[AI 스터디] 0장 - AI 스터디를 시작한 이유

 

— “AI를 아는 사람”이 아니라, “AI로 만드는 사람”이 되기까지

 

최근 AI 기술은 매우 빠른 속도로 발전하고 있습니다.

다양한 도구와 서비스가 등장하고 있지만, 실제 현업에서 “그래서 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을까?”라는 질문에 명확히 답하기는 쉽지 않습니다.

 

이번에 AI 스터디를 시작한 이유도 여기에 있습니다.

단순히 개념을 이해하는 데서 그치지 않고, AI를 실제 어플리케이션과 서비스에 적용할 수 있는 수준까지 경험해보기 위함입니다.

 

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스터디 목표

이번 스터디는 개인의 성장과, 회사 내 실무 활용이라는 두 가지 방향을 함께 고려해 설계했습니다.

개인 목표

• AI 엔지니어로의 성장 (어플리케이션 개발 수준) 모델을 “알고 있는” 단계가 아니라, 실제 서비스에 연결하고 운영할 수 있는 개발 역량을 목표로 합니다.
• AI 툴 사용자에서 AI 기반 앱 개발자로 : AI 툴을 잘 활용하는 것과, AI를 활용해 서비스를 만드는 것은 분명한 차이가 있습니다. 이 간극을 직접 메워보고자 합니다.
• AI 관련 전문 연구 역량의 기초 이해 전문 연구원이 아니더라도, 모델 구조와 학습 방식, 그리고 기술적 한계에 대한 기본적인 이해는 필요하다고 판단했습니다.

회사 관점 목표

• AI 관련 요청에 내부적으로 대응 가능한 수준 확보
  
  • 예를 들어 다음과 같은 요청이 들어왔을 때: “POS에서 사용 중인 가이드 문서를 MCP 또는 다른 방식으로 제공할 수 있을까요?”
  외부 전문가의 도움 없이도구현 가능 여부와 기술적 방향성을 설명할 수 있는 수준을 목표로 합니다.

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스터디 단계: 1단계는 ‘기초 지식 이해’

 

이 시리즈의 첫 단계는 기초 체력을 다지는 과정입니다.

 

1단계: AI 기본 개념 이해

• AI / Machine Learning / Deep Learning의 차이
• 모델이 학습되는 방식에 대한 개념적 이해
• LLM은 왜 자연스럽게 문장을 생성하는지
• 동시에 왜 오류(hallucination)를 발생시키는지

이 단계에서는 바로 모델을 학습하거나

복잡한 서비스를 구현하지는 않습니다.

 

대신, 이후 개발 단계에서

• “왜 이런 구조가 필요한지”
• “이 지점에서 문제가 발생하는 이유는 무엇인지”

를 자연스럽게 이해할 수 있도록

기초 개념과 맥락을 정리하는 데 집중합니다.

 

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이 시리즈에서 다루고자 하는 내용

이 블로그 시리즈는 단순한 스터디 기록이 아니라,

개발자 관점에서 AI를 다시 해석하는 과정을 담고자 합니다.

• 개념을 이론이 아닌 개발 관점에서 풀어보고
• “이 기술이 실제 서비스에서는 어떻게 사용되는가”를 중심으로 정리하며
• 어플리케이션 개발로 이어질 수 있는 연결 지점을 계속해서 짚어볼 예정입니다.

 

다음 글에서는

👉  LLM & 프롬프트 엔지니어링 중심으로 정리해볼 계획입니다.