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    처음 만나는 AI - 질문의기술 및 활용

    • 최혁희, 윤석호 저
    • 다름상상
    • 2026년 04월 30일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791199272217
    쪽수180쪽
    크기기타 규격
    제품구성단행본
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    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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    책 소개

    생성형 AI의 성능은 모델이 아니라 프롬프트 입력에 의해 결정된다. 입력의 구조와 맥락을 설계하는 순간 AI는 도구를 넘어 문제 해결의 시스템이 된다.

    이 책은 ‘생성형 AI 시대’를 살아가는 사람들이 반드시 알아야 할 ‘질문의 기술과 활용’을 구조화해 맥락을 이해하기 쉽게 풀어낸 실전 이론 입문서이다.

    생성형 AI를 단순한 도구로 사용하는 데 그치지 않고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 효과적으로 구조화하는 방법을 이해할 수 있도록 돕는다.

    특히 “생성형 AI의 결과는 모델이 아니라 프롬프트 활용 능력에서 결정된다”라는 원리를 바탕으로..
    프롬프트를 어떻게 설계해야 더 정확하고 보다 높은 신뢰도의 결과를 얻을 수 있는지를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 정리했다.

    이론에 그치지 않고 실제 적용 가능한 프롬프트 사례와 결과를 함께 제시하고 생성형 AI 활용 과정에서 반드시 고려해야 할 윤리적 문제까지 골고루 다루고 있다.
    AI를 처음 접하는 입문자부터실무에 활용하려는 직장인, 강사까지바로 적용 가능한 실전형 가이드를 제시했다.

    단순한 ‘생성형 AI 설명서’가 아니라, 생성형 AI를 더 잘 활용할 수 있도록 질문의 설계와 활용 전략을 체계적으로 익히게 하는 실전형 이론서이다.

    목차

    [목 차]

    Chapter 1 인공지능의 기초 이론

    제1장 인공지능의 본질과 작동 원리 14
    1. 인공지능의 정의와 핵심 개념 14
    2. 인간의 사고와 인공지능의 비교 15
    3. 인공지능과 그 안의 머신러닝, 딥러닝 16
    4. 데이터를 바탕으로 한 학습구조와 계산방식 17
    5. 인공지능의 사회적 역할 18
    6. 미래를 향한 인공지능의 방향 19

    제2장 인공지능의 발전과 기술적 발전의 역사 20
    1. 인공지능은 어디서 시작되었나? 20
    2. 세 차례의 발전 흐름과 기술적 전환점 20
    3.인공지능의 현재와 미래 21
    4. 인공지능의 새로운 전환점과 현재 22
    5. 인공지능과 책임 있는 활용의 조건 22

    제3장 인공지능 학습의 유형과 알고리즘 이해 24
    1. 지도 학습(Supervised Learning) 24
    2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) 25
    3. 준지도 학습(Semi-supervised Learning) 25
    4. 강화 학습(Reinforcement Learning) 26
    5. 인공신경망과 퍼셉트론의 원리(ANN: Artificial Neural Network) 26
    6. 데이터 품질과 모델 성능의 관계 27

    제4장 인공지능의 성능 평가와 실제 적용 29
    1. 데이터 품질 관리와 전처리의 중요성 29
    2. 평가 지표와 혼동 행렬의 활용 30
    3. 교차 검증과 과적합 문제 해결 31
    4. 실제 적용을 위한 AI 운영 전략 31

    제5장 AI 시대의 가치, 역할, 그리고 미래 33
    1. 산업별 활용 사례 33
    2. 인간 역할의 변화와 직업 구조의 재편성 34
    3. 개인화, 윤리, 지속가능성을 위한 AI의 방향 34
    4. 책임 있는 AI 활용과 미래 경쟁력 35

    Chapter.02 생성형 AI의 기초 이론

    제1장 생성형 AI의 기본 개념과 원리 38
    1. 생성형 AI의 기본 개념과 원리 38
    2. 생성형 인공지능이 창출하는 가치 39
    3. 생성형 인공지능의 한계와 과제 41
    4. 생성형 인공지능과 기존 기술의 비교 43
    5. 실무에서의 생성형 AI 활용 확대 45
    6. 생성형 AI의 내부 구조 46

    제2장 생성형 AI 핵심 기술들 47
    1. 자연어 처리(NLP)와 트랜스포머 이해하기 47
    2. 생성 AI 이해를 위한 핵심 용어 48
    3. 생성형 AI의 주요 알고리즘과 활용 기법 50
    4. 실제 서비스에서의 기술결합 방식 53

    제3장 생성형 AI를 이해하기 위한 챗GPT 분석 55
    1. 챗GPT의 개념과 정의 55
    2. 챗GPT의 특징과 작동 원리 56
    3. 챗GPT의 사회적 화제와 논쟁 58
    4. GPT 모델의 진화 과정 59
    5. 챗GPT가 전하는 시사점 61

    제4장 생성형 AI 완전 가이드 63
    1. 생성형 인공지능의 개념 재확인 63
    2. 생성형 AI 활용 가이드 64
    3. 다양한 생성형 AI 서비스 비교 69
    4. 활용 관점에서의 정리 및 실무 전략 서비스별 포지셔닝 비교 72
    5.생성형 AI 플랫폼 비교 탐색 73

    Chapter 03. 생성형 AI를 움직이는 힘, 프롬프트 엔지니어링

    제1장 프롬프트 엔지니어링의 등장과 의미 100
    1. 생성형 AI 시대와 프롬프트 엔지니어링의 등장 100
    2. 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링의 정의 101
    3. 프롬프트 엔지니어링의 역사적 배경 102
    4. 기술 발전과 프롬프트 엔지니어링의 미래 전망 103

    제2장 자연어 처리와 언어모델의 작동 방식 104
    1. 생성형 AI와 자연어 처리의 관계 104
    2. 임베딩(Word Embedding)의 개념 106
    3. 프롬프트 엔지니어링을 위한 자연어 분석 107

    제3장 실무에서 통하는 프롬프트 설계 원칙 109
    1. 프롬프트 동작 원리와 피드백 루프 109
    2. 프롬프트 구성 요소와 작성 원칙 110
    3. 챗GPT에게 질문하는 법 110
    4. 기초 프롬프트 작성 기법 111
    5. 답변 구조와 형식 지정하기 112
    6. 기본 프롬프트 응용 기법 113
    7. 프롬프트 작성 프레임워크 113
    8.명확한 프롬프트 작성 전략 114
    9. 질의응답 관계 전환 기법 115
    10.프롬프트를 활용한 문장 분석 116

    Chapter 04. 생성형 AI를 움직이는 힘, 프롬프트 엔지니어링 실전 전략

    제1장 생성형 AI 활용 환경과 프롬프트 전략 118
    1. 생성형 AI 활용 환경의 변화 118
    2. 다중 생성형 AI를 고려한 프롬프트 설계 효과 118

    제2장 분야별 프롬프트 엔지니어링 실전 적용 120
    1. IT 분야 개요: 정보 밀도가 높은 환경에서의 프롬프트 120
    2. 디자인 분야: 시각적 아이디어 발상과 반복 개선 120
    3. 보안 분야: 악성코드 분석과 리포트 자동화 121

    제3장 사무 자동화를 위한 프롬프트 엔지니어링 122
    1. 스프레드시트와 데이터 관리 122
    2. 문서·보고서·커뮤니케이션 자동화 122
    3. 프롬프트 엔지니어링과 사무효율 123

    Chapter 05. 생성형 AI 비즈니스 실전전략 : 문서자동화와 리스크 관리

    제1장 생성형 AI 기반 비즈니스 문서 작성과 생산성 향상 126
    1. 생성형 AI 기반 비즈니스 문서 작성의 개념 126
    2. 생성형 AI 기반 문서 작성 처리 단계 127

    제2장 오피스 환경에서의 생성형 AI 적용과 하이퍼파라미터 활용 130
    1. 스프레드시트와 LLM 연동 130
    2. 생성형 AI 기반 슬라이드 초안 생성 130
    3. 통합 워크스페이스에서의 LLM 활용 131
    4. 하이퍼파라미터를 활용한 생성 제어: Temperature·Beam Width·Top_p 132

    제3장 생성형 AI 리스크와 비즈니스 활용 시 고려사항 134
    1. 모델 구조 관점에서 본 리스크의 본질 134
    2. 주요 기술 리스크 134
    3. 윤리·사회적 리스크 136
    4. 비즈니스 관점의 통합 대응 프레임 138

    CHAPTER 06. 윤리적 고려사항과 생성형AI의 한계

    제1장 생성형 AI 활용 시 윤리적 고려사항 140
    1. 프라이버시와 데이터 보호 140
    2. 공정성과 편향(Bias) 141
    3. 저작권과 크리에이터 권리 142
    4. 책임성과 설명 가능성(Accountability & Explainability) 143
    5. 환경 영향과 지속가능성 144

    제2장 생성형 AI의 구조적 한계와 활용 범위 145
    1. 진실 검증이 아닌, 패턴 완성에 최적화된 구조 145
    2. 최신정보 부족과 지식 편중 145
    3. 추론·계획 능력의 제한 146
    4. 맥락 길이와 작업 복잡도 한계 146
    5. 사용자의 과신과 인간 심리의 한계 147

    제3장 책임 있는 생성형 AI 활용을 위한 원칙 148
    1. 인간 중심(Human\_centric) 설계 148
    2. 투명성과 설명성(Transparency & Explainability) 148
    3. 최소 데이터·최소 권한 원칙 149
    4. 지속적 모니터링과 개선 149
    5. 교육과 조직 문화 149

    기초 활용 예제

    활용예제 1. (챗지피티)
    활용예제 2. (챗지피티)
    활용예제 3. (제미나이)
    활용예제 4.(제미나이)
    활용예제 5.(제미나이)
    활용예제 6.(제미나이)
    활용예제 7.(제미나이)
    활용예제 8.(제미나이)
    활용예제 9.(제미나이)
    활용예제 10.(퍼블렉시티)
    활용예제 11.(NotebookLM)
    활용예제 12.(Gamma)

    출판사 서평

    이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자들이 보다 쉽게 개념을 이해하고, “프롬프트 활용 역량 평가”에 도움이 되도록 기초를 다지는 데 초점을 맞춘 입문서다. 

    복잡한 기술적 설명에 치우치기보다, 생성형 AI를 사용할 때 필요한 ‘프롬프트의 입력 구조와 맥락 설계’를 직관적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있다.

    특히 다양한 프롬프트 사례와 결과를 예제로 함께 제시함으로써, 독자가 자연스럽게 질문의 구조와 표현 방식에 익숙해지도록 돕는다. 이를 통해 AI 활용의 기본 원리를 부담 없이 익히고, 실제 문제 해결 과정에 적용할 수 있는 기초 역량을 쌓을 수 있도록 안내했다.

    또한 환각(Hallucination)과 같은 생성형 AI의 한계와, 기술 활용 과정에서 고려해야 할 책임과 윤리에 대해서도 함께 다루며, 단순한 기능 이해를 넘어 균형 잡힌 활용 태도를 형성할 수 있도록 돕는다.

    결과적으로 이 책은 프롬프트 활용 역량을 준비하기 전에 반드시 개념을 정리하고 싶은 독자에게 적합한 길잡이로서, “프롬프트 활용 능력의 기초”를 탄탄히 다지도록 돕는다.

    저자 소개
    저자 : 최혁희, 윤석호
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