AI를 잘 쓴다는 것은 단순히 챗봇에게 빠르게 답을 받는 일이 아닙니다. AI가 무엇을 할 수 있고, 어디서 틀릴 수 있으며, 어떤 근거로 확인해야 하는지 아는 능력입니다. 이 책은 AI를 처음 배우는 독자가 전체 지형을 잃지 않도록 AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM의 관계부터 차근차근 안내합니다.
이어 Python과 Notebook을 사용해 작은 데이터를 직접 읽고, pandas로 정리하고, 그래프로 확인하는 기본 흐름을 익힙니다. 복잡한 수식보다 직관을 먼저 잡고, 평균·표준편차·확률·상관관계·벡터와 행렬이 왜 필요한지 실제 데이터 분석의 언어로 이해하게 됩니다.
마지막으로 생성형 AI를 프롬프트로 활용하되, 답변을 그대로 믿지 않고 출처·숫자·코드·한계를 검증하는 방법을 배웁니다. 미니 프로젝트와 AI 윤리·출처 표기까지 마치고 나면, 독자는 AI를 무조건 믿거나 두려워하는 대신 필요한 곳에 쓰고, 근거를 확인하고, 책임 있게 설명하는 첫 번째 실전 역량을 갖추게 됩니다.
