비전공자를 위한 AI챗봇 개발

Python과 Colab, Gradio 로 쉽게 배우기

문세환 지음

작가와 2025년 02월 07일 출간

작품소개

책소개

AI와 Python을 처음 접하는 분들도 부담 없이 따라 하며 챗봇을 만들 수 있도록 쉽게 구성하였습니다.
Python 기초부터 Google Colab 활용법, 기본 챗봇 제작, Gradio UI를 이용한 웹 배포까지 단계별로 설명하며, 코딩의 즐거움을 느낄 수 있도록 했습니다.

목차

1장 프로그래밍이란? 코딩의 원리 이해
1.1 프로그래밍이란?
1.1.1 프로그래밍이란 무엇인가요?
1.1.2 컴퓨터가 이해하는 언어
1.2 코딩과 프로그래밍의 차이
1.3 Python이 챗봇 개발에 적합한 이유
1.4 정리

2장 Python과 Google Colab 시작하기
2.1 Python이란?
2.1.1 Python은 어떤 언어인가요?
2.1.2 Python을 활용한 간단한 예제
2.2 Google Colab이란?
2.2.1 Google Colab의 주요 특징
2.2.2 Google Colab 접속하기
2.2.3 Google Colab 인터페이스 살펴보기
2.3 Google Colab의 기본 기능
2.3.1 코랩의 편집기능을 알아보자
2.3.2 Colab에서 첫 번째 코드 실행하기
2.3.3 Colab에서 python 코드 실행하기 실습
2.3.4 코드 셀 실행 흐름 이해하기
2.3.5 Colab에서 오류 메시지 이해하기
2.3.6 Colab에서 주석(Comment) 사용하기
2.3.7 Colab에서 코드 실행 중단하기
2.3.8 Colab에서 실행한 코드 초기화하기
2.3.9 Google Colab에서 노트북 저장 및 불러오기
2.3.10 코드 실행 환경 설정하기
2.3.11 Google Drive와 연동하기
2.3.12 파일 업로드 및 다운로드
2.4 Python 기초 문법 살펴보기
2.4.1 변수를 사용하여 데이터 저장하기
2.4.2 조건문 (if-else)
2.4.3 반복문 (for, while)
2.4.4 함수(Function) 사용하기
2.4 정리

3장 Python 기초 문법 익히기
3.1 정보를 저장하는 상자(변수) 와 데이터 타입
3.1.1 정보를 저장하는 상자란?
3.1.2 정보를 저장하는 상자를 사용할 때 꼭 알아야 할 규칙
3.1.3 데이터 타입이란?
3.1.4 데이터 타입 확인하기
3.1.5 숫자 다루기 (정수와 실수)
3.1.6 문자열 (str) 다루기
3.1.7 참(True)과 거짓(False) (bool)
3.1 정리
3.2 연산자 (Operators)
3.2.1 연산자란?
3.2.2 산술 연산자 (Arithmetic Operators)
3.2.3 비교 연산자 (Comparison Operators)
3.2.4 논리 연산자 (Logical Operators)
3.2.5 할당 연산자 (Assignment Operators)
3.2 정리
3.3 조건문 (if-else)
3.3.1 조건문이란?
3.3.2 기본적인 if 문 사용법
3.3.3 if-else 문 사용하기
3.3.4 여러 개의 조건을 검사하는 elif
3.3.5 if 문에서 논리 연산자 활용하기
3.3.6 if 문에서 입력값 처리하기
3.3.7 실습: 간단한 챗봇 만들기
3.3 정리
3.4 반복문 (for, while)
3.4.1 반복문이란?
3.4.2 for 문 사용하기
3.4.3 while 문 사용하기
3.4.4 반복문에서 break, continue 사용하기
3.4.5 반복문을 활용한 실습 예제
3.4 정리
3.5 함수 (Function)
3.5.1 함수란?
3.5.2 함수의 기본 구조
3.5.3 매개정보를 저장하는 상자 (Parameter)
3.5.4 여러 개의 매개정보를 저장하는 상자 사용하기
3.5.5 기본값 설정하기 (Default Parameter)
3.5.6 반환값 (Return)
3.5.7 여러 개의 값 반환하기
3.5.8 함수를 활용한 실습 예제
3.5 정리
3.6 여러 개의 정보를 저장하는 상자와 이름표를 붙여서 정보를 저장하는 상자
3.6.1 여러 개의 정보를 저장하는 상자(List)란?
3.6.2 여러 개의 정보를 저장하는 상자 다루기 (추가, 삭제, 정렬)
3.6.3 이름표를 붙여서 정보를 저장하는 상자(Dictionary)란?
3.6 정리
3.7 모듈과 라이브러리
3.7.1 모듈(Module)이란?
3.7.2 모듈에서 특정 기능만 가져오기
3.7.3 모듈에 별명(Alias) 붙이기
3.7.4 라이브러리(Library)란?
3.7.5 기본 라이브러리 활용하기
3.7.6 라이브러리 설치하기 (pip)
3.7 정리

4장 Python을 활용한 간단한 문제 해결
4.1 문제 해결을 위한 프로그래밍 사고방식
4.1.1 문제 해결 과정
4.1.2 좋은 문제 해결 습관 기르기
4.1 정리
4.2 실습 문제 1: 간단한 계산기 만들기
4.2.1 문제 분석
4.2.2 문제를 해결하는 방법 설계
4.2.3 코드 구현
4.2.4 실행 예시
4.2.5 코드 설명
4.3 실습 문제 2: 홀수/짝수 판별하기
4.3.1 문제 분석
4.3.2 문제를 해결하는 방법 설계
4.3.3 코드 구현
4.3.4 실행 예시
4.4 실습 문제 3: 구구단 출력하기
4.4.1 문제 분석
4.4.2 문제를 해결하는 방법 설계
4.4.3 코드 구현
4.4.4 실행 예시
4.4.5 코드 설명
4.5 실습 문제 4: 여러 개의 정보를 저장하는 상자에서 최대값 찾기
4.5.1 문제 분석
4.5.2 문제를 해결하는 방법 설계
4.5.3 코드 구현
4.5.4 실행 예시
4.6 실습 문제 5: 단어 개수 세기
4.6.1 문제 분석
4.6.2 문제를 해결하는 방법 설계
4.6.3 코드 구현
4.6.4 실행 예시
4.6 정리

5장 챗봇이란? 가장 쉬운 챗봇 만들기
5.1 챗봇이란?
5.1.1 챗봇의 정의
5.1.2 챗봇의 역사와 발전
5.1.3 챗봇의 주요 기능과 역할
5.1.4 챗봇의 장점과 한계
5.1.5 챗봇의 미래 전망
5.1 정리하기
5.2 가장 쉬운 챗봇 만들기
5.2.1 기본적인 챗봇 설계
5.2.2 Python으로 가장 간단한 챗봇 만들기
5.2.3 코드 설명
5.2.4 실행 예시
5.2.5 추가 기능을 위한 확장 아이디어
5.2 정리하기
5.3 챗봇 개선하기: 더 많은 키워드 추가
5.3.1 확장된 규칙 기반 챗봇
5.3.2 규칙 기반 챗봇의 한계
5.3 정리
이제 여러분은 규칙 기반 챗봇을 만들 수 있습니다!
5.4 키워드 기반 챗봇 개선하기
5.4.1 딕셔너리(이름표를 붙여서 정보를 저장하는 상자)를 활용한 챗봇
5.4.2 코드 설명
5.4.3 실행 예시
5.4.4 키워드 기반 챗봇의 장점과 한계
5.4 정리하기
5.5 챗봇의 한계와 개선 방법
5.5.1 규칙 기반 챗봇의 한계
5.5.2 챗봇 개선 방법
5.5.3 챗봇 개선 방향 정리
5.6 정리

6장 ChatGPT 와 Gemini AP를 이용한 챗봇 개발
6.1 ChatGPT와 Gemini API란?
6.1.1 ChatGPT API란?
6.1.2 Gemini API란?
6.2 ChatGPT API 사용하기
6.2.1 OpenAI API 키 발급받기
6.2.2 ChatGPT API를 활용한 간단한 챗봇 만들기
6.2.3 챗봇 기능 확장하기
6.2.4 ChatGPT API 활용 사례
6.2 정리
6.3 Gemini API 사용하기
6.3.1 Google AI Studio에서 API 키 발급받기
6.3.2 Gemini API를 활용한 간단한 챗봇 만들기
6.3.3 챗봇 기능 확장하기
6.3.4 Gemini API 활용 사례

7장 Gradio란 ? AI 모델을 웹에서 실행하는 방법
7.1 Gradio란?
7.1.1 Gradio의 개념
7.1.2 Gradio의 주요 기능
7.1.3 Gradio를 사용하면 무엇이 가능할까?
7.2 Gradio 설치 및 기본 사용법
7.2.1 Gradio 설치
7.2.2 Gradio 기본 예제
7.2.3 다양한 입력/출력 타입 사용하기
7.2.4 Gradio UI 공유하기
7.2.5 Gradio UI 커스터마이징 (옵션 추가하기)
7.2 정리
7.3 Gradio를 활용한 ChatGPT 챗봇
7.3.1 ChatGPT API + Gradio 연동
7.3.2 대화 히스토리 유지 기능 추가
7.3.3 ChatGPT 챗봇 UI 개선하기
7.3.4 Gradio로 만든 챗봇 배포하기
7.3 정리
7.4 Gradio를 활용한 AI 챗봇 확장 기능
7.4.1 이미지 입력 및 분석 기능 추가
7.4.2 Gradio UI 확장 및 디자인 개선
7.5 Gradio 웹 배포 방법
7.5.1 Gradio 배포 방식 개요
7.5.2 공유 링크 생성 (Gradio의 public URL 기능 활용)
7.5.3 Hugging Face Spaces를 활용한 Gradio 배포
7.5.4 Flask 또는 FastAPI를 활용한 서버 배포
7.5 정리

8장 완성된 챗봇 프로젝트 실전 활용
8.1 챗봇 테스트 및 개선
8.1.1 테스트 케이스 작성
8.1.2 사용자 피드백 반영
8.2 챗봇의 실전 활용 사례
8.2.1 고객 서비스 챗봇
8.2.2 교육용 챗봇
8.2.3 개인 비서 챗봇
8.3 챗봇 배포 후 유지보수 전략
8.3.1 오류 로그 기록 및 분석
8.3.2 성능 개선을 위한 업데이트
8.4 챗봇의 미래와 확장 가능성
8.5 정리

책 속으로

✅ 1. 코딩 초보자를 위한 쉽고 친절한 설명
Python과 AI 챗봇을 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 기초 개념부터 차근차근 설명합니다.
어려운 기술 용어는 최소화하고, 비전공자도 이해할 수 있도록 쉬운 언어로 구성했습니다.

✅ 2. Google Colab을 활용한 무료 실습 환경 제공
복잡한 프로그램 설치 없이 Google Colab만으로 AI 챗봇을 만들고 실행할 수 있습니다.
별도의 비용 없이 실습할 수 있어, 초보자도 부담 없이 학습 가능합니다.
✅ 3. 단계별 실습 중심 구성
기초 문법부터 챗봇 제작까지 단계별로 구성되어 있어 직접 코드를 따라 치면서 배우는 방식입니다.
실습 위주의 접근 방식 덕분에 AI 챗봇을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.

✅ 4. 현실적인 챗봇 프로젝트 경험 제공
단순한 개념 학습이 아니라, 실제 사용할 수 있는 챗봇을 직접 만들어 보는 프로젝트 기반 학습입니다.
기본 챗봇에서 시작하여, 점점 더 고급 기능을 추가하면서 성장할 수 있도록 구성되었습니다.

✅ 5. 비전공자도 AI 개발자가 될 수 있도록 안내
프로그래밍을 몰라도 챗봇을 만들고 AI의 원리를 배울 수 있도록 초보자의 눈높이에 맞춘 설명을 제공합니다.
단순한 따라 하기 방식이 아니라, 기본 개념을 이해하고 응용할 수 있도록 설계되었습니다.

작가정보

저자(글) 문세환

현) ICTPEOPLE AI사업 담당
전) IT회사에서 제조기업 IT화 담당
전) 자동차회사 연구원