AI 탐험: 학습 가이드

사용자가 직접 조작하며 현대 AI가 어떻게 작동하는지 배울 수 있는 데스크톱 앱입니다.

총 51개의 소규모 실습(hands-on labs)으로 구성되어 있습니다. 각 실습에서는 슬라이더를 움직이거나, 단어를 클릭하거나, 작은 모델을 학습시키는 등의 활동을 하며 변화하는 모습을 관찰할 수 있습니다. 모든 실습 옆에는 방금 본 내용을 설명하는 짧은 강의가 제공됩니다. 이 강의는 일상적인 쉬운 말로 읽을 수도 있고, 더 기술적인 버전으로도 볼 수 있습니다.

브라우저에서 사용해 보기. 설치할 필요가 없습니다.

더 선명한 버전을 보려면 투어 영상 시청하기를 확인하세요.

개요 (About)

저는 누구나 AI를 배울 수 있는 단일 장소를 만들고 싶었습니다. 사용자의 컴퓨터에서 실행되고, 학습 내용을 추적하며, 준비가 되면 스스로에게 도전할 기회를 주고, 시각 자료와 실습을 통해 어려운 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있도록 말입니다.

포함된 내용 (What's inside)

51개의 실습은 여섯 개의 그룹으로 나뉘어 있습니다. 순서대로 진행하거나 궁금한 곳으로 바로 이동할 수 있습니다.

스크린샷

학습 지도 (Learning map). 홈 화면에는 여섯 그룹의 모든 실습과 현재 진행 상황이 표시됩니다.

어텐션 실습 (Attention lab). 단어를 클릭하여 해당 단어가 어떤 다른 단어들을 바라보는지 확인합니다. 이 실습은 앱 내에서 실제 작은 트랜스포머(transformer)를 구동합니다.

역전파 실습 (Backpropagation lab), 다크 모드. 순방향 전파(forward pass) 과정을 거친 후, 그래디언트(gradients)를 한 계산씩 따라 역으로 추적해 봅니다.

처음부터 학습시키기 (Train one from scratch). 텍스트, 모델 크기, 그리고 학습 레시피를 선택합니다. 모델은 변경될 때마다 재학습하므로, 손실(loss)이 떨어지고 샘플들이 개선되는 것을 관찰할 수 있습니다.

연결 지도 (Connections map). 51개 실습이 어떻게 연결되어 있는지 볼 수 있습니다. 하나를 선택하여 무엇을 기반으로 구축되었고 어디로 이어지는지 확인할 수 있습니다.

Plain 또는 Standard. 환영 투어에서는 같은 아이디어를 두 가지 방식으로 작성하여 보여주므로, 사용자에게 맞는 것을 선택할 수 있습니다.

기능 (Features)

• 51개의 인터랙티브 랩(interactive labs). 각 랩은 몇 개의 짧은 단계로 나뉘어 있으며 "이것을 시도해 보기 (Try this)" 힌트가 있어 다음에 무엇을 해야 할지 항상 알 수 있습니다.
• 두 가지 읽기 방식. Plain 모드는 일상적인 단어를 사용합니다. Standard 모드는 적절한 기술 용어(technical terms)를 사용합니다. 상단 바에서 언제든지 전환할 수 있습니다.
• 필요한 곳에 실제 모델 적용. 어텐션 랩(attention lab)에서는 앱 내에서 작게 학습된 트랜스포머(transformer)를 실행합니다. 트레이닝 랩(training labs)에서는 사용자가 지켜보는 동안 작은 언어 모델(language model)을 실시간으로 학습시킵니다.
• 체크포인트 (Checkpoints). 각 랩의 끝에는 무엇을 이해했는지 확인하는 짧은 퀴즈가 있습니다.
• 진행 상황 및 스냅샷 (Progress and snapshots). 진행 상황이 저장됩니다. 모든 랩의 상태를 스냅샷으로 저장하여 나중에 돌아올 수 있거나, 현재 떠난 그대로 랩을 열 수 있는 링크를 복사할 수 있습니다.
• 모든 것 검색. Mac에서는 Cmd+K, Windows 및 Linux에서는 Ctrl+K를 눌러 랩(labs), 레슨(lessons), 용어집(glossary terms), 설정을 검색합니다.
• 선택적 AI 가이드 (Optional AI guide). 현재 진행 중인 랩에 대해 질문할 수 있습니다. 컴퓨터에서 실행되는 작은 모델을 사용하거나, 사용자 자신의 OpenAI, Anthropic 또는 Google 키를 연결할 수 있습니다. 이는 완전히 선택 사항입니다. 다른 모든 기능은 이것 없이도 작동합니다.
• 모두에게 쉽도록 설계됨. 라이트 및 다크 테마, 7가지 텍스트 크기, 높은 대비(high contrast), 색맹 친화적 팔레트(color-blind friendly palettes), 움직임 감소(reduced motion), 키보드 지원, 음성 읽어주기 기능이 있습니다.
• 개인 정보 보호 및 오프라인 사용. 계정이나 추적이 없습니다. 인터넷 연결 없이도 레슨을 진행할 수 있으며, 데이터는 컴퓨터에 저장됩니다.

시작하기 (Getting started)

Discover AI를 가장 빠르게 체험하는 방법은 브라우저에서 fazmin.github.io/AILearningGuide를 여는 것입니다. 모든 랩과 레슨이 그곳에서 작동합니다.

자신의 컴퓨터에서 실행하려면 웹 버전 또는 데스크톱 앱을 사용할 수 있습니다. 데스크톱 앱은 로컬 AI 가이드(local AI guide)를 포함하여 모든 것을 제공합니다.

필요한 것 (What you need)

• Node.js 버전 20.19 이상 (버전 22 이상 권장)
• Git
• 데스크톱 앱 전용: 시스템에 맞는 Rust 및 Tauri prerequisites가 필요합니다.

옵션 1: 웹 버전 실행

git clone https://github.com/Fazmin/AILearningGuide.git
cd AILearningGuide
npm install
...

그런 다음 브라우저에서 http://localhost:1420을 엽니다.

모든 실습(labs)과 강의는 여기서 작동합니다. 로컬 AI 가이드와 API 키를 위한 안전한 저장소 기능은 데스크톱 앱에서만 작동합니다.

옵션 2: 데스크톱 앱 실행

먼저 시스템에 맞는 Tauri prerequisites를 설치합니다. 그런 다음:

git clone https://github.com/Fazmin/AILearningGuide.git
cd AILearningGuide
npm install
...

첫 실행 시에는 Rust가 모든 것을 컴파일해야 하므로 몇 분 정도 걸립니다. 그 후에는 훨씬 빠르게 시작됩니다.

설치 프로그램 빌드하기

설치하고 공유할 수 있는 앱을 만들려면:

npm run tauri build

결과는 src-tauri/target/release/bundle/에서 찾을 수 있습니다.

사용 방법

1. 읽기 모드 선택. 환영 투어(welcome tour)에서 일반(Plain) 또는 표준(Standard) 중 원하는 것을 묻습니다. 상단의 스위치를 통해 언제든지 변경할 수 있습니다.
2. 실습 열기. 홈 화면에서 실습 1부터 시작하거나, 사이드바에서 원하는 실습을 선택합니다.
3. 단계 따르기. 각 실습에는 하단에 몇 가지 단계가 있습니다.

• 로컬 모델(Local model). 한 번의 클릭으로 작은 오픈 모델(Qwen3.5 2B, 약 1.3 GB)과 이를 구동하는 llama.cpp 엔진을 다운로드합니다. 두 파일 모두 실행 전에 검사됩니다. 그 후에는 가이드가 완전히 오프라인에서 작동하며 사용자가 입력한 내용은 컴퓨터를 벗어나지 않습니다.
• 클라우드 제공업체(Cloud providers). 더 큰 모델을 선호한다면 자체 OpenAI, Anthropic 또는 Google API 키를 추가할 수 있습니다. 키는 파일이 아닌 시스템의 키체인에 저장됩니다.

설정이 완료되면 어떤 랩에서도 가이드에게 질문하기(Ask the guide) 버튼을 클릭합니다. 이 가이드는 사용자가 어느 랩에 있는지, 그리고 무엇을 보고 있는지 알고 있습니다.

개발자를 위한 내용 (For developers)

프로젝트 레이아웃 (Project layout)

src/
  components/      앱의 기본 구조: 홈, 사이드바, 설정, 랩 프레임
  modules/<lab>/   랩당 하나의 폴더: 인터랙티브 콘텐츠, 레슨, 체크포인트
...

검사 실행 (Run the checks)

npm run check
cd src-tauri && cargo test

npm run check는 모든 랩의 파일과 콘텐츠, 일반 레슨(Plain lessons)의 읽기 수준, 검색 인덱스, 라이선스 목록, 모델 파일, 타입 및 테스트를 검사합니다. 모델 파일 검사를 위해서는 python3가 필요합니다.

새 랩 추가 (Add a new lab)

npm run new:module -- my-new-lab
npm run check:modules

이 명령어는 src/modules/에 필요한 모든 것을 갖춘 새 폴더를 생성합니다. 앱은 이를 스스로 찾기 때문에 어딘가에 등록할 필요가 없습니다. 랩의 작동 방식은 MODULE_AUTHORING.md를, 레슨 작성 방식은 CONTENT_STYLE_GUIDE.md를 읽어보세요.

교육 모델 재훈련 (Retrain the teaching models)

앱을 실행하는 데는 이 과정을 할 필요가 없습니다. 훈련된 모델은 이미 포함되어 있습니다. 직접 다시 구축하고 싶다면 models/README.md와 models/MODEL_CARD.md를 참고하세요.

더 자세한 내용 (More details)

ARCHITECTURE.md는 각 조각들이 어떻게 함께 작동하는지 설명합니다.

제작 정보 (Built with)

• 데스크톱 앱을 위한 Tauri 2와 Rust
• 인터페이스를 위한 React, TypeScript, 그리고 Vite
• 레슨(lessons)을 위한 MDX
• 작은 모델을 실행하기 위한 ONNX Runtime Web
• 선택적 로컬 AI 가이드를 위한 llama.cpp
• 진행 상황 저장을 위한 SQLite

기여 (Contributing)

아이디어, 버그 보고서, 수정 사항 모두 환영하며, AI 전문가일 필요는 없습니다. 이해가 안 되는 레슨을 지적하는 것만으로도 가장 유용한 도움 중 하나입니다.

• 레슨에서 버그나 오류를 발견했나요? 이슈 열기를 통해 어떤 랩(lab)과 무엇을 보았는지 알려주세요.
• 무언가를 수정하고 싶으신가요? 레포지토리를 포크(Fork)하고, 새 브랜치에서 변경 사항을 만든 후, npm run check를 실행하고 풀 리퀘스트(pull request)를 여세요.
• 랩을 추가하고 싶으신가요? 먼저 이슈를 열어주시면 논의할 수 있습니다.

CONTRIBUTING.md에 설정 방법, 실행해야 할 검사 항목, 레슨 및 랩 작성 방법에 대한 자세한 내용이 있습니다.

라이선스 (License)

Discover AI는 MIT License 하에 공개되었습니다. 자유롭게 사용하고, 변경하고, 공유할 수 있습니다.

또한 이 앱은 자체적인 라이선스를 가진 오픈 소스 라이브러리, 폰트, 모델 및 데이터셋을 사용합니다. 전체 목록은 앱 내 **설정 > 정보(About)**에서 확인할 수 있습니다.

감사 (Thanks)

오픈 도구, 모델 및 데이터셋을 구축하고 공유하는 모든 분들께 감사합니다. 이 프로젝트는 그분들 없이는 존재할 수 없습니다.

이 프로젝트 인용하기 (Cite this project)

만약 여러분의 작업, 교육 또는 글쓰기에서 Discover AI를 사용한다면, 다음 참고 문헌을 사용할 수 있습니다:

@software{discover_ai_2026,
  title  = {Discover AI: A Learning Guide},
  author = {{Discover AI contributors}},
...```