생성형 AI 완전 정복

^1장 생성형 AI의 정의와 역사
1.1 생성형 AI의 정의
1.2 생성형 AI의 역사적 배경과 발전
__1.2.1 초기 연구와 개념적 기초
__1.2.2 인공 신경망의 등장과 발전
__1.2.3 이미지 인식 기술의 발전
__1.2.4 생성형 AI 기술의 발전
__1.2.5 자연어 처리 기술의 발전

2장 LLM
2.1 LLM의 개념과 기초
__2.1.1 LLM이란
__2.1.2 생성형 AI에서 LLM의 위치
__2.1.3 기존 언어 모델과의 차이점
2.2 LLM을 이해하기 위해 알아야 할 기술
__2.2.1 트랜스포머
__2.2.2 어텐션 메커니즘
__2.2.3 LLM 훈련 과정: 데이터 수집, 전처리, 훈련
__2.2.4 사전 훈련과 미세 조정 기술
2.3 대표적인 LLM 모델
__2.3.1 GPT
__2.3.2 BERT와 T5
__2.3.3 나에게 맞는 최적의 모델 찾기

3장 프롬프트 엔지니어링
3.1 프롬프트 엔지니어링의 개념과 기초
__3.1.1 프롬프트 엔지니어링이란
__3.1.2 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 중요성
3.2 프롬프트의 구성 요소와 설계 원칙
__3.2.1 프롬프트의 구성 요소
__3.2.2 프롬프트 설계의 원칙
3.3 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 방법
__3.3.1 퓨샷 프롬프팅
__3.3.2 생각의 사슬 프롬프팅
__3.3.3 자기 일관성 프롬프팅
__3.3.4 생성 기반 지식 프롬프팅
3.4 프롬프트 엔지니어링을 사용한 다양한 사례
__3.4.1 블로그 글, 소설, 광고 카피 작성하기
__3.4.2 코드 생성과 문제 해결을 위한 프롬프트
__3.4.3 바이브 코딩 활용하기
3.5 고급 프롬프트 엔지니어링
__3.5.1 파라미터 조정으로 프롬프트 개선하기
__3.5.2 System Message 설정으로 프롬프트 개선하기

4장 생성형 AI 실습 환경 준비
4.1 실습하기 전에 꼭 알아야 할 개념
__4.1.1 구글 코랩이란
__4.1.2 주피터 노트북이란
4.2 환경 설정
__4.2.1 구글 코랩 환경 설정
__4.2.2 LLM 모델을 연동하기 위한 API Key 발급받기
__4.2.3 OpenAI API를 활용한 기본 예제 실습
__4.2.4 제미나이 API를 활용한 기본 예제 실습

5장 LLM을 이용한 S/W 개발하기
5.1 환경 설정
__5.1.1 비주얼 스튜디오 코드 설치하기
__5.1.2 Extension Pack for Java 설치하기
__5.1.3 JDK(Java Development Kit) 설치하기
__5.1.4 Java Project 생성 및 실행하기
__5.1.5 비주얼 스튜디오 코드에 EasyCode 익스텐션 설치하기
5.2 코드 자동으로 생성하기
__5.2.1 다양한 알고리즘 코드 자동으로 생성하기
__5.2.2 JUnit 테스트 코드 작성하기
__5.2.3 자동으로 코드 리팩터링하기
5.3 코드 설명하기
__5.3.1 코드 주석 만들기
__5.3.2 API 문서 만들기
5.4 프로그램 관련 다양한 활용 팁
__5.4.1 변수명과 함수명 추천받기
__5.4.2 SQL문 최적화하기
5.5 LLM을 이용한 챗봇 서비스 개발하기
__5.5.1 환경 설정하기
__5.5.2 백엔드 구축하기
__5.5.3 프런트엔드 구축하기

6장 RAG 챗봇 만들기부터 파인튜닝까지 구현하기
6.1 RAG 챗봇 서비스 개발
__6.1.1 RAG란
__6.1.2 RAG 아키텍처의 구조와 장점
__6.1.3 벡터 데이터베이스 적재를 위한 전처리 작업
__6.1.4 RAG 구현 절차와 세부 내용
6.2 Azure AI Studio로 RAG 챗봇 서비스 제작하기
__6.2.1 GPT-4o를 기반으로 사내 문서 요약 챗봇 만들기
__6.2.2 sLLM 기반 도메인 특화 챗봇 살펴보기
__6.2.3 Azure AI Studio로 sLLM 구축하고 파인튜닝 챗봇 만들기
6.3 RAG 기반의 챗봇을 실무에 적용한 사례

7장 이미지 프로젝트
7.1 이미지 생성형 모델의 개념과 기초
__7.1.1 이미지 생성형 모델이란
__7.1.2 이미지 생성형 모델의 발전
7.2 이미지 생성형 모델 기반 구조
__7.2.1 GAN 기반 구조
__7.2.2 VAE 기반 구조
__7.2.3 디퓨전 모델 기반 구조
7.3 이미지 생성형 서비스 소개
__7.3.1 이미지 생성형 서비스란
__7.3.2 미드저니(Midjourney)
__7.3.3 달리(DALL-E)
__7.3.4 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)
7.4 이미지 생성형 서비스 심화
__7.4.1 프로젝트 개요 및 환경 설정
__7.4.2 모델을 실제 프로젝트에서 활용하기

8장 동영상 프로젝트
8.1 동영상 생성형 모델의 개념과 기초
__8.1.1 동영상 생성형 모델이란
__8.1.2 동영상 생성형 모델의 발전
8.2 T2V 모델 기반 동영상 생성 기술
__8.2.1 동영상 VAE를 이용한 동영상 정보의 압축 및 복원
__8.2.2 디퓨전 모델을 통한 점진적 노이즈 추가 학습
__8.2.3 노이즈 제거를 통한 동영상 복원
__8.2.4 FPS, 시간적 제어, 시간 기반 업데이트
8.3 동영상 생성형 서비스 소개
__8.3.1 소라(Sora)
__8.3.2 비오(Veo) 2
__8.3.3 동영상 생성형 AI로 쇼츠 만들기

9장 AI 에이전트
9.1 AI 에이전트의 개념과 기초
__9.1.1 AI 에이전트란
__9.1.2 AI 에이전트의 유형
__9.1.3 AI 에이전트 프레임워크
__9.1.4 AI 에이전트 활용 분야
9.2 AI 에이전트 만들기
__9.2.1 CrewAI로 에이전트 만들기
__9.2.2 AutoGen으로 에이전트 만들기
__9.2.3 랭그래프로 에이전트 만들기
9.3 n8n으로 워크플로 구축하기
__9.3.1 n8n이란
__9.3.2 n8n 환경 설정
__9.3.3 n8n으로 워크플로 구축 실습

10장 생성형 AI의 법과 윤리
10.1 생성형 AI 관련 법 제도
__10.1.1 생성형 AI의 국외 법 제도 동향
__10.1.2 생성형 AI의 국내 법 제도 동향
10.2 생성형 AI의 윤리적 고려 사항
__10.2.1 생성형 AI 사용 시 윤리 위험
__10.2.2 생성형 AI의 윤리적 활용 방안

11장 생성형 AI의 미래 전망
11.1 생성형 AI의 미래
__11.1.1 진화하는 AI와 인간의 상호작용
__11.1.2 AGI와 인간의 공존

부록 A아나콘다 환경 설정
A.1 머신러닝 실습 패키지
__A.1.1 아나콘다란

우리는 오랫동안 글을 쓰고 그림을 그리며 새로운 프로그램을 만드는 일처럼 창의적인 작업은 인간만이 할 수 있는 특별한 능력이라고 생각해 왔습니다. 그러나 AI의 빠른 발전은 이러한 인식을 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 특히 최근 등장한 '생성형 AI' 기술은 컴퓨터가 스스로 그림을 그리고 글을 쓰며, 새로운 아이디어를 만들어 내는 세계를 열었습니다. 사람만이 가능하다고 믿어온 분야에 이제는 AI가 자연스럽게 참여하고 있습니다.
역사를 되돌아보면, 인류는 여러 차례 거대한 전환점을 경험해 왔습니다. 철의 사용으로 문명이 비약적으로 확장된 철기 시대, 기계의 도입으로 생산 방식 자체가 변화한 산업혁명 등은 세상을 근본적으로 바꿔 놓은 대표적인 순간입니다. 오늘날 우리가 마주한 AI의 발전 역시 새롭게 등장한 또 하나의 대전환입니다. 특히 '챗GPT'와 같은 기술은 인간과 기술의 경계를 허물며, 우리의 소통 방식과 창작 방식, 그리고 일상적 사고방식까지 혁신적으로 재구성하고 있습니다.
AI는 앞으로도 멈추지 않은 채 더욱 빠르게 발전할 것입니다. 이러한 변화의 중심에서 우리가 가장 먼저 해야 할 일은 기술을 두려워하거나 외면하는 것이 아니라, 올바르게 이해하고 지혜롭게 활용하는 것입니다. AI를 무지나 오해로 대한다면 개인의 기회를 좁게 만들 뿐 아니라 사회적 격차를 심화시킬 수도 있습니다. 반대로, AI를 능동적으로 이해하고 적극적으로 활용한다면 변화의 흐름 속에서 새로운 가능성과 성장의 기회를 발견할 것입니다.
이 책은 독자 여러분이 AI를 '두려움의 대상'이 아닌 '가능성의 도구'로 바라보도록 돕기 위해 기획했습니다. AI의 기술적 원리를 쉽고 명확하게 설명하는 한편, 실생활과 업무에서 바로 활용할 수 있는 다양한 AI 도구를 소개합니다. 또한 직접 실습해 볼 수 있는 내용을 함께 구성하여, 단순히 지식을 습득하는 수준을 넘어 실제로 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 설계했습니다.
이 책이 독자 여러분에게 AI 시대를 살아가는 데 필요한 새로운 시각을 제공하고, 더 나아가 미래의 변화를 주도하는 주체로 성장하는 데 작은 길잡이가 되기를 바랍니다. 변화의 중심에 선 지금, 우리가 선택해야 할 것은 두려움이 아니라 이해이며, 거리 두기가 아니라 활용입니다. 이 책과 함께 미래를 준비하는 길에 한 걸음 더 가까이 다가가길 바랍니다.

_들어가며