학습 목표
- 01주요 LLM 모델 비교와 LMM(Large Multimodal Models)으로의 확장
- 02파인튜닝과 RAG — AI 맞춤 설정의 두 축
- 03딥리서치와 추론(Reasoning) 모델의 작동 방식
- 04MCP·A2A 기반 AI 에이전트 기술
- 05LLM 활용 문서 작성·요약·변환과 파워포인트 자동화
- 06AI 활용 시 보안·윤리·저작권 유의사항 6가지
강의 노트
## DAY 1 · 생성형 AI 심화
### 제1부. 생성형 AI 트렌드
- **1장** 대규모 언어 모델(LLM)의 부상 — 주요 LLM 현황, LLM→LMM 확장
- **2장** 이미지 및 영상 생성 AI 실전 활용법 — Google AI Studio(Gemini), 다양한 모델 비교
- **3장** 오픈소스 LLM과 경량화 모델(sLM)의 확산
- **4장** AI 맞춤 설정 — 파인튜닝 vs RAG
- **5장** 딥리서치와 추론(Reasoning) 모델
- **6장** 스스로 일하는 AI 에이전트 (MCP, A2A)
### 제2부. LLM 기반 문서 작업
- **7장** LLM 기반 문서 작성 및 변환 — 프레임워크 활용, 파워포인트 자동화, 멀티모달 문서 작성, 딥 리서치
- **8장** 유형별 문서 요약 — PDF/DOCX, 웹페이지, 이미지 속 텍스트, 음성 파일, 유튜브/영상
### 제3부. 주요 LLM 모델 현황 + 보안·윤리
- **11장** Google AI Studio, Gemini, Claude, Copilot, HyperClova X, Grok, Mistral, Genspark, Felo 등 주요 모델 27종
- **12장** 반드시 준수해야 할 보안·윤리 — 민감정보 금지, 맹신 금물, 가짜뉴스 금지, 저작권, 악의적 활용 금지, 확장 플러그인 주의
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