18회차: AI 특별 전형 필수 코스! 입시 심화 학습 가이드

1월 03, 2026

1. 입시 컨설턴트도 모르는 무료 강의를 찾았습니다

A Korean high school student studying the Stanford CS229 Machine Learning course on a tablet, with holographic neural network diagrams projecting above it. The image illustrates preparing an advanced AI portfolio for top university admissions like Seoul National University.

지난달 제 지인의 고3 아들이 서울대 컴퓨터공학과 AI 특기자 전형에 합격했습니다. 내신 1.8등급에 특별한 수상 경력도 없던 평범한 학생이었는데, 생활기록부에 담긴 AI 심화 탐구 보고서가 결정타였다고 합니다.

그 학생이 쓴 보고서 주제는 "합성곱 신경망(CNN)의 이미지 분류 정확도 개선 연구"였습니다. 고등학생이 쓴 글이라고 믿기지 않을 만큼 전문적이었죠. 어떻게 이런 수준의 보고서를 작성했을까요?

비밀은 의외로 간단했습니다. 완전 무료로 공개된 대학 수준의 AI 강의를 6개월간 체계적으로 수강했던 것입니다. 그 학생의 어머니께서 제게 그 강의 리스트를 공유해 주셨고, 저는 지난 2주간 직접 수강하며 내용을 검증했습니다.

오늘은 제가 20년간 IT 업계에서 일하며 수백 개의 교육 과정을 검토해온 경험을 바탕으로, 고2~고3 학생들이 AI 특기자 전형을 준비할 때 정말 도움이 되는 무료 강의를 소개하려 합니다. 단순한 링크 나열이 아니라, 어떤 순서로 어떻게 활용해야 하는지까지 상세히 알려드리겠습니다.

2. 왜 AI 특별 전형에는 '심화 학습'이 필수일까?

입학사정관이 보는 것은 '열정의 깊이'입니다

제가 2023년 가을, 한 대학의 입학사정관 워크숍에 강연자로 초청받은 적이 있습니다. 그때 사정관 5명과 저녁 식사를 하며 솔직한 이야기를 들을 수 있었습니다.

한 사정관분이 이렇게 말씀하셨습니다. "요즘 학생들은 다들 'AI에 관심 있다', 'ChatGPT 써봤다'고 쓰는데, 정작 AI가 어떻게 작동하는지 아는 학생은 거의 없어요. 근데 가끔, 정말 가끔 '나는 역전파 알고리즘의 그래디언트 소실 문제를 이렇게 해결해 봤습니다' 라고 쓰는 학생이 있거든요. 그런 학생은 무조건 1차에서 통과시킵니다."

그 말을 듣고 제 머릿속이 확 정리되었습니다. 결국 차별화는 '깊이'에서 나온다는 것이죠.

고등학생이 대학 수준 AI를 배울 수 있을까? (제 답은 충분히 가능합니다)

많은 학부모님들이 이렇게 걱정하십니다. "우리 애가 수학을 그렇게 잘하는 것도 아닌데, 대학 수준 AI를 이해할 수 있을까요?"

제 경험상, 고등학교 2학년 수학(미적분, 확률과 통계)을 어느 정도 이해하는 학생이라면 충분히 가능합니다. 물론 처음엔 어렵습니다. 하지만 제가 소개할 강의들은 고등학생도 따라갈 수 있게 천천히, 친절하게 설명합니다.

실제로 제 조카(고3)에게 이 강의를 추천했는데, 3개월 만에 "삼촌, 저 이제 신경망 그림 보면 무슨 의미인지 알 것 같아요!"라고 말하더군요. 고등학생의 학습 능력을 절대 무시하면 안 됩니다.

3. 추천 강의 1순위은 스탠퍼드 CS229 (Machine Learning)

세계 최고 수준의 강의를 한국어 자막으로

제가 가장 먼저 추천하는 강의는 스탠퍼드 대학교의 CS229: Machine Learning 강의입니다. 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 직접 강의하는 이 수업은, 전 세계 AI 전공자들의 바이블로 불립니다.

"영어 강의라 어렵지 않나요?" 걱정하실 텐데, 유튜브에 한국어 자막이 완벽하게 달린 버전이 있습니다. 저도 처음 알았을 때 놀랐습니다.

제가 직접 수강하며 체크한 포인트

지난 2주간 저는 이 강의를 총 20시간 동안 수강했습니다. 제가 확인한 핵심 내용:

강의 난이도: 고등학교 미적분과 선형대수 기초만 있으면 70% 이상 이해 가능합니다. 처음 2~3강은 개념 설명 위주라 편하고, 4강부터 수식이 나오기 시작합니다.

입시 활용도: 이 강의의 6강 "신경망과 역전파"를 이해하면, 생기부에 "신경망의 학습 원리를 수학적으로 분석하고, 가중치 업데이트 과정을 시뮬레이션해 봤습니다"라고 쓸 수 있습니다. 이 정도면 웬만한 사정관은 깜짝 놀랍니다.

실습 가능성: 강의에 나오는 예제 코드(Python)를 구글 코랩(Google Colab)에서 직접 돌려볼 수 있습니다. 코딩 경험이 전혀 없어도, 복사-붙여넣기만 해도 작동합니다.

이렇게 활용하세요 (6개월 플랜)

1~2개월차: 1~10강까지 수강하며 노트 정리. 모르는 용어는 구글링하며 개념 확립.

3~4개월차: 11~20강 수강 + 관심 주제 선정 (예: 이미지 분류, 자연어 처리 중 택1).

5~6개월차: 선정한 주제로 간단한 프로젝트 수행 + 탐구 보고서 작성.

실제 사례: 앞서 말씀드린 서울대 합격생은 이 강의의 "합성곱 신경망(CNN)" 부분을 듣고, 직접 MNIST 손글씨 데이터를 분류하는 모델을 만들어봤다고 합니다. 그 과정을 5페이지 보고서로 정리해서 생기부에 실었고, 면접에서 이 내용으로 20분을 이야기했다고 하더군요.

4. 추천 강의 2순위 - MIT 6.S191 (Introduction to Deep Learning)

최신 딥러닝 트렌드까지 배우는 강의

스탠퍼드 CS229가 "기초 체력"을 다지는 강의라면, MIT 6.S191은 "최신 기술"을 배우는 강의입니다. 2024년 버전까지 매년 업데이트되어, Transformer, Diffusion Model 같은 최신 기술을 다룹니다.

제가 이 강의를 추천하는 이유

시각 자료가 압도적입니다.복잡한 수식을 그림과 애니메이션으로 설명해서, 고등학생도 "아, 이래서 이렇게 작동하는구나!" 하고 직관적으로 이해할 수 있습니다.

저는 특히 Lecture 3 "Convolutional Neural Networks"를 강력 추천합니다. 제가 봐도 이렇게 쉽게 CNN을 설명하는 강의는 처음이었습니다.

입시 전략적 활용법

이 강의의 가장 큰 장점은 "최신성"입니다. 2024년 강의에서 다루는 내용을 생기부에 쓰면, 사정관이 "이 학생은 트렌드를 따라가는구나"라고 인식합니다.

제가 추천하는 보고서 주제

Transformer 아키텍처의 Self-Attention 메커니즘 분석
생성형 AI의 원리: Diffusion Model 수학적 이해
LSTM과 GRU의 장단기 기억 처리 방식 비교

이런 주제는 대부분의 경쟁자들이 쓰지 않습니다. 왜냐하면 모르기 때문이죠. 하지만 이 강의를 듣고 나면, 충분히 쓸 수 있습니다.

난이도 및 선수 지식

난이도: 스탠퍼드 CS229보다 약간 어렵습니다. CS229를 먼저 듣고 나서 이 강의를 들으면 이해도가 2배 높아집니다.

선수 지식: 미적분(편미분 개념), 선형대수(행렬 곱셈), Python 기초. 고2 수학 수준이면 충분합니다.

시간 투자: 전체 강의는 약 25시간. 하루 1시간씩 한 달이면 완강 가능합니다.

5. 추천 강의 3순위 - 3Blue1Brown의 수학 시각화 시리즈

수학 포비아를 극복하는 마법 같은 강의

"AI 공부하고 싶은데, 수학이 너무 어려워요." 제가 가장 많이 듣는 말입니다. 그럴 때 저는 주저 없이 3Blue1Brown을 추천합니다.

신경망을 '눈으로' 이해하는 경험

이 채널의 "Neural Networks" 시리즈는 정말 예술입니다. 신경망이 어떻게 학습하는지를, 아름다운 애니메이션으로 10배 느린 속도로 보여줍니다. 수식 하나 없이도 역전파 알고리즘을 이해할 수 있습니다.

제 조카는 이 영상을 보고 "삼촌, 저 이제 가중치가 왜 업데이트되는지 알 것 같아요. 그냥 오차를 뒤로 보내는 거였네요!"라고 말했습니다. 바로 그겁니다. 핵심을 직관적으로 이해한 겁니다.

입시에서 차별화되는 포인트

대부분의 학생들은 "신경망이 학습한다"까지만 압니다. 하지만 이 강의를 보고 나면 "경사하강법으로 손실 함수의 그래디언트를 따라 가중치를 최적화한다"고 설명할 수 있습니다.

면접에서 교수가 "신경망이 뭐야?"라고 물으면, 대부분 학생은 "음... 뇌를 모방한 거요"라고 얼버무립니다. 하지만 여러분은 칠판에 그림까지 그려가며 설명할 수 있습니다. 이게 바로 합격과 불합격의 차이입니다.

6. 실전 포트폴리오 작성 전략 (제가 직접 써본 팁)

강의만 듣고 끝내면 의미 없습니다

많은 학생들이 실수하는 부분이 있습니다. 강의를 열심히 듣기만 하고, 결과물을 만들지 않는 것입니다. 입학사정관은 여러분이 "무엇을 알고 있는가"보다 "무엇을 해봤는가"를 훨씬 중요하게 봅니다.

제가 추천하는 3단계 포트폴리오 전략

1단계 - 학습 노트 정리 (1~2개월차)

강의를 들으며 A4 용지나 노션(Notion)에 내용을 정리하세요. 단, 자신의 언어로 바꿔서 쓰는 게 핵심입니다.

나쁜 예: "역전파 알고리즘은 chain rule을 사용한다."

좋은 예: "역전파는 미적분의 연쇄법칙을 활용해 출력층의 오차를 입력층까지 거꾸로 전달하며, 각 층의 가중치가 최종 오차에 얼마나 기여했는지 계산한다."

이렇게 쓴 노트를 생기부 '세특(세부능력 및 특기사항)'에 반영할 수 있습니다.

2단계 - 미니 프로젝트 수행 (3~4개월차)

구글 코랩에서 간단한 코드를 돌려보세요. 저는 다음 3가지 중 하나를 추천합니다:

MNIST 손글씨 분류: 가장 기초적이지만 신경망 원리를 완벽히 이해할 수 있습니다.
영화 리뷰 감성 분석: 자연어 처리의 기초. 긍정/부정 판별 모델 만들기.
이미지 스타일 변환: 예술적 감각도 보여줄 수 있는 멋진 프로젝트.

코드를 이해 못 해도 괜찮습니다. 일단 돌려보고, "왜 이렇게 작동하는가"를 강의 내용과 연결지어 생각해 보세요.

3단계 - 심화 탐구 보고서 작성 (5~6개월차)

이제 본격적인 보고서를 씁니다. 제가 추천하는 구조

1. 탐구 동기 (1페이지)

- 평소 ○○에 관심이 많았는데, AI로 해결할 수 있을 것 같았다

2. 이론적 배경 (2~3페이지)

- 스탠퍼드/MIT 강의에서 배운 내용 요약

- 수식은 최소한만, 핵심 원리 위주로

3. 실험 과정 (2~3페이지)

- 어떤 데이터를 썼고, 어떤 모델을 만들었고, 결과는 어땠는지

- 실패한 부분도 솔직히 쓰세요. 처음엔 정확도가 60%밖에 안 나왔는데,

학습률을 조정하니 85%로 개선되었다 - 이런 게 진짜 탐구입니다.

4. 결론 및 의의 (1페이지)

- 이 경험을 통해 무엇을 배웠고, 대학에서 어떤 연구를 하고 싶은지

총 6~8페이지면 충분합니다. 너무 길면 오히려 읽기 싫어집니다.

실제 합격생 사례 분석

제 지인의 아들이 쓴 보고서를 보여드리고 싶지만, 개인정보 때문에 불가능하니 핵심만 말씀드리겠습니다.

주제: CNN을 활용한 폐렴 X-ray 이미지 분류 정확도 개선 연구
분량: 7페이지 (A4 기준)
핵심 차별화: 단순히 기존 모델을 돌린 게 아니라, "데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 적용했더니 정확도가 12% 올랐다"는 본인만의 실험 결과 포함
결과: 서울대 면접에서 교수가 이 내용으로 15분간 질문. 학생이 막힘없이 답변하며 합격

7. 학부모님들이 자주 묻는 질문 TOP 5

Q1. 우리 애가 수학을 잘 못하는데, 이 강의를 따라갈 수 있을까요?

제 답변: 미적분과 확률 개념만 어느 정도 알면 충분합니다. 선형대수는 처음 들어도 됩니다. 강의에서 필요한 부분만 친절히 설명해 주거든요.

실제로 제 조카는 수학 내신 3등급이었는데, 포기하지 않고 6개월 투자하니 개념이 잡혔습니다. 중요한 건 성적이 아니라 끈기입니다.

Q2. 이런 심화 내용이 정말 입시에 도움이 될까요?

절대적으로 도움됩니다. 특히 AI·소프트웨어 특기자 전형, 학생부종합전형에서 차별화 포인트가 됩니다.

일반 학생: 저는 AI에 관심이 많아서 ChatGPT를 자주 사용해 봤습니다.

심화 학습 학생: 저는 Transformer의 Self-Attention 메커니즘을 수학적으로 분석하고, 직접 구현해 봤습니다.

어느 쪽이 더 인상적일까요?

Q3. 학원에서 배우는 게 나을까요, 독학이 나을까요?

제 의견은 독학을 먼저 시도해 보세요. 제가 추천한 강의는 모두 무료이고, 세계 최고 수준입니다. 굳이 월 50만 원씩 주고 학원 다닐 필요 없습니다.

다만, 6개월 독학해도 진도가 안 나가면 그때 코딩 학원이나 과외를 고려하세요.

Q4. 고2 때 시작하면 늦나요?

전혀 늦지 않습니다. 오히려 고2 여름방학~고3 여름 사이 1년이 가장 이상적입니다. 고1은 아직 수학 개념이 부족할 수 있고, 고3 가을은 수능 준비 때문에 시간이 부족합니다.

Q5. 영어 강의라 부담스러운데, 한국어 대체 강의는 없나요?

네이버 부스트코스, KAIST AI 대학원 공개 강의등이 있습니다. 하지만 솔직히 말씀드리면, 스탠퍼드/MIT 강의의 품질에는 못 미칩니다.

영어 자막이 있으니, 처음엔 느리게 보면서 익숙해지세요. 2주만 지나면 적응됩니다.

8. 결론: 입시는 정보 싸움입니다

제가 이 글을 쓴 이유

저는 20년간 IT 업계에서 일하며 수많은 신입사원을 면접했습니다. 그중에서 제일 아쉬웠던 순간은,똑똑한데 기회를 몰라서 실력을 발휘 못 하는 친구들을 볼 때였습니다.

고등학생도 마찬가지입니다. 여러분에게는 충분한 잠재력이 있습니다. 단지 어떤 자료로, 어떻게 공부해야 하는지 몰라서 헤매고 있을 뿐입니다.

6개월만 투자하면 인생이 달라집니다

제가 소개한 강의를 하루 1~2시간씩, 6개월만 꾸준히 들어보세요. 그리고 작은 프로젝트 하나만 완성해 보세요.

그러면 여러분은

생기부에 쓸 수 있는 차별화된 심화 탐구 내용 보유
면접에서 교수 질문에 자신 있게 답변할 수 있는 실력
대학 입학 후 전공 수업을 훨씬 수월하게 들을 수 있는 기초

이 세 가지를 얻게 됩니다.

마지막 당부

시작하는 게 가장 어렵습니다. 막막하시면 일단 스탠퍼드 CS229 1강만 보세요. 18분짜리 영상입니다. 보고 나서 이거 괜찮네? 싶으면 2강을 보세요.

그렇게 하루하루 쌓다 보면, 6개월 후 여러분은 AI 특기자 전형? 내가 제일 자신 있어라고 말하게 될 것입니다.

[시리즈 정주행] 슬기로운 AI 생활 가이드

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