AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다.
하지만 모든 기술과 모델을
전부 공부할 필요는 없습니다.
중요한 것은 핵심 개념을 이해하고,
직접 만들고, 평가하고,
실제 사용자에게 제공하는 능력입니다.
AI 빌더가 알아야 할 25개 핵심용어
1. AI 기초
인공지능(AI)
사람의 학습·판단·문제 해결 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술입니다.
머신러닝
컴퓨터가 데이터에서 규칙을 학습하도록 만드는 AI 기술입니다.
딥러닝
여러 층의 신경망을 이용해 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝 방식입니다.
신경망
인간의 뇌 구조를 참고해 입력 데이터를 분석하고 결과를 예측하는 계산 구조입니다.
학습과 추론
학습은 모델이 데이터로 능력을 익히는 과정이고, 추론은 학습된 모델이 새로운 결과를 생성하는 과정입니다.
2. 데이터와 모델
지도학습
정답이 포함된 데이터로 분류와 예측 방법을 학습합니다.
비지도학습
정답 없이 데이터의 패턴·군집·구조를 찾아냅니다.
파라미터와 가중치
모델이 학습 과정에서 조정하며 지식을 저장하는 내부 수치입니다.
임베딩
단어·문서·이미지의 의미를 컴퓨터가 비교할 수 있는 숫자 벡터로 변환합니다.
토큰
AI 모델이 문장을 읽고 처리하는 기본 단위입니다.
3. 생성형 AI
대규모 언어모델(LLM)
방대한 텍스트를 학습해 질문에 답하고 글과 코드를 생성하는 모델입니다.
트랜스포머
문장 속 단어들의 관계를 효율적으로 분석하는 현대 LLM의 핵심 구조입니다.
어텐션
입력된 정보 중 현재 작업에 중요한 부분에 더 높은 비중을 부여하는 방식입니다.
프롬프트 엔지니어링
목표·역할·조건·출력 형식을 명확히 설계해 더 좋은 답변을 얻는 기술입니다.
컨텍스트 엔지니어링
문서·대화·도구·메모리·규칙을 구성해 AI가 올바른 상황을 이해하도록 만드는 기술입니다.
4. AI 애플리케이션
RAG
외부 문서와 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 뒤, 그 근거를 활용해 답변을 생성하는 기술입니다.
파인튜닝
특정 업무·산업·표현 방식에 맞도록 기존 모델을 추가 학습하는 방법입니다.
AI 에이전트
목표를 이해하고 계획을 세우며, 필요한 도구를 사용해 작업을 수행하는 AI 시스템입니다.
도구 호출
AI가 검색·계산·데이터베이스·API·업무시스템을 직접 사용하는 기능입니다.
MCP
AI 모델과 외부 데이터·도구·서비스를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜입니다.
5. 프로덕션 AI
AI 평가(Evals)
AI 답변의 정확성·유용성·안전성·일관성을 체계적으로 측정하는 과정입니다.
환각
AI가 사실처럼 보이지만 실제로는 근거가 없거나 틀린 내용을 생성하는 현상입니다.
가드레일
AI가 허용된 범위 안에서 안전하게 작동하도록 통제하는 정책과 기술입니다.
AI API
AI 모델을 웹사이트·앱·업무시스템과 연결하는 프로그램 인터페이스입니다.
배포와 MLOps
AI 모델을 실제 서비스에 적용하고 성능·비용·보안·품질을 지속해서 운영하는 체계입니다.
90일 AI 제품 빌더 로드맵
1개월 차｜AI를 이해하라
• AI·머신러닝·딥러닝의 차이 이해
• 신경망과 학습 원리 익히기
• LLM·토큰·임베딩·트랜스포머 학습
• Python으로 작은 ML·LLM 실험 실행
• 배운 개념을 직접 설명하고 문서화
목표는 이론 암기가 아니라 “AI가 어떻게 작동하는가”를 자신의 언어로 설명하는 것입니다.
2개월 차｜AI 애플리케이션을 만들어라
• 프롬프트와 컨텍스트 설계
• LLM API 연동
• 문서 분할·임베딩·벡터 검색 실습
• RAG 문서 도우미 구축
• AI 에이전트와 도구 호출 구현
• MCP를 활용한 외부 시스템 연결
이 단계에서는 작더라도 실제로 작동하는 AI 서비스를 완성해야 합니다.
3개월 차｜AI 제품을 출시하라
• 해결할 고객 문제 선정
• 사용자와 요구사항 분석
• 제품 정의 및 PRD 작성
• AI·데이터·API 아키텍처 설계
• MVP 개발
• 평가 기준과 가드레일 구축
• 클라우드 배포 및 모니터링
• 사용자 피드백을 반영한 반복 개선
완벽한 제품을 기다리기보다, 사용할 수 있는 첫 번째 버전을 빠르게 출시하는 것이 중요합니다.
가장 빠르게 성장하는 학습 방식
배우기
→ 만들기
→ 깨뜨리기
→ 디버깅하기
→ 설명하기
→ 공개하기
→ 피드백받기
→ 다시 개선하기
권장 시간 배분은 다음과 같습니다.
70% 직접 만들기
20% 필요한 내용 학습하기
10% AI 뉴스와 연구 확인하기
강의만 계속 보는 사람보다 작은 프로젝트를 반복해서 완성하는 사람이 훨씬 빠르게 성장합니다.
90일 동안 완성할 포트폴리오
① 머신러닝 예측 프로젝트
② 신경망 직접 구현 프로젝트
③ LLM 기반 애플리케이션
④ RAG 문서 질의응답 도우미
⑤ AI 업무 생산성 도구
⑥ AI 리서치 에이전트
⑦ 실제 문제를 해결하는 대표 AI 제품
포트폴리오가 증명해야 할 것은 자격증의 개수가 아닙니다.
“나는 AI 아이디어를 문제 정의 → 아키텍처 → 프로토타입 → 평가 → 배포까지 완성할 수 있다.”
이 역량이 AI 학습자를 AI 엔지니어로, AI 엔지니어를 AI 제품 창업가로 성장시킵니다.
AI 시대의 경쟁력은 얼마나 많이 알고 있는가가 아니라, 알고 있는 것을 이용해 어떤 가치를 만들어냈는가에 달려 있습니다.
지금 작은 프로젝트 하나부터 시작해 보십시오.
배우고, 만들고, 실패하고, 개선한 90일은 단순한 공부 기간이 아니라 나만의 AI 제품과 경쟁력을 만드는 시간이 될 것입니다.
— 이춘곤(Mark) · ISC.studio · ISC출판 도서 안내
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