비전공자를 위한 AI 기본기: 윤리부터 확률·통계까지
비전공자도 이해할 수 있게 AI 윤리·보안·저작권과 확률·통계 핵심을 함께 배우는 강좌입니다.
Lecture Introduction
Difficulty
Easy
Category
Programming - AI
Tag
수학, 인공지능, 자동화
time taken
20 hours
Target Audience
- AI를 처음 접하는 비전공자/입문자로, 기초부터 차근차근 정리하고 싶은 분
- 생성형 AI를 사용하고 있지만 윤리·보안·저작권 기준이 헷갈려 불안한 분
- “AI가 왜 틀리는지(오차), 왜 과적합이 생기는지” 같은 모델의 기본 원리를 감으로라도 잡고 싶은 분
- 실무/학업에서 AI를 쓰며 데이터 해석과 결과 판단 기준(무엇을 믿고, 무엇을 의심할지)을 갖추고 싶은 분
- 교육/기획/마케팅/운영 등 비개발 직무에서 AI를 활용하며 기초 소양을 탄탄히 하고 싶은 분
- 생성형 AI를 사용하고 있지만 윤리·보안·저작권 기준이 헷갈려 불안한 분
- “AI가 왜 틀리는지(오차), 왜 과적합이 생기는지” 같은 모델의 기본 원리를 감으로라도 잡고 싶은 분
- 실무/학업에서 AI를 쓰며 데이터 해석과 결과 판단 기준(무엇을 믿고, 무엇을 의심할지)을 갖추고 싶은 분
- 교육/기획/마케팅/운영 등 비개발 직무에서 AI를 활용하며 기초 소양을 탄탄히 하고 싶은 분
🟪 강좌 소개
요즘은 누구나 ChatGPT 같은 생성형 AI를 사용합니다.
하지만 막상 써보면 이런 고민이 생겨요.
- “이 답변을 어디까지 믿어도 될까?”
- “회사 자료를 넣어도 괜찮을까?”
- “이미지/글을 만들었는데 저작권 문제는 없을까?”
- “AI가 왜 틀리는지, 결과가 이상할 때 어떻게 판단해야 할까?”
비전공자를 위한 AI 기본기: 윤리부터 확률·통계까지는 이런 질문에 답하기 위한 강좌입니다.이 강좌는 두 가지를 한 번에 잡아줍니다.
- AI를 안전하고 책임 있게 쓰는 기준(윤리·보안·저작권)
- AI 결과를 이해하고 판단하는 기초 수학(확률·통계·오차·기본 개념)
즉, “AI를 쓰는 사람이라면 누구나 필요한 기본기”를 쉽고 탄탄하게 만들어주는 과정이에요.
🟪 이 강좌에서 배우는 것
1) AI를 ‘안전하게’ 쓰는 기준: 윤리·보안·저작권
AI는 편리하지만, 잘못 쓰면 문제가 커질 수 있어요.
강좌에서는 실제 현업에서 자주 발생하는 사례를 바탕으로 아래를 정리합니다.
- AI 윤리의 핵심 원칙: 공정성, 책임, 투명성 같은 기본 개념을 쉽게 이해
- AI 보안 사고와 데이터 유출 위험: 어떤 데이터가 위험한지, 프롬프트/로그가 왜 문제가 되는지
- 생성형 AI와 저작권: 학습데이터/결과물 이슈, 안전하게 쓰는 기본 원칙
- 가이드라인 실전 적용: 국내/국제 기준을 ‘현실적으로’ 업무에 적용하는 체크 포인트
“AI를 써도 되는지/안 되는지”를 감으로 판단하는 게 아니라,
기준을 가지고 판단할 수 있게 만들어주는 파트입니다.
2) AI를 ‘이해하게’ 만드는 기초 수리: 확률·통계·오차
AI가 내놓는 결과는 “정답”이 아니라 대부분 확률적인 추론에 가깝습니다.
그래서 AI 결과를 잘 쓰려면, 최소한 아래 개념은 알고 있어야 해요.
- 확률적 사고: AI가 왜 “그럴듯한 답”을 만들고, 왜 틀릴 수 있는지
- 데이터가 결과를 만드는 방식: 텍스트·이미지 데이터는 숫자로 표현되고 계산된다는 사실
- 통계 핵심: 평균·분산·표준편차 같은 “흔하지만 중요한” 개념
- 오차(Error)의 의미: 실제값과 예측값이 왜 달라지는지, 오차를 어떻게 해석해야 하는지
- 학습과 손실(손실함수) 직관: AI가 무엇을 기준으로 “더 잘 맞추도록” 학습하는지
- 과적합과 일반화: 학습 데이터에서는 잘 되는데 실제에서는 망하는 이유
- 결과 읽기: 확률/오차/가중치 같은 단서를 보고 “어디까지 믿을지” 판단하기
수학을 어렵게 풀기보다,
AI를 이해하는 데 필요한 만큼만, 사례 중심으로 설명해요.
🟪 이 강좌를 듣고 나면 (기대 효과)
- AI를 사용할 때 필요한 윤리·보안·저작권 기준을 갖추게 됩니다.
- “어떤 정보를 넣으면 위험한지”, “어떤 상황에서 주의해야 하는지”를 알게 됩니다.
- 확률·통계를 통해 AI 결과를 비판적으로 읽는 힘이 생깁니다.
- AI가 왜 틀리는지, 결과가 이상할 때 어디를 의심해야 하는지 감이 잡힙니다.
- 업무/학업에서 AI를 더 안전하고 똑똑하게 활용할 수 있습니다.
🟪 이런 분께 추천합니다
- AI를 처음 쓰거나, 사용은 하는데 기본 기준이 없어 불안한 분
- 회사/학교에서 AI를 써야 하는데 보안·저작권 이슈가 걱정되는 분
- AI 결과를 “그냥 믿기”보다 판단 기준을 갖고 사용하고 싶은 분
- 확률·통계를 어려워했지만, AI 이해를 위해 꼭 필요한 핵심만 배우고 싶은 분
Curriculum
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- 01AI 윤리 - AI 활용의 기준: 윤리·보안·저작권 한 번에 이해하기
- 02AI 기초 수리 - 1부
- 03AI 기초 수리 - 2부
- 04AI 기초 수리 - 3부
1.1 AI 윤리·보안·저작권 문제의 중요성
1.2 AI 보안 사고와 데이터 보호 실패 사례 분석
1.3 생성형 AI와 저작권: 안전한 활용의 기준선
1.4 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 가이드라인
1.5 AI 오용을 막는 개인·조직 실천 가이드
1.1 AI가 수학을 활용하는 방식
1.2 데이터는 어떻게 숫자가 되는가
1.3 평균과 분산 – AI가 ‘보통’을 이해하는 방법
1.4 확률이란 무엇인가 – AI 관점에서
1.5 AI 예측 결과와 신뢰도
1.6 오차(Error)는 왜 생기는가
1.7 손실 함수 – AI의 자체 평가법
1.8 벡터란 무엇인가 – AI의 기본 언어
1.9 거리와 유사도 – AI가 ‘비슷함’을 판단하는 기준
1.10 행렬 – AI가 데이터를 한 번에 처리하는 방법
1.11 가중치(Weight)의 의미
1.12 입력이 바뀌면 출력은 어떻게 변할까
1.13 경사하강법 – AI는 어떻게 정답에 가까워질까
1.14 과적합과 일반화
1.15 AI 수리 개념으로 모델 결과 읽기
Recent Update|2026. 02. 13
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Unlimited
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