이 책은 총 8개의 Part로 구성되어 있습니다.
Part 1: 학습 로드맵: 개념, 스킬, 그리고 실전 프로젝트는 AI 전문가로 성장하기 위한 체계적인 4단계 학습 과정(입문, 중급, 고급, 마스터)을 제시하며, AI 모델을 중심으로 데이터, 알고리즘, MLOps를 유기적인 시스템으로 이해하는 나침반 역할을 합니다.
Part 2: 글로벌·로컬 학습 리소스 최적화: 나만의 AI 대장간(Forge) 구축하기는 AI 지식의 수동적 소비자를 넘어 능동적인 '설계자'가 되기 위한 전략적 프레임워크를 제공합니다. 'AI 대장간'이라는 메타포를 통해 개인화된 지식 생태계를 구축하고, 글로벌 리소스와 한국의 로컬 리소스를 유기적으로 연결하는 '글로컬 시너지'를 강조합니다.Part 3: 학습 프로젝트 가이드: 이론에서 실전으로는 AI 이론 지식을 실제 문제 해결에 적용하는 실용적인 가이드를 제공합니다. 프롬프트 엔지니어링, 데이터 파이프라인, AI 에이전트 설계와 같은 핵심 구성 요소를 위한 실용적인 템플릿과 프레임워크를
제공하며, 초급부터 고급까지 단계별 실습 프로젝트를 통해 독자의 역량을 체계적으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다.
Part 4: AI 마스터리를 위한 전문가의 추천 자료 큐레이션은 AI에 대한 총체적이고 전문가 수준의 이해를 구축하기 위한 체계적인 지적 여정 로드맵을 제공합니다. 기술 원리, 윤리, 산업 분석이라는 세 가지 지식 영역의 통합에서 진정한 AI 전문성이 비롯된다는 점을 강조하며, 필독서, 연구 논문, 최신 동향 및 실무 툴킷을 소개합니다.
Part 5: 실무 템플릿 모음: 이론을 현실로 바꾸는 AI 실천 가이드는 AI 이론적 지식을 실제 현장에 적용할 수 있는 구체적이고 실행 가능한 도구들을 제공하여 이론과 실천 사이의 간극을 메웁니다. AI 프로젝트 생명주기 프레임워크, 핵심 역량 개발 템플릿, 기술 구현 청사진, 산업별 프로젝트 플레이북, 그리고 책임감 있는 AI 구현을 위한 체크리스트를 포함합니다.
Part 6: 대격변: AI 시대의 직무 진화와 리더십은 AI가 노동 시장을 단순히 대체하는 것을 넘어, 업무의 본질과 직무 아키텍처를 근본적으로 재구성하는 '대격변'을 일으키고
있다고 설명합니다. AI와 인간의 협업 패러다임 속에서 기존 직무의 재정의, 신흥 AI 전문 직무, 그리고 모든 인력에게 요구되는 AI 리터러시와 리더십의 중요성을 강조합니다.
Part 7: AI 에이전트·자동화 워크플로우 혁신은 AI가 단순히 반응하는 단계를 넘어 스스로 목표를 설정하고 능동적으로 과업을 수행하는 자율 시스템, 즉 AI 에이전트 시대로
접어들고 있다고 설명합니다. AI 에이전트의 해부학적 구조, 단일 및 다중 에이전트 시스템 아키텍처, 고급 오케스트레이션 기법, 멀티모달 에이전트, 그리고 미래
시나리오를 심층적으로 다룹니다.
**Part 8: 데이터 과학 & MLOps/LLMOps 실무: 전체 산업을 아우르는 시각적 심층 분석 (자동차 산업 중심)**은 AI 모델의 개념을 산업 현장에 구현하는 실질적인 운영 측면을심층 분석합니다. 데이터 백본, 데이터 파이프라인, MLOps/LLMOps, 하드웨어 및 엣지 컴퓨팅, 그리고 자동차 산업에서의 통합 AI 시스템 적용 사례를 통해 AI 시스템의 전체 생명주기를 다룹니다.
이 책을 통해 독자 여러분이 AI에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 실질적인 문제를 해결하고, 끊임없이 변화하는 미래 사회에서 혁신을 이끄는 주역이 되기를 진심으로 바랍니다.
