강좌 소개
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Microsoft Cloud Advocates들이 제작한 "초급자를 위한 생성형 AI 강좌(Generative AI for Beginners)" 강좌가 공개되었습니다.
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생성형 AI 스타트업을 시작하기 위해 아이디어를 구현하는 과정을 총 12개의 강좌로 구성하였습니다. (Microsoft 파운더 허브에서 무료 OpenAI 크레딧과 Azure의 AI 서비스들의 크레딧을 신청할 수 있습니다.)
시작하기
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GitHub 저장소를 fork하여 코드를 변경하고 도전 과제를 완료할 수 있습니다.
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AI Discord 서버에서 다른 학습자와 네트워킹하고 지원을 받을 수 있습니다.
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이 과정 수료한 뒤, 다른 생성혁 AI 학습 컬렉션을 통해 지식을 더 확장할 수 있습니다.
강의 내용
| # | 수업 링크 | 수업 내용 | 학습 목표 |
|---|---|---|---|
| 00 | 과정 소개 - 이 과정을 어떻게 들을 것인가 | 기술 설정 및 과정 구조 | 이 과정에서의 성공적인 학습을 위한 준비 |
| 01 | 생성형 AI 및 LLM 소개 | 개념: 생성형 AI 및 현재 기술 환경에 도달한 방법 | 생성형 AI가 무엇인지와 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하는지 이해하기. |
| 02 | 다양한 LLM 탐색 및 비교 | 개념: 다양한 대규모 언어 모델 테스트, 반복, 비교 | 사용 사례에 적합한 모델 선택 |
| 03 | 책임감 있게 생성형 AI 사용하기 | 개념: 기초 모델의 한계와 AI 뒤에 있는 위험 이해 | 책임감 있게 생성형 AI 애플리케이션 구축 방법 배우기 |
| 04 | 프롬프트 엔지니어링 기본 원리 이해 | 코드/개념: 프롬프트 엔지니어링 최고의 실무 적용 | 프롬프트 구조 및 사용 이해 |
| 05 | 고급 프롬프트 생성 | 코드/개념: 프롬프트 엔지니어링에 대한 지식 확장 및 다양한 기술 적용 | 프롬프트 결과 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링 기술 적용. |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | 코드: Azure OpenAI를 사용하여 텍스트 생성 앱 구축 | 모델 출력을 다양화하기 위해 토큰과 온도를 효율적으로 사용하는 방법 이해 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 코드: 채팅 애플리케이션 효율적 구축 및 통합 기술. | AI 구동 채팅 애플리케이션의 품질을 효과적으로 모니터링하고 유지하는 데 필요한 주요 지표 및 고려 사항 식별 |
| 08 | 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 | 코드: 의미 있는 검색 대 키워드 검색. 텍스트 임베딩이란 무엇이며 검색에 어떻게 적용되는가 | 임베딩을 사용하여 데이터를 검색하는 애플리케이션 생성. |
| 09 | 이미지 생성 애플리케이션 구축 | 코드: 이미지 생성 및 애플리케이션 구축에서의 유용성 | 이미지 생성 애플리케이션 구축 |
| 10 | 저코드 AI 애플리케이션 구축 | 로우코드: Power Platform에서 생성형 AI 소개 | 교육 스타트업을 위한 학생 과제 추적 앱을 로우코드(low-code)로 구축 |
| 11 | 함수 호출을 통한 외부 애플리케이션 통합 | 코드: 함수 호출이란 무엇이며 애플리케이션의 사용 사례는 무엇인가 | 외부 API에서 데이터를 검색하기 위한 함수 호출 설정 |
| 12 | AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인 | 개념: 신뢰와 투명성을 위한 AI 애플리케이션 디자인 | 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용 |
| xx | 학습 계속하기 | 각 수업에서 계속 학습할 수 있는 링크! | 생성형 AI 기술 마스터하기 |
추가 학습
Microsoft 팀은 다음과 같은 다양한 초보자용 과정을 제공합니다:
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners