《생성형 AI 활용과 개발》 부제: 입문부터 AI 에이전트까지

1. 인공지능이란 무엇인가? 1
가. 인공지능의 정의와 개념 1
나. 인간 지능과 AI의 차이 4
다. AI가 바꾸는 사회와 산업 8
라. 주요 AI 서비스 둘러보기 11
마. 주요 AI 서비스 체험하기 14

2. 인공지능의 역사와 발전 19
가. 인공지능의 시작과 전문가 시스템 19
나. 머신러닝의 등장과 데이터 혁명 22
다. 딥러닝 혁명과 AlphaGo 충격 27
라. 생성형 AI의 등장과 현재 30

3. 현재의 인공지능 기술 36
가. 머신러닝과 딥러닝의 이해 36
나. 자연어 처리 (NLP) 44
다. 컴퓨터 비전 47
라. 음성인식과 번역 AI 49
마. 기술별 대표 서비스와 활용 사례 51

4. 생성형 AI의 이해 56
가. 대규모 언어 모델(LLM)이란 56
나. GPT의 구조와 작동 원리 63
다. 프롬프트의 개념과 역할 66
라. ChatGPT·Claude·Gemini 비교 68

5. 프롬프트 엔지니어링과 AI 정보 검색 76
가. 좋은 프롬프트의 조건 76
나. 역할 부여와 예시 기반 프롬프트 78
다. 단계적 지시와 출력 형식 지정 80
라. 프롬프트로 알고리즘 설명하기·SQL 생성하기 82
마. 검색엔진과 생성형 AI의 차이 84
바. 할루시네이션의 이해와 출처 검증 방법 86

6. AI를 활용한 학습과 업무 91
가. AI 문서 작성 (보고서·회의록·이메일) 91
나. AI 발표자료 제작 (PPT 자동 생성) 94
다. AI 정보 검색과 자료 정리 96
라. AI 엑셀 활용 (함수 생성·데이터 정리) 98
마. 업무별 AI 도구 선택 기준 100

7. AI를 활용한 콘텐츠 제작 105
가. 이미지 생성 AI의 원리와 활용 105
나. Canva AI와 ChatGPT 이미지 생성 실습 108
다. 영상 생성 AI의 이해와 활용 110
라. 음악 생성 AI의 이해와 활용 112
마. 콘텐츠 제작 AI의 한계와 주의 사항 114

8. AI를 활용한 데이터 분석 120
가. 데이터 분석의 기본 개념 120
나. 데이터 시각화의 이해 122
다. ChatGPT·Gemini·Claude 분석 결과 비교 124
라. 학생 성적 데이터 분석 실습 126
마. 네트워크 트래픽 로그 분석 실습 (기초) 129

9. AI를 활용한 프로그래밍 135
가. AI 코딩 도구의 종류와 특징 135
나. GitHub Copilot 활용법 138
다. Python 프로그램 생성 실습 147
라. AI를 활용한 오류 수정과 코드 리팩토링 157
마. AI 보조 개발의 장단점과 주의 사항 160

10. AI를 활용한 앱 개발 167
가. 노코드·로우코드의 개념과 플랫폼 167
나. GPT API의 이해와 연동 방법 169
다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이해 173
라. GPT 기반 챗봇 만들기 175
마. Streamlit을 활용한 웹앱 제작 실습 178

11. AI 에이전트와 자동화 186
가. AI 에이전트의 개념과 동작 원리 186
나. MCP(Model Context Protocol)의 이해 188
다. AI와 외부 도구 연동 (웹 검색·파일 분석) 191
라. AI 비서 만들기 실습 195
마. 자동화 실습 (메일·일정·문서) 198

12. AI 윤리·보안·미래 205
가. AI 저작권과 지식재산권 문제 205
나. 개인정보와 AI 보안 207
다. 할루시네이션과 AI 신뢰성 문제 209
라. AI와 직업의 변화 211
마. AGI·자율주행·디지털 휴먼과 미래 사회 213

13. AI 활용 프로젝트 219
가. 프로젝트 기획과 주제 선정 방법 219
나. A형 — AI 활용 보고서 작성 가이드 221
다. B형 — AI 콘텐츠 제작 가이드 223
라. C형 — AI 챗봇 제작 가이드 (학사정보 서비스·학습도우미) 225
마. D형 — AI 활용 웹앱 제작 가이드 (Streamlit·코드 생성기) 227
바. E형 — AI 취업 포트폴리오 제작 가이드 230
사. 프로젝트 발표와 평가 기준 232