ChatGPT가 문장을 이어 쓰는 원리는 생각보다 단순한 연산의 반복입니다. 숫자 목록(벡터)이 의미를 담고, 내적이 관계를 재고, 소프트맥스가 주의를 나눕니다. 임베딩 공간을 직접 돌려 보고, 어텐션 행렬을 손으로 고쳐 보고, 브라우저 안에서 작은 신경망을 학습시키며 Transformer와 LLM을 바닥부터 이해하는 교과서입니다. MoE·하이브리드 어텐션·FP4·추론 모델·에이전트까지, 2026년 지금의 모델이 실제로 어떻게 만들어지는지도 다룹니다. 머신러닝 기초와 평가 지표에서 출발해 프롬프트 엔지니어링, RAG·에이전트·MCP 시스템 설계, 멀티모달, 결과 검증과 보안 같은 실전 활용 역량까지 한 권으로 익힙니다.
한 문장으로: 글자를 벡터로 바꾸고, 벡터끼리 서로를 참고하게 한 뒤, 다음 토큰의 확률을 계산한다. 이 흐름을 따라가는 것이 이 교과서의 목차입니다.
이 책의 그림은 대부분 살아 있습니다. 아래 두 개는 맛보기 — 점을 끌어 보세요. 본문에서는 훨씬 큰 버전이 기다립니다.
이 교과서를 끝내면 아래 숫자가 어디서 나오는지, 서로 어떻게 얽혀 있는지 설명할 수 있게 됩니다.
순서대로 읽어도 좋고, 관심 있는 장부터 골라 읽어도 됩니다. 각 장은 개념 → 그림 → 수식 → 시뮬레이터 → 퀴즈 순서로 구성됩니다.
배경과 목적에 따라 이렇게 읽어 보세요.
AI 활용 능력을 체계적으로 갖추려면. ML 기초와 지표 → LLM 원리 → 프롬프트 → RAG·에이전트 → 실전 검증, 마지막에 커리큘럼 맵으로 점검.