정에서 자주 만나는 실패 패턴과 해결책 6.4 AI 확인·검증의 한계를 알고 현명하게 활용하기 6.5 AI 확인·검증의 핵심 포인트 7장 요약·정리하기 7.1 독해 단계별 요약 전략 7.2 사전 스캐닝 단계 - 읽을 가치 판단하기 7.3 본격 독해 단계 - 장별 내용과 핵심 사례 파악하기 7.4 이해 점검 단계 - 독해 결과 확인하기 7.5 요약 품질 관리 7.6 동영상 요약하기 7.7 AI 요약·정리의 핵심 포인트 8장 번역하기 8.1 어떤 AI 번역 도구가 좋은가? 8.2 상황별 생성형 AI 번역 활용법 8.3 번역 후 검토와 후편집- 번역 품질 향상 8.4 번역하기의 핵심 포인트 9장 AI 글쓰기의 기본 테크닉 9.1 AI 글쓰기의 세계로 9.2 AI 글쓰기의 4가지 핵심 영역 9.3 즉시 활용 가능한 AI 글쓰기 테크닉 9.4 AI 글쓰기 수정·보완·퇴고 테크닉 9.5 AI 글쓰기 함정과 해결책 9.6 실전 적용: 성공 사례 분석 『AI 증강 독해와 AI 드리블링 바이블 심화·활용 편』 제2권 3부 실전 문서 제대로 적용하기 10장 비즈니스 문서 10.1 비즈니스 문서의 특징과 독해 포인트 10.2 사전 스캐닝 전략 10.3 본격 독해 방법 10.4 심화 독해 4기법 적용 10.5 실전 독해 사례: 이론에서 현실로 11장 기술 문서 11.1 기술 문서의 특징과 독해 포인트 11.2 사전 스캐닝 전략 11.3 본격 독해 방법 11.4 효율적 정보 추출과 정리 11.5 심화 독해 4기법 적용 12장 학술 문서 12.1 학술 문서의 특징과 독해 포인트 12.2 사전 스캐닝 전략 12.3 본격 독해 방법 12.4 심화 독해 적용 12.5 학술 문서 독해 마스터하기 13장 인문 교양서 13.1 인문 교양서의 특징과 독해 포인트 13.2 사전 스캐닝 - 박 팀장의 새로운 도전 13.3 본격 독해 - 3대 방법론의 실전 적용 13.4 심화 독해와 실무 가이드 완성 13.5 문학 텍스트의 해석적 심층 독해 14장 AI 드리블링의 실전 사례 14.1 25개 프롬프트로 3시간 만에 논의 초안 자료 만들기 14.2 68개 프롬프트의 좌충우돌 현실 - Coates 2025 예측 분석기 14.3 2025년 글로벌 지정학적 리스크 분석 - AI 증강 분석의 탐색적 여정 14.4 AI라는 역량 증폭기 - 모든 지식 직무에 던진 충격파 [보론(補論)] AI 증강 독해와 AI 드리블링의 교육 현장 활용 1장 AI 활용 과정 평가의 교육 현장 활용 가이드 2장 AI 증강 독해 방법론의 교육 현장 활용 가이드 3장 AI 활용 과정 평가의 반작용과 대응 전략 |
저자 소개 3
LG경영연구원에서 25년간 미래 신기술/신사업 발굴, 글로벌 트렌드 연구를 진행해 왔다. 최근 4년간 리서치허브 팀에서 AI 시대의 새로운 일하는 방식을 개발하고 전파하는 작업을 하고 있다. 연세대 경영학과를 졸업한 후 서울대 경영대학원에서 경영학 석사, 서울대 기술경영경제정책(TEMEP) 과정에서 경제물리학으로 공학 박사를 취득했다. CFA Charterholder이자 공학한림원 일반 회원으로 금융계와 기술 경영·정책과 관련된 학계·연구계 사람들과도 폭넓게 교류하고 있다. 인문, 사회, 금융, 첨단 기술을 두루 아는 미래학자로서 국가 기술 정책의 기획과 평가 작업에도 다양하게
LG경영연구원에서 25년간 미래 신기술/신사업 발굴, 글로벌 트렌드 연구를 진행해 왔다. 최근 4년간 리서치허브 팀에서 AI 시대의 새로운 일하는 방식을 개발하고 전파하는 작업을 하고 있다. 연세대 경영학과를 졸업한 후 서울대 경영대학원에서 경영학 석사, 서울대 기술경영경제정책(TEMEP) 과정에서 경제물리학으로 공학 박사를 취득했다. CFA Charterholder이자 공학한림원 일반 회원으로 금융계와 기술 경영·정책과 관련된 학계·연구계 사람들과도 폭넓게 교류하고 있다. 인문, 사회, 금융, 첨단 기술을 두루 아는 미래학자로서 국가 기술 정책의 기획과 평가 작업에도 다양하게 참여하고 있다.
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LG경영연구원에서 17년간 근무하며 미래 신기술과 신사업을 연구해왔다. 최근에는 AX 관점에서 다양한 기업 혁신 방안을 고민하고 있다. 서울대학교 기계항공공학부를 졸업하고 동대학 산업공학과에서 기술 경영 석사를 취득했다. 미래 기술의 진화와 산업적 파급력, 그리고 기업과 고객의 가치 창출 전략을 지속적으로 탐구할 계획이다.
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고려대학교에서 중어중문학과 통계학을 복수 전공했고 머서코리아, BCG에서 전략 기획 프로젝트 경험을 쌓았다. LG경영연구원 리서치허브 팀에서 AI 시대의 새로운 일하는 방식을 연구·개발하였고 특히 차트 시각화 프로세스와 전략 컨설팅 기법 기반의 AI 증강 분석 워크플로우를 구축하였다. 현재 데이터와 전략을 연결하며 조직 혁신과 산업 연구에 기여하는 AI 네이티브 분석가로 성장하고 있다.
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관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2026년 05월 13일
- 쪽수, 무게, 크기
- 896쪽 | 734g | 180*235*52mm
45,000원
총 1개
45,000원
