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아는 만큼 보이는 생성형 AI 챗GPT, 제미나이, 클로드, 클로바X, 달리, 미드저니, 스테이블 디퓨전, 수노, 유디오까지 한 권으로 보는 생성형 AI 기술과 트렌드
- 김주영 저
- 길벗
- 2025년 07월 28일
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ISBN: 9791140715077
220쪽
286g
152 x 225 (㎜)
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책 소개
이 책은
생성형 AI를 사용하는 것은 그냥 걷던 사람이 자전거를 타게 된 것과 같다. 지금은 자전거를 타는 수준이지만 나중에는 자동차를 타는 수준으로 바뀔지 모른다. 이 책은 전문 용어로 서술된 책은 부담스럽고, 사용법만 설명한 책은 이론적으로 아쉬운 분들을 위해 생성형 AI 기술의 개념, 주요 용어, 대표 서비스를 설명한다.
기업과 대학에서 생성형 AI 강의를 하며 정리한 자료를 바탕으로 누구나 이해하기 쉽게 일상의 용어와 표현으로 풀어냈다. 생성형 AI가 특정 직업을 대체하기보다 직업의 성격과 작업 방식을 바꿀 것이라는 전망과, 이에 따른 인간의 역할 변화에 대해서도 살펴본다.
출판사 리뷰
저자 소개
연세대학교 전기전자공학과에서 학사 학위를, 동 대학 기계지능연구소(Machine Intelligence Lab)에서 공학박사 학위를 취득했습니다. SK주식회사 C&C를 거쳐 현재 명지대학교 융합소프트웨어학부 조교수로 재직 중이며, 인공지능 및 클라우드 컴퓨팅 분야의 연구와 교육을 수행하고 있습니다. 최신 인공지능 기술을 다양한 분야에 응용하고 발전시키는 연구와 그 결과를 활용한 실제 서비스 개발에 관심이 많습니다.
목차
1장 생성형 AI란 무엇인가
인간의 작업 방식을 변화시키는 AI
1.1 생성형 AI의 정의
____생성형 AI의 기술적 위치
____규칙 기반 시스템
____스스로 학습하는 머신러닝
____딥러닝의 등장
____생성형 AI로의 발전
1.2 생성형 AI의 분류
____용어 정리
____언어 생성형 AI
____이미지 생성형 AI
____오디오 생성형 AI
1.3 생성형 AI의 역할과 미래 전망
____도구로서의 생성형 AI
____생성형 AI를 바라보는 자세
2장 생성형 AI로 발전하기까지의 과정
머신러닝부터 대형 언어 모델까지
2.1 연어와 농어를 분류하는 머신러닝
____머신러닝의 등장 배경
____머신러닝의 핵심 기법
____머신러닝의 한계
2.2 인간의 뇌 구조를 본뜬 딥러닝
____딥러닝의 등장 배경
____초기 딥러닝 모델
____딥러닝의 작동 원리
____딥러닝의 대표적 모델
____딥러닝의 과제
2.3 인간처럼 언어를 이해하는 트랜스포머
____초기 딥러닝 모델의 한계
____트랜스포머의 등장 배경
____트랜스포머의 작동 원리
____어텐션 메커니즘
____트랜스포머 모델의 발전
____트랜스포머가 가져온 변화
2.4 다음 단어를 예측해 문장을 만드는 대형 언어 모델
____언어 모델의 개요
____언어 모델의 단어 선택 방식
____언어 모델부터 발전한 이유
____대형 언어 모델의 학습 과정
3장 오픈AI의 대형 언어 모델, GPT
인간과 같은 범용적 능력을 가진 GPT
3.1 GPT의 개요
3.2 대형 언어 모델의 첫걸음: GPT-1
____사전 학습과 파인 튜닝에 의한 언어 처리
____GPT-1의 의의와 한계
3.3 본격적인 대화형 AI: GPT-2
____사전 학습만으로의 언어 처리
____GPT-2의 의의와 한계
3.4 스케일의 혁신으로 인간에 가까워진 AI: GPT-3
____퓨샷 러닝과 프롬프트 엔지니어링
____GPT-3의 의의와 한계
3.5 인간과 소통하는 AI: GPT-3.5와 챗GPT
____사용자 피드백 기반 강화 학습
____대화형 AI의 새로운 시대를 연 챗GPT
____GPT-3.5와 챗GPT의 의의
3.6 멀티모달 모델의 등장: GPT-4
____텍스트와 이미지의 동시 이해
____GPT-4의 의의와 한계
3.7 생성형 AI의 미래: GPT-4o와 오픈AI o1
____텍스트, 이미지, 오디오를 종합적으로 처리하는 GPT-4o
____추론 능력과 신뢰성이 향상된 오픈AI o1
____일반 인공지능으로의 발전
3.8 생성형 AI의 평가 지표
____생성형 AI의 성능 평가 방법
____벤치마크를 이용한 평가
____GAIA 벤치마크를 이용한 평가
____인간의 선호도를 반영한 평가
____비공개 모델과 오픈 소스 모델
4장 생성형 AI의 한계와 해결 방법
직접 사용해보며 언어 모델 이해하기
4.1 챗GPT, 제미나이, 클로드, 클로바 X, 라마
____챗GPT
____제미나이
____클로드
____클로바 X
____라마
____언어 모델 공개 플랫폼, 허깅페이스
____생성형 AI 서비스 사용해보기
4.2 생성형 AI의 한계
____맥락 이해 부족 문제
____데이터 편향성 문제
____환각 현상
____일관성 부족 문제
____윤리적 문제
4.3 생성형 AI의 한계를 극복하는 방법
____프롬프트 엔지니어링
____RAG
____AI 모델 자체의 성능 개선
4.4 생성형 AI로 보고서, 문자, 이메일 작성하기
____보고서 작성
____문자와 이메일 작성
5장 이미지/오디오 생성형 AI
그림도 그리고 음악도 만드는 AI의 진화
5.1 달리, 제미나이, 미드저니, 스테이블 디퓨전
____대표적인 이미지 생성형 AI 서비스
____이미지 생성형 AI의 발전 과정
____이미지 생성형 AI의 작동 원리
____이미지 생성형 AI의 활용 사례
5.2 이미지 생성형 AI로 그림 동화 만들기
____그림 동화 만들기
5.3 뮤직LM, 오디오크래프트, 스테이블 오디오, 수노, 유디오
____대표적인 오디오 생성형 AI 서비스
____오디오 생성형 AI의 발전 과정
____오디오 생성형 AI의 작동 원리
____오디오 생성형 AI의 활용 사례
5.4 오디오 생성형 AI로 음악 만들기
____나만의 추억 음악 만들기
6장 AI와 함께하는 내일
기술의 발전에 따른 변화와 준비
6.1 직업 환경의 변화
____변화하는 직업 세계
____빠르게 진화하는 AI 기술
6.2 분야별 협업 사례
____콘텐츠 생성
____교육의 개인화
____바이브 코딩
____AI 에이전트와의 협업
6.3 AI 시대를 살아가는 인간의 역할과 준비
____미래를 위한 역량 개발
____균형 잡힌 AI 활용
____함께 만들어가는 AI 시대
인간의 작업 방식을 변화시키는 AI
1.1 생성형 AI의 정의
____생성형 AI의 기술적 위치
____규칙 기반 시스템
____스스로 학습하는 머신러닝
____딥러닝의 등장
____생성형 AI로의 발전
1.2 생성형 AI의 분류
____용어 정리
____언어 생성형 AI
____이미지 생성형 AI
____오디오 생성형 AI
1.3 생성형 AI의 역할과 미래 전망
____도구로서의 생성형 AI
____생성형 AI를 바라보는 자세
2장 생성형 AI로 발전하기까지의 과정
머신러닝부터 대형 언어 모델까지
2.1 연어와 농어를 분류하는 머신러닝
____머신러닝의 등장 배경
____머신러닝의 핵심 기법
____머신러닝의 한계
2.2 인간의 뇌 구조를 본뜬 딥러닝
____딥러닝의 등장 배경
____초기 딥러닝 모델
____딥러닝의 작동 원리
____딥러닝의 대표적 모델
____딥러닝의 과제
2.3 인간처럼 언어를 이해하는 트랜스포머
____초기 딥러닝 모델의 한계
____트랜스포머의 등장 배경
____트랜스포머의 작동 원리
____어텐션 메커니즘
____트랜스포머 모델의 발전
____트랜스포머가 가져온 변화
2.4 다음 단어를 예측해 문장을 만드는 대형 언어 모델
____언어 모델의 개요
____언어 모델의 단어 선택 방식
____언어 모델부터 발전한 이유
____대형 언어 모델의 학습 과정
3장 오픈AI의 대형 언어 모델, GPT
인간과 같은 범용적 능력을 가진 GPT
3.1 GPT의 개요
3.2 대형 언어 모델의 첫걸음: GPT-1
____사전 학습과 파인 튜닝에 의한 언어 처리
____GPT-1의 의의와 한계
3.3 본격적인 대화형 AI: GPT-2
____사전 학습만으로의 언어 처리
____GPT-2의 의의와 한계
3.4 스케일의 혁신으로 인간에 가까워진 AI: GPT-3
____퓨샷 러닝과 프롬프트 엔지니어링
____GPT-3의 의의와 한계
3.5 인간과 소통하는 AI: GPT-3.5와 챗GPT
____사용자 피드백 기반 강화 학습
____대화형 AI의 새로운 시대를 연 챗GPT
____GPT-3.5와 챗GPT의 의의
3.6 멀티모달 모델의 등장: GPT-4
____텍스트와 이미지의 동시 이해
____GPT-4의 의의와 한계
3.7 생성형 AI의 미래: GPT-4o와 오픈AI o1
____텍스트, 이미지, 오디오를 종합적으로 처리하는 GPT-4o
____추론 능력과 신뢰성이 향상된 오픈AI o1
____일반 인공지능으로의 발전
3.8 생성형 AI의 평가 지표
____생성형 AI의 성능 평가 방법
____벤치마크를 이용한 평가
____GAIA 벤치마크를 이용한 평가
____인간의 선호도를 반영한 평가
____비공개 모델과 오픈 소스 모델
4장 생성형 AI의 한계와 해결 방법
직접 사용해보며 언어 모델 이해하기
4.1 챗GPT, 제미나이, 클로드, 클로바 X, 라마
____챗GPT
____제미나이
____클로드
____클로바 X
____라마
____언어 모델 공개 플랫폼, 허깅페이스
____생성형 AI 서비스 사용해보기
4.2 생성형 AI의 한계
____맥락 이해 부족 문제
____데이터 편향성 문제
____환각 현상
____일관성 부족 문제
____윤리적 문제
4.3 생성형 AI의 한계를 극복하는 방법
____프롬프트 엔지니어링
____RAG
____AI 모델 자체의 성능 개선
4.4 생성형 AI로 보고서, 문자, 이메일 작성하기
____보고서 작성
____문자와 이메일 작성
5장 이미지/오디오 생성형 AI
그림도 그리고 음악도 만드는 AI의 진화
5.1 달리, 제미나이, 미드저니, 스테이블 디퓨전
____대표적인 이미지 생성형 AI 서비스
____이미지 생성형 AI의 발전 과정
____이미지 생성형 AI의 작동 원리
____이미지 생성형 AI의 활용 사례
5.2 이미지 생성형 AI로 그림 동화 만들기
____그림 동화 만들기
5.3 뮤직LM, 오디오크래프트, 스테이블 오디오, 수노, 유디오
____대표적인 오디오 생성형 AI 서비스
____오디오 생성형 AI의 발전 과정
____오디오 생성형 AI의 작동 원리
____오디오 생성형 AI의 활용 사례
5.4 오디오 생성형 AI로 음악 만들기
____나만의 추억 음악 만들기
6장 AI와 함께하는 내일
기술의 발전에 따른 변화와 준비
6.1 직업 환경의 변화
____변화하는 직업 세계
____빠르게 진화하는 AI 기술
6.2 분야별 협업 사례
____콘텐츠 생성
____교육의 개인화
____바이브 코딩
____AI 에이전트와의 협업
6.3 AI 시대를 살아가는 인간의 역할과 준비
____미래를 위한 역량 개발
____균형 잡힌 AI 활용
____함께 만들어가는 AI 시대
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