상세 소개
생성형AI는 단순히 답변을 내놓는 도구가 아니라, 사람처럼 사고하고 협업하는 동료로 발전하고 있습니다. 하지만 그 원리를 알지 못하면 오용하거나, 기대와 현실의 간극에서 실망하기 쉽습니다.
본 과정에서는 AI 작동원리 → 프롬프트 설계 → 모델 차이 → 인간 피드백 기반 학습 → AI 한계라는 흐름으로, 현업 실무자들이 꼭 알아야 할 생성형AI 리터러시를 단계별로 학습합니다.
이 과정을 통해 학습자는 AI를 ‘잘 쓰는 사람’이 아니라, AI를 ‘이해하고 다루는 사람’으로 성장할 수 있습니다.
📚 세부 콘텐츠 (5편)
- 생성형 AI의 핵심 작동원리: 사전학습, 파인튜닝, 추론
- 왜 AI는 같은 질문에도 다른 답을 하는가?
- 사전학습 → 파인튜닝 → 추론 과정의 이해
- AI의 행동과 태도를 결정하는 시스템 프롬프트
- “AI가 왜 이렇게 말하지?”를 결정하는 숨겨진 지침
- 프롬프트의 종류와 답변 스타일의 차이
- 추론모델과 비추론 모델의 차이
- 단순 검색 vs 새로운 문장 창조
- ChatGPT 같은 추론형 모델과 검색형 AI의 비교
- 인간의 취향을 학습하는 AI, RLHF의 비밀
- AI가 인간의 피드백을 통해 더 ‘사람다운’ 답변을 하는 과정
- RLHF의 원리와 실무적 의미
- AI 사용의 현실적 한계들
- 환각(Hallucination), 보안 이슈, 저작권 문제
- 실제 업무 적용 시 반드시 고려해야 할 리스크
대 상
생성형AI를 실무에서 이해하고 활용하고 싶은 기업 임직원
배울 내용
- 1. 생성형AI의 기본 작동 원리(사전학습·파인튜닝·추론)
- 2. 시스템 프롬프트가 답변 태도와 방향성에 미치는 영향
- 3. 추론 모델 vs 비추론 모델의 차이와 활용 영역
- 4. RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 통한 인간 중심 학습 메커니즘 이해
- 5. 생성형AI의 기술적·윤리적 한계와 현실적 고려사항
강사 소개
YouFIT
DT
76
과정 수
73
수강생
1
수강후기
디지털 트랜스포메이션 시대, YouFIT(유핏)은 기업과 개인의 디지털 능력 향상을 체계적으로 도와줍니다. 당신에게(You) 핏(FIT)한 교육을 제공해 드립니다. 지금 바로 디지털 마스터로 가는 지름길을 확인해 보세요!
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커리큘럼
커리큘럼을 소개합니다.
- AI가 같은 질문에도 다른 답을 하는 충격적인 이유 썸네일AI가 같은 질문에도 다른 답을 하는 충격적인 이유[생성형AI 실무 리터러시 #1] 생성형 AI는 단순한 검색기가 아니라, 사전학습된 방대한 데이터를 바탕으로 확률적으로 가장 적합한 답을 생성합니다. 그래서 같은 질문이라도 맥락, 단어 선택, 심지어 대화 흐름에 따라 전혀 다른 답변이 나올 수 있죠. 이번 영상에서는 사전학습 → 파인튜닝 → 추론이라는 3단계를 통해, 왜 AI가 예측 불가능할 만큼 다양하게 반응하는지 쉽고 직관적으로 풀어드립니다.영상0 / 0분
- 왜 ChatGPT는 친근하고 Gemini는 딱딱하게 느껴질까? 썸네일왜 ChatGPT는 친근하고 Gemini는 딱딱하게 느껴질까?[생성형AI 실무 리터러시 #2] AI가 “왜 이런 말투로 답하지?”, “갑자기 왜 이렇게 단정적으로 말하지?”라는 의문은 대부분 '시스템 프롬프트(System Prompt)' 때문입니다. 이번 영상에서는 시스템 프롬프트가 어떻게 모델의 태도·긴장감·답변 스타일을 결정하는지, 왜 같은 질문도 시스템 프롬프트에 따라 전혀 다르게 답하는지를 실제 예시 중심으로 풀어 설명합니다.영상0 / 0분
- AI도 업무 스타일이 다르다? 빠릿빠릿 vs 신중파의 차이점 썸네일AI도 업무 스타일이 다르다? 빠릿빠릿 vs 신중파의 차이점[생성형AI 실무 리터러시 #3] 추론모델과 비추론 모델의 차이 생성형AI는 ‘새로운 문장을 만들어내는 추론 모델(Inference Model)’이고, 일반적인 검색형 AI는 ‘정보를 찾아오는 비추론 모델’입니다. 이번 영상에서는 두 모델의 구조적 차이를 중심으로 왜 같은 질문도 전혀 다른 방식으로 답하는지, 어떤 업무에 어떤 모델을 적용해야 하는지, 생성형 AI가 때때로 상상력 넘치는 결과를 만들어내는 이유를 명확하게 구분해 설명합니다. 업무에서 AI 모델을 선택할 때 반드시 필요한 기준을 배울 수 있습니다.영상0 / 0분
- ChatGPT가 "와, 핵심을 찔렀어!"라고 말하는 이유 썸네일ChatGPT가 "와, 핵심을 찔렀어!"라고 말하는 이유[생성형AI 실무 리터러시 #4] 인간의 취향을 학습하는 AI, RLHF의 비밀 생성형 AI가 ‘사람처럼 말하고 사람처럼 판단하는 것처럼 보이는 이유’는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 때문입니다. 이번 영상에서는 RLHF가 어떻게 인간의 선호를 AI에 반영하고, 논리적 안정성·친절함·안전성까지 조정하는지, 답변 품질을 높이지만 동시에 ‘편향’을 만들기도 하는 이유를 이해하기 쉽게 풀어냅니다. AI의 ‘사람다움’ 뒤에 숨겨진 구조를 실무자 관점에서 설명합니다.영상0 / 0분
- ChatGPT가 갑자기 바보가 되는 이유 썸네일ChatGPT가 갑자기 바보가 되는 이유[생성형AI 실무 리터러시 #5] AI 사용의 현실적 한계들 AI가 느려졌다가 빨라지고, 방금 말한 내용도 금방 잊어버리며, 대화가 엉뚱한 방향으로 흘러가는 이유는 모두 서버 부하·컨텍스트 용량·대화 고정이라는 구조적 한계 때문입니다. 이번 영상에서는 이런 불안정성이 왜 발생하는지, 그리고 골든타임 활용·요약 후 재시작·새 창 전략을 통해 어떻게 실무에서 똑똑하게 우회할 수 있는지를 알려드립니다.영상0 / 0분
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