1강은 "AI 를 채용공고에서 용어로만 봤다"는 자리에서 시작했다. 25강까지 오며 지도를 그리고, "학습한다"는 말의 속을 열고, 신경망과 LLM 을 뜯고, 직무 이름을 가르고, 공고 한 줄까지 해독했다. 남은 질문은 하나다. 그래서 나는, 지금 뭐부터 손대야 하나.

이 강의는 새 개념을 열지 않는다. 25강까지 심어둔 걸 되짚고, 그 위에 현실적인 순서 하나를 얹는다.

이 편을 관통한 네 갈래

TOC 를 짤 때부터 이 편에는 네 개의 실이 흐르고 있었다. 하나씩 어디서 심고 어디서 갚았는지 본다.

갈래	심은 곳	갚은 곳
모든 용어는 AI 지도 위 한 점이다	1강 — 포함관계	3강(생성형 AI 위치) → 12강(LLM 위치) → 24·25강(직무·공고에 매핑)
"학습한다"는 한 단어를 판다	2강 — 손잡이를 돌리는 일	5·6강(지도·비지도) → 11강(경사하강) → 14강(사전학습·파인튜닝)
모델은 자기 바깥을 모른다	15강 — 컨텍스트 윈도우가 좁다	17강(내 문서를 모른다) → 18·19강(임베딩·벡터DB) → 20강(RAG·에이전트)
개념은 결국 채용으로 회수된다	4강 — 공고를 지도에 찍는다	21~23강(인프라 용어) → 25강(공고 해독) → 26강(지금 이 강)

상식은 잡았다. 그다음은 좁히는 일이다

26강 전부를 상식으로 잡았다고 해서 전문가가 된 건 아니다. 이 편은 처음부터 "이제 직접 짜보자"까지 가지 않는다고 선을 그었다. 여기서 얻은 건 낯선 용어 앞에서 얼어붙지 않는 감이고, 다음 단계는 그 감을 한 갈래로 좁혀 손으로 만져보는 것이다.

1. 상식은 갖췄다1~26강. 용어 앞에서 얼어붙지 않는다
2. 관심 가는 갈래 하나만 고른다지도학습 · 딥러닝 · LLM · RAG · MLOps 중 하나. 넷을 동시에 파지 않는다
3. 그 갈래를 손으로 짜본다직접 코드를 쓰고 돌려보는 건 여기서부터 — 유료 실습의 몫
4. 작은 결과물 하나로 남긴다완성도보다 "내가 만들어봤다"는 흔적. 24·25강의 공고 문구 하나와 맞춰본다

어디서부터 골라도 지도는 그대로다

어느 갈래를 고르든 1강의 그 지도, 2강의 그 손잡이, 4강의 그 표는 그대로 유효하다. 새로 배우는 프레임워크나 도구가 지도의 어느 원 안에 있는지, 이 편에서 이미 자리를 잡아뒀다. 낯선 이름을 만나면 이 26강 중 어딘가로 돌아와 자리를 확인하면 된다.

정리하면

상식은 여기서 끝난다. 다음은 갈래 하나를 골라 좁히고, 직접 손을 움직이는 일이다.

1. 01

   네 갈래가 이 편 전체를 관통했다

   지도 위 위치, 학습이란 무엇인가, 모델은 바깥을 모른다, 개념은 채용으로 회수된다.

2. 02

   상식은 갖췄지만 전문성은 아직이다

   "이제 직접 짜보자"는 이 편의 경계 밖이었다. 그 경계를 넘는 건 다음 단계다.

3. 03

   갈래 하나를 골라 좁히고 손으로 만져본다

   넷을 동시에 파지 않는다. 25강 표에서 끌렸던 줄 하나면 충분하다.

AI 편 26강이 여기서 끝난다. 1강에서 포함관계 지도를 그린 뒤로, 학습이 뭔지 열고, 지도·비지도학습을 가르고, 신경망과 GPU 를 들여다보고, LLM 과 트랜스포머를 뜯고, 환각과 프롬프트를 다루고, 임베딩과 벡터DB 로 RAG 를 쌓고, 서빙과 데이터 파이프라인과 MLOps 로 인프라를 훑고, 마지막으로 이 모든 걸 직무와 공고로 되감았다. 처음엔 채용공고 속 낯선 단어였던 것들이, 이제는 자리를 아는 말이 됐을 것이다.