입문부터 실무까지, 전문가 8인이 알려주는 생성형 AI 올인원 가이드! 텍스트를 생성하고, 이미지를 만들며, 코드를 작성하는 생성형 AI가 일상이 된 지금, 우리는 생성형 AI를 어디까지 이해하고, 어떻게 활용하고 있을까요? 이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자부터 실무 활용을 고민하는 독자까지 모두를 위한 종합 안내서입니다. AI를 가능성과 성장의 도구로 바라보며 우리 일상에, 업무에 도움이 되도록 하는 것이 이 책의 목표입니다. 이 책은 생성형 AI의 정의와 역사에서 출발해 LLM의 핵심 원리, 프롬프트 엔지니어링, 코드 생성과 소프트웨어 개발, RAG 기반 챗봇 구축, 이미지·동영상 생성, AI 에이전트와 자동화 워크플로까지 폭넓게 다룹니다. 이론 설명에 그치지 않고, 실제 API와 실습 환경을 활용한 예제를 통해 직접 AI를 활용해 볼 수 있도록 구성했습니다. 또한 생성형 AI의 법·윤리적 쟁점과 미래 전망까지 함께 짚으며, 기술의 발전 속에서 우리가 어떤 선택을 해야 하는지도 함께 고민합니다. 빠르게 변화하는 AI 시대에 이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자에게는 든든한 길잡이가, 실무 활용을 고민하는 독자에게는 한 단계 도약을 위한 안내서가 되어줄 것입니다.

저자 : 정재민 CJ올리브네트웍스 AX솔루션TECH팀에서 프로젝트 매니저로 재직 중이다. 정보관리 기술사, 정보시스템 수석감리원, 데이터 거래사로 활동하고 있으며, 현재 한양대학교 기술경영전문대학원 박사과정에 재학 중이다. 연구 분야는 빅데이터를 활용한 기술 가치 분석, AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등이다. 저자 : 송민호 삼성전자 Cloud팀의 Backend 개발자이자, 사내 AI Specialist로 활동하고 있다. 정보관리기술사 및 정보시스템 수석감리원 자격을 보유하고 있으며, 연세대학교 공학대학원에서 컴퓨터공학 석사 학위를 취득했다. 석사 과정에서는 빅데이터를 활용한 검색 시스템 최적화 방안을 주로 연구했다. 저자 : 이지성 금융, 유통, 건설, 화학, 에너지 등 다양한 분야에서 데이터 엔지니어링과 거버넌스를 수행하였다. 현재는 데이터 기반 의사결정 지원 및 AI 전환 컨설팅을 하며, IT·DT·AI 부서가 비용 센터(Cost Center)에서 이익 센터(Profit Center)로 전환될 수 있음을 증명하는 데 주력하고 있다. 저자 : 윤슬 SI 기업에서 20년째 IT 프로젝트 매니저로 재직 중이다. 정보관리기술사 취득 이후 AI와 빅데이터를 중심으로 변화하는 기술을 꾸준히 공부하며, 이를 실제 업무와 비즈니스에 접목하기 위한 실무 적용에 주력하고 있다. 저자 : 허수영 공공기관 IT 기획 분야에서 일하며 정보관리기술사로 활동해 왔다. AI·디지털 전환, 데이터 활용, 기술 트렌드를 쉽게 풀어내는 것을 좋아하며, 지식과 경험을 나누는 콘텐츠를 꾸준히 만들고 있다. 저자 : 김혜원 정보관리기술사, 개인정보관리사, 정보시스템 수석감리원으로서 다수의 프로젝트에서 클라우드와 AI 기술을 활용한 서비스 운영 모델을 연구·최적화하며, Project Management 및 SW Quality Assurance 활동을 통해 안정적 디지털 전환을 이끌어내고 있다. 저자 : 권순률 IT 플랫폼 기업에서 데이터 엔지니어로 재직 중이다. 기술사·기술지도사로 활동하며 과학기술정보통신부 장관상을 수상하였고, 고려 대학교 SW·AI 대학원에서 빅데이터·인공지능 기반 데이터 자산화 관점의 큐레이션, 가치평가 및 데이터·인공지능 기술 사업화를 연구하고 있다 저자 : 박은지 글로벌 커뮤니케이션 플랫폼 기업에서 보안 및 컴플라이언스 담당자로 재직 중이다. 정보관리기술사 및 ISO/IEC 27001 Lead Auditor로서 현재는 데이터 보호, 개인정보 거버넌스, AI 윤리 정책 수립에 이르기까지 AI 기반 서비스의 보안 리스크와 컴플라이언스 체계를 설계하는 데 집중하고 있다.

1장 생성형 AI의 정의와 역사 1.1 생성형 AI의 정의 1.2 생성형 AI의 역사적 배경과 발전 __1.2.1 초기 연구와 개념적 기초 __1.2.2 인공 신경망의 등장과 발전 __1.2.3 이미지 인식 기술의 발전 __1.2.4 생성형 AI 기술의 발전 __1.2.5 자연어 처리 기술의 발전 2장 LLM 2.1 LLM의 개념과 기초 __2.1.1 LLM이란 __2.1.2 생성형 AI에서 LLM의 위치 __2.1.3 기존 언어 모델과의 차이점 2.2 LLM을 이해하기 위해 알아야 할 기술 __2.2.1 트랜스포머 __2.2.2 어텐션 메커니즘 __2.2.3 LLM 훈련 과정: 데이터 수집, 전처리, 훈련 __2.2.4 사전 훈련과 미세 조정 기술 2.3 대표적인 LLM 모델 __2.3.1 GPT __2.3.2 BERT와 T5 __2.3.3 나에게 맞는 최적의 모델 찾기 3장 프롬프트 엔지니어링 3.1 프롬프트 엔지니어링의 개념과 기초 __3.1.1 프롬프트 엔지니어링이란 __3.1.2 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 중요성 3.2 프롬프트의 구성 요소와 설계 원칙 __3.2.1 프롬프트의 구성 요소 __3.2.2 프롬프트 설계의 원칙 3.3 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 방법 __3.3.1 퓨샷 프롬프팅 __3.3.2 생각의 사슬 프롬프팅 __3.3.3 자기 일관성 프롬프팅 __3.3.4 생성 기반 지식 프롬프팅 3.4 프롬프트 엔지니어링을 사용한 다양한 사례 __3.4.1 블로그 글, 소설, 광고 카피 작성하기 __3.4.2 코드 생성과 문제 해결을 위한 프롬프트 __3.4.3 바이브 코딩 활용하기 3.5 고급 프롬프트 엔지니어링 __3.5.1 파라미터 조정으로 프롬프트 개선하기 __3.5.2 System Message 설정으로 프롬프트 개선하기 4장 생성형 AI 실습 환경 준비 4.1 실습하기 전에 꼭 알아야 할 개념 __4.1.1 구글 코랩이란 __4.1.2 주피터 노트북이란 4.2 환경 설정 __4.2.1 구글 코랩 환경 설정 __4.2.2 LLM 모델을 연동하기 위한 API Key 발급받기 __4.2.3 OpenAI API를 활용한 기본 예제 실습 __4.2.4 제미나이 API를 활용한 기본 예제 실습 5장 LLM을 이용한 S/W 개발하기 5.1 환경 설정 __5.1.1 비주얼 스튜디오 코드 설치하기 __5.1.2 Extension Pack for Java 설치하기 __5.1.3 JDK(Java Development Kit) 설치하기 __5.1.4 Java Project 생성 및 실행하기 __5.1.5 비주얼 스튜디오 코드에 EasyCode 익스텐션 설치하기 5.2 코드 자동으로 생성하기 __5.2.1 다양한 알고리즘 코드 자동으로 생성하기 __5.2.2 JUnit 테스트 코드 작성하기 __5.2.3 자동으로 코드 리팩터링하기 5.3 코드 설명하기 __5.3.1 코드 주석 만들기 __5.3.2 API 문서 만들기 5.4 프로그램 관련 다양한 활용 팁 __5.4.1 변수명과 함수명 추천받기 __5.4.2 SQL문 최적화하기 5.5 LLM을 이용한 챗봇 서비스 개발하기 __5.5.1 환경 설정하기 __5.5.2 백엔드 구축하기 __5.5.3 프런트엔드 구축하기 6장 RAG 챗봇 만들기부터 파인튜닝까지 구현하기 6.1 RAG 챗봇 서비스 개발 __6.1.1 RAG란 __6.1.2 RAG 아키텍처의 구조와 장점 __6.1.3 벡터 데이터베이스 적재를 위한 전처리 작업 __6.1.4 RAG 구현 절차와 세부 내용 6.2 Azure AI Studio로 RAG 챗봇 서비스 제작하기 __6.2.1 GPT-4o를 기반으로 사내 문서 요약 챗봇 만들기 __6.2.2 sLLM 기반 도메인 특화 챗봇 살펴보기 __6.2.3 Azure AI Studio로 sLLM 구축하고 파인튜닝 챗봇 만들기 6.3 RAG 기반의 챗봇을 실무에 적용한 사례 7장 이미지 프로젝트 7.1 이미지 생성형 모델의 개념과 기초 __7.1.1 이미지 생성형 모델이란 __7.1.2 이미지 생성형 모델의 발전 7.2 이미지 생성형 모델 기반 구조 __7.2.1 GAN 기반 구조 __7.2.2 VAE 기반 구조 __7.2.3 디퓨전 모델 기반 구조 7.3 이미지 생성형 서비스 소개 __7.3.1 이미지 생성형 서비스란 __7.3.2 미드저니(Midjourney) __7.3.3 달리(DALL-E) __7.3.4 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 7.4 이미지 생성형 서비스 심화 __7.4.1 프로젝트 개요 및 환경 설정 __7.4.2 모델을 실제 프로젝트에서 활용하기 8장 동영상 프로젝트 8.1 동영상 생성형 모델의 개념과 기초 __8.1.1 동영상 생성형 모델이란 __8.1.2 동영상 생성형 모델의 발전 8.2 T2V 모델 기반 동영상 생성 기술 __8.2.1 동영상 VAE를 이용한 동영상 정보의 압축 및 복원 __8.2.2 디퓨전 모델을 통한 점진적 노이즈 추가 학습 __8.2.3 노이즈 제거를 통한 동영상 복원 __8.2.4 FPS, 시간적 제어, 시간 기반 업데이트 8.3 동영상 생성형 서비스 소개 __8.3.1 소라(Sora) __8.3.2 비오(Veo) 2 __8.3.3 동영상 생성형 AI로 쇼츠 만들기 9장 AI 에이전트 9.1 AI 에이전트의 개념과 기초 __9.1.1 AI 에이전트란 __9.1.2 AI 에이전트의 유형 __9.1.3 AI 에이전트 프레임워크 __9.1.4 AI 에이전트 활용 분야 9.2 AI 에이전트 만들기 __9.2.1 CrewAI로 에이전트 만들기 __9.2.2 AutoGen으로 에이전트 만들기 __9.2.3 랭그래프로 에이전트 만들기 9.3 n8n으로 워크플로 구축하기 __9.3.1 n8n이란 __9.3.2 n8n 환경 설정 __9.3.3 n8n으로 워크플로 구축 실습 10장 생성형 AI의 법과 윤리 10.1 생성형 AI 관련 법 제도 __10.1.1 생성형 AI의 국외 법 제도 동향 __10.1.2 생성형 AI의 국내 법 제도 동향 10.2 생성형 AI의 윤리적 고려 사항 __10.2.1 생성형 AI 사용 시 윤리 위험 __10.2.2 생성형 AI의 윤리적 활용 방안 11장 생성형 AI의 미래 전망 11.1 생성형 AI의 미래 __11.1.1 진화하는 AI와 인간의 상호작용 __11.1.2 AGI와 인간의 공존 부록 A아나콘다 환경 설정 A.1 머신러닝 실습 패키지 __A.1.1 아나콘다란

우리는 오랫동안 글을 쓰고 그림을 그리며 새로운 프로그램을 만드는 일처럼 창의적인 작업은 인간만이 할 수 있는 특별한 능력이라고 생각해 왔습니다. 그러나 AI의 빠른 발전은 이러한 인식을 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 특히 최근 등장한 ‘생성형 AI’ 기술은 컴퓨터가 스스로 그림을 그리고 글을 쓰며, 새로운 아이디어를 만들어 내는 세계를 열었습니다. 사람만이 가능하다고 믿어온 분야에 이제는 AI가 자연스럽게 참여하고 있습니다.
역사를 되돌아보면, 인류는 여러 차례 거대한 전환점을 경험해 왔습니다. 철의 사용으로 문명이 비약적으로 확장된 철기 시대, 기계의 도입으로 생산 방식 자체가 변화한 산업혁명 등은 세상을 근본적으로 바꿔 놓은 대표적인 순간입니다. 오늘날 우리가 마주한 AI의 발전 역시 새롭게 등장한 또 하나의 대전환입니다. 특히 ‘챗GPT’와 같은 기술은 인간과 기술의 경계를 허물며, 우리의 소통 방식과 창작 방식, 그리고 일상적 사고방식까지 혁신적으로 재구성하고 있습니다.
AI는 앞으로도 멈추지 않은 채 더욱 빠르게 발전할 것입니다. 이러한 변화의 중심에서 우리가 가장 먼저 해야 할 일은 기술을 두려워하거나 외면하는 것이 아니라, 올바르게 이해하고 지혜롭게 활용하는 것입니다. AI를 무지나 오해로 대한다면 개인의 기회를 좁게 만들 뿐 아니라 사회적 격차를 심화시킬 수도 있습니다. 반대로, AI를 능동적으로 이해하고 적극적으로 활용한다면 변화의 흐름 속에서 새로운 가능성과 성장의 기회를 발견할 것입니다.
이 책은 독자 여러분이 AI를 ‘두려움의 대상’이 아닌 ‘가능성의 도구’로 바라보도록 돕기 위해 기획했습니다. AI의 기술적 원리를 쉽고 명확하게 설명하는 한편, 실생활과 업무에서 바로 활용할 수 있는 다양한 AI 도구를 소개합니다. 또한 직접 실습해 볼 수 있는 내용을 함께 구성하여, 단순히 지식을 습득하는 수준을 넘어 실제로 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 설계했습니다.
이 책이 독자 여러분에게 AI 시대를 살아가는 데 필요한 새로운 시각을 제공하고, 더 나아가 미래의 변화를 주도하는 주체로 성장하는 데 작은 길잡이가 되기를 바랍니다. 변화의 중심에 선 지금, 우리가 선택해야 할 것은 두려움이 아니라 이해이며, 거리 두기가 아니라 활용입니다. 이 책과 함께 미래를 준비하는 길에 한 걸음 더 가까이 다가가길 바랍니다. -들어가며

텍스트, 이미지, 영상 생성은 기본! RAG 시스템 구축과 AI 에이전트까지 완벽 마스터! 전문가 8인이 알려주는 생성형 AI 완전 정복! 이 책은 생성형 AI 전 영역을 체계적으로 관통합니다. 생성형 AI의 역사와 발전 과정, LLM의 원리 이해부터 프롬프트 엔지니어링, LLM을 이용한 챗봇 서비스 개발, Azure AI Studio를 활용한 RAG 챗봇 구축까지 깊이 있게 다룹니다. 또한, 미드저니와 달리를 이용한 이미지 생성, 소라와 Veo 2를 이용한 동영상 제작, CrewAI/AutoGen/LangGraph 기반의 AI 에이전트 구축, n8n을 활용한 워크플로 자동화까지 폭넓게 다루어, 단순한 기술 소개를 넘어 실무 적용에 초점을 맞춥니다. 전문가 8인이 집필한 이 책은 입문자부터 실무자까지 아우르는 통합 가이드입니다. 텍스트, 이미지, 동영상 생성부터 AI 에이전트를 활용한 업무 자동화까지 한 권으로 완벽히 마스터할 수 있습니다. 또한 저자들이 직접 운영하는 네이버 카페를 통해 질의응답과 코드 피드백을 제공해, 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실무 역량을 갖출 수 있도록 돕습니다.