홈

AI에게 자연어로 부탁해서 프로그램을 만드는 시대

데이터사이언스아카데미(DSA)에서 진행하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 강의 교안이다. 비전공자도 AI의 기본 원리부터 Claude Code를 활용한 실전 개발까지 단계적으로 이해할 수 있도록 구성했다.

#강의 목표

• AI의 원리: 퍼셉트론부터 ChatGPT까지, AI가 어떻게 여기까지 왔는지 70년의 역사를 이해한다

• 활용 능력: 프롬프트 엔지니어링과 MCP로 AI를 똑똑하게 부린다

• 실전 개발: Claude Code로 TO-DO 앱, 레시피 추천 앱을 직접 만든다

#학습 로드맵

graph LR
    A[Part 1<br/>AI 역사] --> B[Part 2<br/>학습 원리]
    B --> C[Part 3<br/>모델 비교]
    C --> D[Part 4<br/>LLM 작동]
    D --> E[Part 5<br/>프롬프트]
    E --> F[Part 6<br/>MCP]
    F --> G[Part 7<br/>바이브 코딩]
    G --> CC[Claude Code<br/>실전 활용]
    CC --> H[Part 8<br/>실전 프로젝트]
    H --> AW[실전 3<br/>고급 워크플로우]

#강의 커리큘럼

#1부 · AI를 이해하기

• Part 1. AI는 어떻게 여기까지 왔나
  앨런 튜링부터 ChatGPT까지 70년 AI 역사. 퍼셉트론, AI 겨울, 역전파, 딥러닝의 부활.

• Part 2. AI는 어떻게 "배우는가"
  파라미터·가중치·신경망 구조, 학습의 4단계 사이클(순전파·손실·역전파·업데이트), 경사 하강법.

• Part 3. ChatGPT·Claude·Gemini 비교
  주요 생성형 AI 모델의 성격과 강·약점, 상황에 맞는 모델 선택법.

• Part 4. LLM은 어떻게 말을 할까
  AI·ML·DL·LLM 용어 정리, Transformer와 Self-Attention, 토큰·임베딩·컨텍스트 윈도우, 환각과 RAG.

#2부 · AI 활용하기 — 4대 엔지니어링 트렌드

• 프롬프트 엔지니어링
  Context, Persona, Chain-of-Thought 3대 기법. 환각 줄이기 5가지 방법.

• 컨텍스트 엔지니어링
  AI가 답할 때 보는 정보를 설계하는 기술. 압축·선별·우선순위·캐싱.

• 하네스 엔지니어링
  LLM 호출 주변의 시스템 설계. 도구·실행 루프·메모리·평가.

• MCP (Model Context Protocol)
  "AI를 위한 USB-C", MCP의 4요소, 주요 클라이언트와 서버.

#3부 · 직접 만들어보기

• Part 7. 바이브 코딩 & Claude Code
  Andrej Karpathy의 바이브 코딩 개념, PRD 작성, Claude Code 명령어, CLAUDE.md, 서브에이전트.

• Claude Code 실전 활용
  플랜 모드·권한 모드·되돌리기(rewind), 세션 이어가기, 탐색→계획→구현→검증 루프와 TDD·이미지 지시 등 실전 워크플로우.

• Part 8. 실전 프로젝트
  TO-DO 앱과 냉장고 사진 → 레시피 추천 앱 만들기, Vercel 배포, Supabase 연동.

• 실전 3. 고급 워크플로우 종합 실습
  플래시카드 앱으로 기본 개발 → MCP → 태스크 관리 → 서브에이전트 병렬 → 커스텀 커맨드·훅·스킬까지 단계별 실습.

#이 자료의 특징