AI Literacy
1. AI는 지금 왜 이렇게 화두일까?
- 모든 직무가 AI적 요소를 알고 있어야 함
2. AI의 기본 개념 이해
- 비선형 상황들에 대해 해결해주는 도구
(1) 규칙기반과 패턴학습
- AI를 성숙시키기 위해 하는 활동
•지도 학습: 기술자의 의도대로 규칙기반
- 스팸 메일 분류, 질병 진단, 성별 예측
•비지도 학습: 특정 군집, 패턴을 인식
- 명확한 답이 없음
- 상품 추천, 범죄 위험 지역 예측, 고객 분류
•강화학습
(2) 정리
- 복합 학습 방법을 많이 사용하고 있는 추세
- 해결해야 하는 상황이 고도화 되고 있는 상황
(3) 분류/생성 AI 사례
- 분류: 그림, 글, 신호 등 다양한 정보 분류
- 생성: 어떤 직접 산출물이 발생하면 모두 생성형 AI
3. 생성형 AI와 LLM의 원리
(1) LLM
•Large Language Model (거대 언어 모델)
- 사람의 언어를 인식하고 답변하는 AI
(2) Fine-tuning, RAG
•Fine-tuning (미세조정)
•RAG (검색증강생성)
- LLA이 참고해서 답변을 만들 수 있는 새로운 정보의 장을 활용하는 방법
- 쉽게 얘기해서 기존의 학습된 내용 + 추가적인 정보
4. 프롬프트 기초 - AI에게 잘 묻는법
(1) 프롬포트란?
- 정의: LLM에 입력하는 모든 문장
- LLM의 정체성, 주 임무, 사용자를 설정하기 위해서
- 지시, 입력 값, 문맥, 출력 지시자, 예시
(2) 종류
•Zero-Shot Prompting
•Few-Shot Prompting
•Chain-of-Thought Prompting
- 복잡한 문제를 해결할 때, 정답을 바로 제시하는 대신 사고 과정을 단계별로 거쳐 추론하도록 유도하는 방식
•Tree of Thoughts (생각의 나무)
- 복잡한 문제를 해결 과정을 나무처럼 여러 가지 가능성을 탐색하고 최적의 경로를 찾는 방식
•Structured Prompting (구조화 지시)
- 구조를 갖춰서 절차지향적으로 프롬프트를 작성하는 방
•Generated Knowledge Prompting (지식 생성)
5. 실습: AI와 함께 일하기
[논리 구조]제가 자주 사용하는 기본 논리 구조 몇 가지를 알려줄게요. 이건 글쓰기, 기획, 디자인 설명, 의사결정 모두에 쓰입니다.1️⃣ 정의 → 비교 → 결론 구조구조
2️⃣ 문제 → 원인 → 해결 구조구조
3️⃣ 관찰 → 패턴 → 인사이트 구조구조
(공간 기획 쪽에서도 많이 씀) 4️⃣ 전체 → 부분 → 핵심 구조구조
5️⃣ 가장 중요한 사고 습관항상 스스로에게 묻습니다.이 3개만 해도 사고가 많이 정리됩니다. 하나 말해줄게요 (진짜 중요한 것)특히 많이 쓰는 구조는 딱 두 개입니다.
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[논리적 사고 5단계]1️⃣ 관찰 (Observation)먼저 판단 없이 사실만 본다. 좋은 사고의 시작은 해석이 아니라 관찰입니다. 예시
⭕ “우드 가구가 많다” → 관찰 2️⃣ 분류 (Categorize) 관찰한 것들을 비슷한 것끼리 묶습니다. 예시 공간 요소
3️⃣ 패턴 찾기 (Pattern) 묶인 것들에서 공통된 방향성을 찾습니다. 예시
편안한 체류형 공간 4️⃣ 의미 해석 (Insight) 이 패턴이 왜 존재하는지 생각합니다. 예시
5️⃣ 결론 (Conclusion) 마지막으로 핵심을 한 문장으로 정리합니다. 예시 이 카페는 체류 시간을 늘리기 위해 편안한 공간 디자인을 사용했다. 이 사고 방식이 중요한 이유 대부분 사람은 이렇게 생각합니다. 관찰 → 바로 판단 예 “이 카페 감성 있다.” 근데 논리적인 사고는 관찰 → 분류 → 패턴 → 의미 → 결론 이렇게 중간 단계가 많습니다. 그래서 더 설득력 있는 생각이 나옵니다. |
6. AI와 함께 사는 시대 (윤리저작권)
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