프롬프트 엔지니어링 - Crash Course: 기초편

"프롬프트 엔지니어링 - Crash Course: 기초편" 개정판을 선택해 주셔서 감사합니다. 지난 23년 11월에 첫 강의를 시작한 이래 AI 기술을 놀라울 정도로 발전했고, 우리 사회와 조직도 빠르게 변화하고 있는 것 같습니다. AI 기술과 서비스의 발전을 반영하기 위해 부분적인 개정을 해왔습니다만, AI 에이전트 기능이 등장하면서 강좌를 전면 개편해야 할 필요성을 느꼈습니다.

이 강좌는 다음과 같은 배경과 필요에 의해 개정을 하게 되었습니다.

• 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 확산으로, 프롬프트는 단순한 입력 문장이 아니라 AI 활용 성과를 좌우하는 핵심 설계 요소로 자리 잡음

• 기존 프롬프트 관련 교육 콘텐츠는 특정 도구의 사용법이나 단편적 팁 중심으로 구성되어 있어, 기술 변화에 따른 지속 가능성이 낮고 학습 전이가 제한적이었음

• 본 과정은 프롬프트를 “잘 쓰는 요령”이 아닌 “사고와 설계의 문제”로 재정의하여, 생성형 AI를 이해하고 합리적으로 선택·활용할 수 있는 기초 역량을 체계적으로 제공하는 것을 목적으로 함

이 강좌는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 생성형 AI 활용을 위한 Fundamental(기초) 과정으로, 특정 직무나 도메인에 종속되지 않는 범용적 사고 구조와 설계 관점을 제공

• 프롬프트 엔지니어링을 독립 기술로 다루기보다, 생성형 AI 활용 전반을 관통하는 기초 교양(core literacy) 과정으로 설계

• 선수 지식은 필요없이 수강을 할 수 있으며, 이후 데이터 분석, 바이브코딩, MCP/Agent 설계로 확장되는 응용편의 밑거름이 되는 학습 과정으로 설계

끝으로 이 강좌의 학습 목표는 아래과 같이 정리할 수 있습니다.

• 생성형 AI와 LLM의 기본 작동 원리와 구조적 한계를 설명할 수 있음

• 프롬프트를 역할, 목표, 맥락, 제약 요소로 분해하여 구조적으로 설계할 수 있음

• 대표적인 프롬프트 패턴을 이해하고, Context Engineering, Chain of Thought과 같은 고급 전략을 활용할 수 있음

• ChatGPT, Gemini, Perplexity, NotebookLM 등 주요 생성형 AI 도구들의 지향점과 차이를 이해하고 활용 맥락에 따라 선택할 수 있음

• 생성형 AI의 한계와 윤리적 고려 사항을 인식하고 책임 있게 활용할 수 있음