AI 강좌와 동영상, 다섯 단계로

입력하거나 말로 ChatGPT에 첫 질문을 하고, 답을 읽고, 더 쉽게 설명해 달라고 후속 질문하는 법을 보여 주며, 중요한 조언은 다시 확인하라고 일러 줘요.

경험 필요 없음 · 2026-10-10 확인

AI 챗봇이 어떻게 학습하고 한 단어씩 답을 만들어 가는지 쉬운 말로 설명한 다음, 더 좋은 결과를 얻는 네 가지 습관을 알려 줘요.

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생성형 AI와, 이전 AI와 구별되는 점을 소개해요. 생성형 AI는 이미 있는 것을 분석하는 데 그치지 않고 새 텍스트, 이미지, 기타 콘텐츠를 만들어요.

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ChatGPT 같은 챗봇이 방대한 텍스트에서 배워 답을 만드는 방식을 쉽게 설명하고, 그것을 진짜 지능이라고 할 수 있는지 물어요.

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현재 시점에서 오늘날의 생성형 AI 도구가 잘하는 것과 못하는 것, 그리고 한계가 어디인지 살펴봐요.

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AI, 머신러닝, 딥러닝, 파운데이션 모델, 생성형 AI가 어떻게 서로 포함되는지, 그리고 이 분야가 어떻게 한 단계씩 발전했는지 설명해요.

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초기 프로그램과 전문가 시스템에서 머신러닝과 딥러닝을 거쳐 생성형 AI와 AI 에이전트까지 약 70년의 AI 역사를 짚어 봐요.

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Google AI Essentials 강좌의 첫 모듈이에요. AI와 머신러닝이 무엇인지, 생성형 AI가 어떻게 작동하는지, 이 도구들이 잘하는 것과 못하는 것을 다뤄요.

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필요한 것, 대상, 원하는 답의 형태를 말하면 막연한 질문이 쓸모 있는 질문으로 바뀌는 과정과, 처음부터 다시 하지 않고 답을 조정하는 법을 보여 줘요.

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개인 정보를 공유하지 않고 ChatGPT에 공과금 고지서에 관해 묻는 법과, 답을 다른 곳에서 확인해야 할 때를 알아보는 법을 보여 줘요.

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AI가 확신에 차 보이면서도 틀릴 수 있는 흔한 이유 두 가지(지어낸 사실, 너무 쉽게 동의하기)와 답을 확인하는 네 가지 습관을 설명해요.

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분별(discernment)을 다뤄요. AI 어시스턴트가 주는 결과와 그 과정에서의 동작이 내 작업에 정확하고 유용한지 판단하는 것이에요.

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AI 모델에서 환각이 무엇을 뜻하는지, 왜 생길 수 있는지, 내 대화에서 알아차리는 방법을 설명해요.

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Claude 프로젝트를 만들고, 지식 베이스를 추가하고, 프로젝트 지침을 쓰고, 팀원과 공유해서 채팅 사이에 맥락이 이어지게 하는 과정을 살펴봐요.

약간의 경험 · 2026-10-10 확인

Anthropic 프롬프트 엔지니어들이 좋은 프롬프트 엔지니어의 조건, 프롬프트 다듬는 법, 정직함, 프롬프트 속 페르소나와 비유, 그리고 프롬프트 작성이 앞으로 어떻게 바뀔지 이야기해요.

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AI 연구자 한 명이 채팅 어시스턴트를 어떻게 쓰는지 예시 중심으로 길게 살펴봐요. 모델 고르기, 생각 모드를 쓸 때, 웹 검색, 파일 업로드, 데이터 분석, 음성, 이미지를 다뤄요.

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Andrew Ng이 AI 채팅 도구를 웹 검색과 심층 리서치로 출처 있는 답을 얻는 데, 피드백과 글쓰기에, 코드 없이 간단한 웹사이트와 앱을 만드는 데 쓰는 법을 보여 줘요.

약간의 경험 · 2026-10-10 확인

Anthropic 응용 AI 팀이 자동차 보험 청구 작업용 프롬프트를 단계별로 만들어요. 작업 맥락, 어조, 배경 데이터, 예시, XML 구조, 출력 형식, 프리필을 다뤄요.

기술 중심 · 2026-10-10 확인

학생이 Gemini를 공부 도우미로 써서 어려운 과목을 이해하고, 자료를 조사해 리포트를 쓰고, 논증을 시험해 보는 법과 책임 있게 쓰는 법을 소개해요.

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OpenAI 마케터가 제품 문서, 리서치, 회의록을 모아 정해진 템플릿을 따르는 출시 블로그 초안을 만들고, 세부 사항이 바뀔 때마다 검토하고 업데이트해요.

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Khanmigo가 답을 바로 주지 않고 학생을 지도하는 방식, 교사가 수업을 계획하고 수준별로 나누도록 돕는 방식, 학교와 교육청 관리자에게 제공하는 것을 보여 줘요.

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학생과 가족을 위해 AI가 어떻게 작동하는지, 학교 과제에 쓸 때 어떻게 비판적으로 생각해야 하는지 다루는 짧은 동영상이에요.

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5학년 온실 효과 수업을 예로, Gemini for Education이 비유로 설명을 맞춰 주고 단계적인 학습 자료를 만드는 법을 K-12 교사에게 보여 줘요.

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Outlook의 Copilot이 짧은 프롬프트로 이메일 초안을 쓰고, 지난 이메일에 관한 질문에 답하고, 보내기 전에 문법과 어조를 확인하는 모습을 보여 줘요. Copilot이 포함된 Microsoft 365 플랜이 필요해요.

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Google AI Boost Bootcamp의 레슨 1이에요. Google 업무 앱 곳곳에서 Gemini가 나타나는 곳과 네 부분으로 된 프롬프트 공식(페르소나, 작업, 형식, 맥락)을 다뤄요.

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Copilot이 Excel의 예산 스프레드시트에서 조정할 셀을 직접 찾아 여러 변경을 하고 다시 계산하는 모습을 보여 줘요. 모든 변경은 내 승인을 거쳐요.

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학생이 Gemini를 튜터, 리서치 도우미, 토론 상대로 쓰도록 프롬프트하는 법과, 자기 학습 스타일에 맞게 답을 조정하는 법을 보여 줘요.

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답을 바로 주는 대신 질문과 연습 활동으로 학생을 단계별로 이끄는 Copilot의 Study and Learn 에이전트와, 교사가 이를 활용하는 법을 살펴봐요.

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일상 업무에서 AI를 쓰는 법을 다루는 Google 강좌예요. AI 작동 원리, 프롬프트 쓰고 다듬기, Gemini로 브레인스토밍하기, Google Workspace 안에서 쓰기, 습관으로 만들기.

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수업에서 AI를 책임 있게 쓰는 법에 관한 교사용 세션이에요. 학생 데이터와 개인정보, 저작권, 교실 안전장치, 허위 정보, AI 시스템의 편향을 다뤄요.

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교육과 관련된 Anthropic 직원 네 명이 학습에서 AI의 이점과 위험, 학생과 교사가 AI를 대하는 방법, 아직 불확실한 점을 이야기해요.

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ChatGPT Work를 짧게 살펴봐요. 업무 도구와 파일 연결, 예약 작업 설정, 마케팅과 데이터 분석 작업을 ChatGPT에 맡겨 끝까지 처리하게 하는 법을 다뤄요.

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Excel의 Claude가 셀 단위 인용과 함께 여러 탭에 걸친 수식을 설명하고, 기존 수식은 그대로 둔 채 가정을 업데이트하는 모습을 보여 줘요.

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프로젝트 계획 단계에서 NotebookLM과 함께 Gemini를 써서 빈 페이지에서 프로젝트 계획까지 만들어 가요.

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Teams 회의의 Copilot을 시연해요. 결정 사항과 할 일이 담긴 AI 노트, 언어 간 실시간 통역, 놓친 내용을 따라잡기 위한 오디오 및 동영상 요약을 보여 줘요.

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Microsoft 교육 제품 팀이 Microsoft 365 Copilot의 Teach Module을 시연해요. 수업 계획, 퀴즈, 플래시카드 만들기와 기존 자료 수정하기를 보여 줘요.

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David Malan이 Harvard CS50에서 AI 도구를 어떻게 만들었는지 설명해요. 답을 주는 대신 학생을 답으로 이끄는 고무 오리 튜터와, 도구를 도입한 과정도 다뤄요.

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검색 증강 생성(RAG)을 설명해요. 언어 모델이 답하기 전에 최신의 신뢰할 수 있는 출처를 찾아보게 해서, 답이 더 최신이고 덜 틀리게 만드는 방법이에요.

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Gemini 3 Pro와 Google의 Agent Development Kit로 웹을 검색할 수 있는 간단한 AI 에이전트를 만들고, 웹 인터페이스에서 실행해 추론 과정을 살펴봐요.

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Anthropic Claude Code 팀원들이 코딩 에이전트와 일하는 방식을 보여 줘요. 단일 작업 대신 목표를 주고, 루틴을 원격으로 실행하고, 에이전트가 스스로 작업을 확인하게 해요.

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Anthropic 엔지니어들이 Model Context Protocol이 어디서 왔는지, 원격 MCP 서버와 레지스트리, Claude API와 함께 MCP를 쓰는 법을 설명해요.

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OpenAI 직원들이 업데이트된 Agents SDK로 여러 단계 작업에 걸쳐 파일을 살펴보고, 명령을 실행하고, 코드를 수정하는 장시간 실행 에이전트를 만드는 법을 보여 줘요.

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OpenAI의 코딩 에이전트 Codex를 단계별로 설정해요. 명령줄 도구와 VS Code 확장 프로그램 설치, Agents.md 파일 작성, 프롬프트 패턴, MCP로 도구 연결을 다뤄요.

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명세 기반 개발을 가르쳐요. 프로젝트 헌법과 마크다운 명세를 써서 코딩 에이전트가 요청한 대로 만들게 하는 법을, 기존 레거시 코드베이스에서도 다뤄요.

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AI 에이전트에 관한 열 개의 레슨이에요. 에이전트란 무엇인지, 프레임워크 고르기, 설계 원칙, 도구 사용, 에이전트형 RAG, 계획, 멀티 에이전트 시스템, 배포를 코드 예제와 함께 다뤄요.

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검색 증강 생성(임베딩, 벡터 검색)으로 모델을 내 데이터에 연결하고, MCP 서버로 도구와 서비스를 잇는 실습 강좌예요.

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대규모 언어 모델이 다음 단어를 어떻게 예측하는지, 방대한 텍스트로 어떻게 학습하는지, 트랜스포머의 기본 개념을 시각적으로 짧게 소개해요.

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손글씨 숫자를 인식하는 신경망을 차근차근 만들며, 뉴런, 층, 가중치, 편향이 무엇인지와 이를 잇는 수학을 애니메이션으로 보여 줘요.

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데이터가 트랜스포머를 어떻게 흐르는지 시각적으로 따라가요. 토큰이 임베딩 벡터가 되고, 어텐션과 퍼셉트론 층이 이를 갱신하고, 소프트맥스가 다음 단어 확률을 내요.

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생성형 AI와 프롬프트 작성, 이어서 결정 트리, 머신러닝, 딥러닝, 대규모 언어 모델, 환각을 다루는 Harvard CS50 강의예요.

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ChatGPT 같은 모델이 어떻게 만들어지는지 다루는 일반인 대상의 긴 강연이에요. 인터넷 텍스트, 토큰, 사전 학습, 모델을 어시스턴트로 만들기, 강화 학습, 그리고 모델이 내용을 지어내는 이유를 다뤄요.

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MIT 2026년 딥러닝 입문의 첫 강의예요. 퍼셉트론, 활성화 함수, 경사 하강법과 역전파를 이용한 학습, 과적합을 줄이는 법을 다뤄요.

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Stanford CS336의 첫 강의(Percy Liang, Tatsunori Hashimoto)예요. 언어 모델을 처음부터 만드는 이유, 강좌 계획, BPE 같은 토크나이저가 텍스트를 나누는 방식을 다뤄요.

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Andrej Karpathy가 PyTorch로 작은 GPT를 작성하며, 셀프 어텐션과 트랜스포머를 하나씩 만들고 Tiny Shakespeare 데이터셋으로 학습시켜요.

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Python으로 만든 작은 자동 미분 엔진 micrograd를 만들어 역전파가 기울기를 어떻게 계산하는지 보여 주고, 이를 써서 작은 신경망을 학습시켜요.

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Harvard의 CS50 AI 강좌 전체를 한 영상에 담았어요. 탐색, 지식, 불확실성, 최적화, 머신러닝, 신경망, 언어를 Python 프로젝트와 함께 다뤄요.

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