📚 스탠포드 CS230 AI 강의 - 비개발자 학습 가이드

강의 링크: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNRRGdS0rBbXOUGA0wjdh1X

앤드류 응 교수의 이 강의, 코딩 못해도 충분히 배울 수 있습니다.
핵심은 "수학 증명"이 아니라 "실용적 AI 프로젝트 구축"이니까요.

---

✅ 전략 1: 코드 < 데이터

• AI는 '실험'입니다. 완벽한 계획보다 빠른 프로토타입 → 수정 반복
• 앤드류 응: "데이터 수집에 2일 이상 쓰지 마라"
• 모델 성능 안 좋을 때? 코드 말고 "어떤 데이터가 부족한가" 분석

예) 선글라스 쓴 얼굴 인식 실패 → 알고리즘 수정 ❌ → 선글라스 사진 추가 ⭕

---

✅ 전략 2: GenAI 활용법 (LLM, RAG, Agent)

🔹 프롬프트 엔지니어링

• "단계별로 생각해봐" (Chain of Thought)
• 복잡한 작업은 여러 프롬프트로 분리

🔹 RAG (검색 증강 생성)

• AI에게 "오픈북 시험" 보게 하는 것
• 회사 내부 문서 기반 답변 가능, 환각 감소

🔹 에이전트

• AI가 도구(검색, 이메일 등)를 써서 스스로 일 처리
• "파리 여행 계획" → 비행기 검색 → 호텔 예약 → 이메일 발송

---

✅ 전략 3: 기술 용어는 비유로 이해

📌 지도 학습 = 정답지 있는 문제집
📌 강화 학습 = 강아지 훈련 (보상/벌)
📌 RLHF = "인간이 선호하는 답변"에 점수 주기 → ChatGPT의 비결
📌 적대적 공격 = AI에게 착시 일으키기 (판다 → 긴팔원숭이)

---

✅ 전략 4: 바이브 코딩으로 직접 만들기

Cursor, ChatGPT 등으로 "이런 기능 만들어줘" 지시
→ 개발자 아니어도 아이디어를 실제 결과물로 검증 가능

⚠️ 단, AI 코드는 완벽하지 않음. 작게 시작해서 점진적 개선

---

🎯 비개발자 공부 로드맵

1️⃣ 사례 연구 위주로 보기 (집 가격 예측, 얼굴 인식 등)
2️⃣ 수학 증명은 과감히 스킵
3️⃣ 평가(Evaluation) 방법에 집중

핵심: 코딩 실력 < AI 프로젝트 기획/관리 능력 + 문제 해결 전략

---

출처: 페이스북 윤석장님