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학습 경로콘텐츠

기초

전문 용어에 막히지 않도록 기술적 기초를 다지는 곳입니다.

Operation & Command Line

컴퓨터가 어떻게 작동하는지, API가 무엇인지, 터미널 사용법, Git 활용법, 오픈 소스 이해.

초급 0 중 5

컴퓨터의 작동 방식을 이해하고, 터미널을 자신 있게 탐색하며, Git을 활용하고 오픈 소스를 이해합니다.

5개 기사 완전 초보자 없음
1

컴퓨터가 '생각'하는 방법

CPU, GPU, RAM, 저장 장치, 이진 코드 — 하드웨어 기초.

2

인터넷 & API

클라이언트, 서버, HTTP 요청, 인터페이스로서의 API.

3

터미널

GUI vs. CLI, 경로, 기본 명령어.

4

Git으로 버전 관리

저장소, 커밋, 브랜치, 클라우드 저장소로서의 GitHub.

5

오픈 소스 vs. 클로즈드 소스

소스 코드, 라이선스(GPL, MIT), 투명성이 중요한 이유.

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Python & 프로그래밍 논리

변수부터 제어 구조, 함수, 클래스, 패키지, 가상 환경까지.

초급

Python으로 프로그래밍하고, 데이터 타입, 제어 구조, 객체지향 프로그래밍을 이해하며, 개발 환경을 깔끔하게 설정합니다.

8개 기사 컴퓨터 기초 지식이 있는 초보자 선수 과목: Operation & Command Line
1

변수 & 데이터 타입

String, Integer, Float, Boolean과 할당.

2

제어 구조

If/Else 분기와 반복문(For, While).

3

함수

매개변수, 반환 값, 모듈식 코드.

4

코드가 깨질 때 (오류 & 디버깅)

구문 오류 vs. 논리 오류, Try/Catch, 스택 추적 읽기.

5

리스트 & 딕셔너리

배열, 키-값 저장소, 인덱스 기반 접근.

6

객체지향 프로그래밍 (클래스 & 객체)

클래스, 객체, 메서드, 속성 — 복잡한 코드의 설계도.

7

외부 코드 라이브러리 (패키지)

Pip, 의존성, Import — 바퀴를 다시 발명하지 마세요.

8

격리 버블 (가상 환경 / Docker)

venv, 컨테이너, 재현 가능한 환경.

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작업실

무언가를 만드는 곳. 응용, 도구, 현대 워크플로우에 집중.

생성 예술 (이미지 & 비디오)

이미지 생성, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet, 워크플로우 최적화.

초급 부터 이용 가능 2026년 8월 26일

Stable Diffusion으로 직접 이미지를 생성하고, 텍스트-투-이미지를 이해하며, LoRA, ControlNet, 업스케일링을 마스터합니다.

4개 기사 + 1개 데모 창작자, 디자이너, 취미인 선수 과목: Operation & Command Line
1

이미지 생성 (텍스트에서 픽셀로)

부터 이용 가능 2026년 8월 26일

2

도구 (Stable Diffusion Forge)

부터 이용 가능 2026년 8월 26일

3

제어 & 파인튜닝

부터 이용 가능 2026년 8월 26일

4

워크플로우 최적화

부터 이용 가능 2026년 8월 26일

5

GAN — 인터랙티브 데모

GAN이 이미지를 생성하는 방법 인터랙티브 체험.

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로컬 언어 모델

Hugging Face 생태계, 로컬에서 모델 실행, 양자화 이해.

중급 부터 이용 가능 2026년 9월 9일

Hugging Face를 이해하고, PC에서 모델을 실행하며, 양자화를 이해합니다.

3개 기사 개인정보 중시자, 메이커 선수 과목: Operation & Command Line
1

생태계 (Hugging Face)

부터 이용 가능 2026년 9월 9일

2

PC에서 모델 실행

부터 이용 가능 2026년 9월 9일

3

양자화 (모델 축소)

부터 이용 가능 2026년 9월 9일

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에이전트 & 자동화

시스템 프롬프트, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 함수 호출, API, 노코드 워크플로우.

중급

시스템 프롬프트를 작성하고, RAG 파이프라인을 구축하며, 함수 호출을 활용하고, n8n으로 워크플로우를 자동화합니다.

6개 기사 메이커, 자동화 담당자 선수 과목: 로컬 언어 모델 Python & 프로그래밍 논리
1

모델에게 작업 지시 (시스템 프롬프트)

시스템 프롬프트, 롤플레이, One-Shot vs. Few-Shot.

2

프롬프트 엔지니어링 (Chain of Thought)

Zero-Shot, 사고의 연쇄, 환각 방지.

3

자체 데이터 연결 (RAG)

검색 증강 생성, 청킹, 임베딩, 벡터 데이터베이스.

4

함수 호출 (AI가 버튼을 누를 때)

JSON 출력, 도구 사용 — AI가 어떤 도구를 실행할지 결정.

5

인터페이스 활용 (API & MCP)

API 키, 모델 컨텍스트 프로토콜, AI 에이전트를 위한 서버 아키텍처.

6

노코드 워크플로우 (n8n)

트리거, 노드, 워크플로우 자동화, 웹훅.

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소프트웨어 개발에서의 AI

바이브코딩, 컨텍스트 엔지니어링, 에이전틱 코딩 — 새로운 프로그래밍 방식.

중급 부터 이용 가능 2026년 10월 7일

AI로 프로그래밍하고, 컨텍스트 엔지니어링을 마스터하며, 자율 코딩 에이전트를 활용합니다.

3개 기사 개발자, 메이커 선수 과목: Python & 프로그래밍 논리 에이전트 & 자동화
1

자연어 프로그래밍 (바이브코딩)

부터 이용 가능 2026년 10월 7일

2

컨텍스트 엔지니어링

부터 이용 가능 2026년 10월 7일

3

에이전틱 코딩 (스스로 타이핑하는 AI)

부터 이용 가능 2026년 10월 7일

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아카데미

학문적 중추 — 컴퓨터 과학 학부의 AI 모듈에 해당하지만 누구나 접근 가능.

컴퓨터 구조 & 알고리즘

알고리즘이 무엇인지, 어떻게 확장하는지, 어떤 데이터 구조가 컴퓨터 과학을 이끄는지.

중급

알고리즘, Big-O 표기법, 재귀, 주요 데이터 구조(선형, 계층적, 키 기반)를 이해합니다.

6개 기사 Python 기초가 있는 학습자 선수 과목: Python & 프로그래밍 논리
1

알고리즘이란?

결정론, 유한성, 입력/출력 — 기계의 요리법.

2

알고리즘 복잡도 (Big-O)

확장 이해: 선형, 이차, 지수.

3

데이터 구조 I (선형)

Array, Linked List, Stack, Queue.

4

재귀

기본 케이스, 재귀 호출, 스택 오버플로우 — 스테로이드를 맞은 반복문.

5

데이터 구조 II (계층적 & 연결)

Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.

6

데이터 구조 III (키 기반)

Hash Table, Key-Value Pair, 캐싱.

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

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데이터의 수학

머신러닝의 기초인 통계와 확률.

중급

위치 매개변수, 분산, 분포, 상관관계, 확률, 베이즈 정리를 이해합니다.

6개 기사 + 1개 데모 알고리즘 기초가 있는 학습자 선수 과목: 컴퓨터 구조 & 알고리즘
1

위치 매개변수 (중앙은 어디?)

평균, 중앙값, 이상값.

2

분산 (중앙에서 얼마나 떨어져?)

분산, 표준 편차, 범위.

3

분포 (데이터의 형태)

정규 분포, 왜도, 롱테일.

4

데이터 간 연결

상관관계, 인과관계, 교란 변수.

5

확률 & 기댓값

확률, 기댓값, 위험/편익 계산.

6

베이즈 & 조건부 확률

베이즈 정리: 새 지식으로 의견 업데이트.

7

나이브 베이즈 — 인터랙티브 데모

나이브 베이즈 알고리즘으로 텍스트를 실시간 분류.

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선형 대수 & 미적분

벡터, 행렬, 텐서, 도함수, 연쇄 법칙 — Deep Learning의 언어.

중급

벡터, 행렬, 텐서, 도함수, 편미분, 역전파 기초인 연쇄 법칙을 이해합니다.

6개 기사 통계 기초가 있는 학습자 선수 과목: 데이터의 수학
1

공간과 방향 (벡터)

스칼라, 벡터, 차원, 벡터 공간.

2

데이터 테이블 & 변환 (행렬)

행렬, 행렬 곱셈, 변환, 내적.

3

텐서 (GPU의 언어)

n차원 배열로서의 텐서, 배칭, 형상.

4

변화 측정 (도함수)

기울기, 변화율, 최솟값/최댓값.

5

편미분 & 그래디언트

다차원 기울기와 그래디언트 벡터.

6

중첩 함수 (연쇄 법칙)

함수 합성과 연쇄 법칙 — 역전파의 전 단계.

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고전적, 기호 AI

튜링부터 탐색, 휴리스틱, 게임 이론, 전문가 시스템, AI 겨울까지.

중급

AI의 뿌리를 이해하고, 상태 공간을 탐색하며, 경로 찾기와 게임 이론을 마스터하고, AI 겨울의 교훈을 익힙니다.

7개 기사 + 4개 데모 알고리즘 기초가 있는 학습자 선수 과목: 컴퓨터 구조 & 알고리즘
1

AI의 탄생 (튜링에서 다트머스까지)

튜링 테스트, 다트머스 회의(1956), ELIZA — 역사적 맥락.

2

그래프 탐색

상태 공간, 너비 우선 탐색(BFS), 깊이 우선 탐색(DFS).

3

휴리스틱 & 경로 찾기

휴리스틱, 비용 함수, 다익스트라, A* 알고리즘.

4

A* 경로 찾기 — 인터랙티브 데모

미로를 탐색하는 A*와 다익스트라를 실제로 봅니다.

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5

충돌 속의 에이전트 (게임 이론)

다중 에이전트 시스템, 제로섬 게임, 내시 균형.

6

MinMax & 가지치기

결정 트리, MinMax 전략, 알파-베타 가지치기.

7

MinMax — 인터랙티브 데모

무적의 MinMax AI를 상대로 틱택토를 플레이.

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8

규칙 & 논리 (전문가 시스템)

전문가 시스템, 추론 엔진, If-Then 규칙, 조합 폭발.

9

규칙 기반 AI — 인터랙티브 데모

전문가 시스템이 논리적 인과 사슬을 형성하는 방법 인터랙티브 체험.

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10

ELIZA 챗봇 — 인터랙티브 데모

역사상 첫 규칙 기반 상담 봇인 ELIZA와 채팅.

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11

AI 겨울 (실패 & 교훈)

라이트힐 보고서, 과장된 약속, 기호 AI가 복잡성 앞에 실패한 이유.

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Machine Learning 기초

패러다임 전환: 프로그래밍에서 훈련으로 — 지도학습, 비지도학습, 평가 도구.

중급 0 중 4

ML 패러다임을 이해하고, 지도학습 모델을 훈련하며, 메트릭으로 평가하고, 과적합과 비지도학습을 이해합니다.

8개 기사 + 2개 데모 모든 기초 경로를 이수한 학습자 선수 과목: 컴퓨터 구조 & 알고리즘 데이터의 수학 선형 대수 & 미적분 고전적, 기호 AI
1

프로그래밍 vs. 훈련

머신러닝, 훈련 데이터, 모델, 추론.

2

지도학습 (교사와 함께 학습)

레이블, 특성, 목표, 분류 vs. 회귀.

3

선형 & 로지스틱 회귀

최적 직선, 시그모이드, 오차 함수(MSE).

4

원재료 (데이터 엔지니어링)

특성 공학, 결측값, 정규화.

5

매개변수 vs. 하이퍼파라미터

AI가 스스로 학습하는 것 vs. 인간이 설정하는 것.

6

학생이 외울 때

과적합, 과소적합, 훈련-테스트 분할, 검증 세트.

7

모델 평가

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix.

8

비지도학습 (혼돈 속의 구조)

클러스터링(k-Means), 차원 축소(PCA), 이상 탐지.

9

지도학습 — 인터랙티브 데모

모델을 훈련하고 결정 경계를 관찰.

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10

K-Means 클러스터링 — 인터랙티브 데모

K-Means가 데이터 포인트를 그룹으로 분류하는 모습 관찰.

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Deep Learning (신경망 혁명)

인공 뉴런에서 활성화, 은닉층, 손실 함수, 경사 하강법, 역전파까지.

고급 부터 이용 가능 2026년 7월 15일

퍼셉트론부터 역전파까지 신경망을 이해하고 완전한 훈련 과정을 파악합니다.

6개 기사 + 3개 데모 ML 기초가 있는 학습자 선수 과목: Machine Learning 기초
1

인공 뉴런

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

2

퍼셉트론 — 인터랙티브 데모

가장 단순한 신경망을 단계별로 훈련.

선택
3

점화 스파크 (활성화)

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

4

네트워크 (은닉층)

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

5

AI가 얼마나 틀렸는지 계산하는 방법

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

6

계곡으로 가는 길 (경사 하강법)

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

7

학습의 핵심 (역전파)

부터 이용 가능 2026년 7월 15일

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현대 아키텍처 (GenAI)

토큰화, 임베딩, CNN, RNN, 트랜스포머, LLM, 전이 학습, 확산까지.

고급 부터 이용 가능 2026년 8월 12일

토큰화, 임베딩, CNN, RNN, 트랜스포머, LLM, 전이 학습, 샘플링, 확산을 이해합니다.

9개 기사 + 3개 데모 Deep Learning 기초가 있는 학습자 선수 과목: Deep Learning (신경망 혁명)
1

토큰화 (기계의 알파벳)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

2

임베딩 & 잠재 공간

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

3

컴퓨터 비전 (CNN)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

4

시간 & 시퀀스 (RNN)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

5

혁신 (트랜스포머 & Attention)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

6

대규모 언어 모델 (LLM)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

7

전이 학습 & 파인튜닝

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

8

샘플링 & 온도

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

9

생성적 이미지 모델 (확산)

부터 이용 가능 2026년 8월 12일

10

GAN — 인터랙티브 데모

GAN이 이미지를 생성하는 방법 인터랙티브 체험.

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Reinforcement Learning

보상으로 학습: 기본 원리에서 Q-Learning, RLHF까지.

고급 부터 이용 가능 2026년 9월 23일

Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning, RLHF — ChatGPT가 어떻게 예의를 배우는지 이해합니다.

3개 기사 + 2개 데모 Deep Learning 기초가 있는 학습자 선수 과목: Deep Learning (신경망 혁명)
1

당근과 채찍 (원리)

부터 이용 가능 2026년 9월 23일

2

전략 개발 (Q-Learning & MDP)

부터 이용 가능 2026년 9월 23일

3

Q-Learning — 인터랙티브 데모

에이전트가 Q-Learning으로 출구를 찾는 모습 관찰.

선택
4

RLHF (LLM이 예의를 배우는 방법)

부터 이용 가능 2026년 9월 23일

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사회 & 포용

특별한 대상을 위한 구체적인 접근 방식.

윤리 & 신화

의식, 편향, 저작권, 프롬프트 인젝션 — AI를 둘러싼 중요한 질문들.

초급 부터 이용 가능 2026년 7월 29일

AGI와 확률론을 구분하고, 훈련 편향을 분석적으로 이해하며, 저작권 문제와 프롬프트 인젝션 위험을 인식합니다.

4개 기사 모든 관심자 없음
1

의식 vs. 확률

부터 이용 가능 2026년 7월 29일

2

편향 & 데이터 품질

부터 이용 가능 2026년 7월 29일

3

저작권 & 데이터 도용

부터 이용 가능 2026년 7월 29일

4

보안 & 프롬프트 인젝션

부터 이용 가능 2026년 7월 29일

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유럽 & 법

EU AI Act, 파운데이션 모델 규제, AI 애플리케이션에서의 데이터 보호.

초급 부터 이용 가능 2026년 10월 21일

EU AI Act, 파운데이션 모델의 투명성 의무, AI에 대한 GDPR 함의를 이해합니다.

3개 기사 모든 관심자 없음
1

EU AI Act

부터 이용 가능 2026년 10월 21일

2

파운데이션 모델 규제

부터 이용 가능 2026년 10월 21일

3

데이터 보호 & AI (GDPR)

부터 이용 가능 2026년 10월 21일

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시니어를 위한 (일상 속 AI)

디지털 도우미, 인터넷 보안, 자율성 유지.

초급 0 중 1

AI를 일상 도우미로 활용하고, 사기 수법을 인식하며, 데이터에 대한 통제권을 유지합니다.

3개 기사 + 2개 데모 시니어, 늦게 시작하는 분 없음
1

디지털 도우미

음성 어시스턴트, 번역, 소리 내어 읽기.

2

첫 AI 접촉 — 인터랙티브 데모

간단한 챗봇과의 안전한 첫 대화.

선택
3

보안 & 사기 방지

손자 속임수 2.0, 음성 복제, 피싱 탐지.

4

이메일 방패 — 인터랙티브 데모

스팸 필터가 의심스러운 이메일을 인식하는 방법 체험.

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5

자율성 유지

제공업체에서 옵트아웃, 데이터 공유 제어.

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학생을 위한

AI로 학습, 딥페이크 인식, 출처 비판적 검토.

초급

AI를 학습 튜터로 활용하고, 딥페이크와 합성 미디어를 인식하며, 출처를 비판적으로 검토합니다.

2개 기사 + 3개 데모 학생 없음
1

AI로 학습 (암기 대신)

소크라테스식 대화, 학습 튜터, 환각을 비판적으로 검토.

2

온라인의 진실

딥페이크, 출처 검증, 합성 미디어.

3

자동차가 운전 배우기 — 인터랙티브 데모

자동차가 신경진화를 통해 레이스 트랙을 마스터하는 모습 관찰. 직접 운전하고 AI와 비교.

선택
4

컴퓨터 상대로 게임하기 — 인터랙티브 데모

MinMax로 최선의 수를 선택하는 AI와 대결.

선택
5

가장 오래된 챗봇 — 인터랙티브 데모

역사상 첫 챗봇인 ELIZA와 채팅.

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호기심 모음

어떤 주제 경로에도 맞지 않는 데모들의 성장하는 쇼케이스 — 고전, 호기심, 매력적인 예외들.

호기심 모음

다른 어떤 경로에도 속하지 않는 데모들의 집 — 고전, 호기심, 매력적인 예외들. 공통 커리큘럼 없이 성장하는 쇼케이스. 때로는 하나가 주제 경로로 이동하고, 때로는 새로운 것이 추가됩니다.

초급

선별된 독립형 데모 한 줌 — 호기심 많은 이들을 위한 산책. 숙제 없이, 오직 탐험만.

데모 2개 호기심 많은 이들 없음
1

보이즈 — 무리 행동

새 한 마리당 세 가지 간단한 규칙이 지도자 없는 무리를 만들어냅니다.

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2

진화 — 돌연변이와 선택

작은 생물들이 세대를 거쳐 무작위로 변이됩니다 — 관찰할 수 있는 진화.

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