초보자를 위한 AI 공부 순서 추천

요즘 AI라는 단어는 정말 하루에도 몇 번씩 들리죠. ChatGPT, Copilot, Midjourney 같은 도구들이 쏟아지면서 이제는 비전공자도 AI를 접하고 활용할 수 있는 시대가 되었어요. 그래서 많은 분들이 “나도 AI 공부를 좀 해볼까?” 생각하시곤 하는데요, 막상 시작하려고 하면 뭐부터 해야 할지, 어디까지 공부해야 할지 막막해지기 마련이에요.

 

특히 코딩이나 데이터에 대한 배경 지식이 없는 분들에게는 AI라는 분야가 너무 크고 복잡하게 느껴질 수도 있어요. 그래서 오늘은 비전공자이거나 실무에서 AI를 접해보고 싶은 초보자들이 어떤 순서로 AI를 공부하면 좋을지 간단한 가이드를 소개해 보려고 해요.

 

 

API로 LLM 연동해보기

AI를 공부하고 싶은 분들께 가장 먼저 추천드리고 싶은 건 바로 오픈AI의 GPT나 Claude, Gemini 같은 LLM을 API로 직접 불러와보는 것이에요. 왜냐하면 이건 굉장히 쉬운 작업이면서도, AI가 실제로 어떻게 활용되는지를 체감하기 딱 좋은 경험이기 때문이에요.

 

프로그래밍 언어는 Python이나 JavaScript 중 하나만 조금 다뤄볼 줄 안다면, 공식 문서에 있는 예제를 거의 그대로 따라해서 결과를 볼 수 있어요. 예를 들어 fetch나 axios를 이용해서 프론트엔드에서 호출해볼 수도 있고, Python에서는 requests나 openai 라이브러리를 써서 쉽게 시도해볼 수 있어요.

 

처음엔 “이게 공부인가?” 싶을 정도로 간단하게 느껴질 수 있지만, 여기서부터 AI의 인터페이스가 어떻게 구성되는지, 프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 어떤 응답이 나오는지를 직접 확인하면서 자연스럽게 다음 단계로 넘어갈 수 있어요.

 

또한 이런 API 기반의 실습은 실제 제품 개발이나 프로토타입 제작과도 연결되기 때문에, 단순한 공부 이상의 경험이 될 수 있어요. 생각보다 어렵지 않으니 꼭 한번 직접 호출해보세요!

 

 

프롬프트 엔지니어링 & RAG

API를 활용해 LLM을 직접 호출해봤다면, 그다음은 프롬프트 엔지니어링을 공부할 차례예요. 많은 분들이 AI는 모델이 전부라고 생각하지만, 실제로는 “어떻게 질문하느냐”가 품질을 결정하는 핵심이에요. LLM은 말 그대로 언어 기반의 모델이기 때문에, 입력값인 프롬프트의 구조와 표현 방식에 따라 결과가 크게 달라지죠.

 

프롬프트 엔지니어링을 공부할 때는 역할 설정(role prompting), few-shot 예시 제공, 체계적인 명령 구조 만들기 같은 기본기를 익히는 것이 중요해요. 예를 들어, “너는 지금부터 전문 마케터야”라고 역할을 지정해주는 것만으로도 응답의 품질이 달라질 수 있어요. 실무에선 프롬프트만으로도 웬만한 워크플로우를 자동화할 수 있기도 하니까요.

 

그리고 이쯤에서 함께 공부하면 좋은 개념이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 프롬프트만으로는 한계가 있을 때, 외부 데이터를 검색해와서 LLM에게 참고자료로 제공하는 방식이에요. 예를 들어 사내 문서, 고객 상담 기록, 논문 등을 기반으로 챗봇을 만들고 싶다면, 단순한 프롬프트만으로는 부족해요. 이럴 때 RAG 기법을 사용하면 훨씬 더 정확하고 유용한 응답을 만들어낼 수 있어요.

 

RAG는 AI를 단순히 “질문하면 답하는 도구”가 아니라, 내가 원하는 데이터 기반으로 대답하는 도구로 만들어 주는 기술이에요. 이걸 알게 되면 ‘AI로 뭐 할 수 있지?’가 아니라 ‘AI로 뭘 못하지?’라는 생각이 들기 시작할 거예요.

 

Fine-tuning

프롬프트 엔지니어링과 RAG를 익히고 나면, 다음 단계는 파인튜닝(Fine-tuning)이에요. 파인튜닝은 말 그대로 기존의 사전학습(pre-trained)된 LLM에 내가 원하는 방식으로 추가 학습을 시키는 작업이에요. 보통은 특정한 도메인의 언어나 톤, 표현방식을 학습시키거나, 반복되는 패턴을 기억시키기 위해 사용돼요.

 

예를 들어, 고객센터 데이터를 기반으로 상담 스타일을 학습시키거나, 특정 브랜드의 어조를 일관되게 유지하기 위한 목적이 있을 때 파인튜닝을 사용해요. 다만, 이 과정은 기술적으로 다소 복잡하고, 많은 리소스가 소모되기 때문에 초보자가 직접 시도하기보다는 개념을 이해하고 전문가와 협업하는 방향이 더 효과적일 수 있어요.

 

또한, 최근에는 파인튜닝보다도 LoRA(Low-Rank Adaptation)나 지표 기반 미세조정(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 같은 더 효율적인 방식들도 많이 쓰이고 있어요. 하지만 이들은 고급 과정에 속하므로, 초보자 입장에서는 “파인튜닝이 있다” 정도만 이해하고, 직접 실무에 적용하기보다는 RAG나 프롬프트 개선에 집중하는 것이 더 현실적인 선택이에요.

 

 

마치며...

AI를 공부하겠다고 마음먹었을 때, 무작정 논문이나 모델 개발부터 시작하는 건 비효율적일 수 있어요. 특히 초보자에게는 “어떤 도구를 어떻게 활용할 수 있는지”부터 경험해보는 것이 훨씬 중요해요. 위에서 소개한 API 연동, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 그리고 파인튜닝의 개념까지 익히고 나면, AI를 활용한 실무 자동화나 프로덕트 아이디어 개발이 훨씬 수월해질 거예요.

 

다만, AI를 제대로 깊이 있게 공부하고 싶다면 결국은 수학, 통계, 딥러닝 등의 기초 지식이 뒷받침되어야 해요. 블로그 한 편으로는 다 담기 어려운 여정이기 때문에, 정말 전문가가 되고 싶다면 체계적인 교육을 받거나 실전 프로젝트에 참여해보는 것을 추천드릴게요.

 

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세 줄 요약

1. AI 공부는 LLM API를 직접 써보는 경험부터 시작하는 것이 좋아요.
2. 프롬프트 엔지니어링과 RAG는 실무 자동화의 핵심 도구예요.
3. 파인튜닝은 고급 기술이지만, 개념은 반드시 알아두어야 해요.