모듈 Gen-1: 생성형 AI 기초 및 Prompt Engineering (16h)

학습 결과

학생은 Transformer 아키텍처를 이해하고, 실무 프롬프트 기법을 적용하여 LLM의 출력을 최적화할 수 있다.

ABCD 학습목표 & Bloom 수준

#	ABCD 학습목표	Bloom 수준	관련 sources	평가 방법
Gen-1-1	Behavior: Transformer 아키텍처(Self-Attention·Multi-head)의 작동 원리를 설명하고 / Condition: 간단한 예시 문장으로 / Degree: 어텐션 가중치 계산 및 시각화 가능	Understand	transformer-architecture	개념 설명 + 시각화
Gen-1-2	Behavior: Chain-of-Thought·Few-shot·System Prompt 3가지 프롬프트 기법을 적용하고 / Condition: ChatGPT/Claude 같은 LLM과 / Degree: 기본 프롬프트 대비 답변 품질 30% 이상 개선	Analyze	prompt-engineering-techniques	프롬프트 비교 분석

📚 사용 Sources (권장 읽기 순서)

순서	Sources	학습목표	예상 학습 시간	비고
1️⃣	transformer-architecture	Gen-1-1	2.5h	기초: Self-Attention·Multi-head 메커니즘 이해
2️⃣	prompt-engineering-techniques	Gen-1-2	1.5h	실전: Chain-of-Thought·Few-shot·System Prompt 기법
	학습 시간 합계	Gen-1-1~Gen-1-2	~4h	강의 16h 중 이론·실습 학습 부분

강의 자료 출처

• transformer-architecture — Transformer Self-Attention·Multi-head Attention 원리 + 어텐션 가중치 계산 (학습목표 Gen-1-1)
• prompt-engineering-techniques — Chain-of-Thought·Few-shot·System Prompt 3가지 기법 + 정량적 성능 개선 (학습목표 Gen-1-2)

역링크

⬅️ lecture-planning-2026에서 참조