마이크로소프트 클라우드 애드보킷들이 제공하는 12개 강의로 구성된 종합적인 생성형 AI 애플리케이션 구축의 기본을 배워보세요. 각각의 강의는 생성형 AI 원리와 애플리케이션 개발의 핵심 측면을 다룹니다. 이 강의를 통해 여러분은 자신만의 생성형 AI 스타트업을 만들면서 아이디어를 실현하는 데 필요한 것들을 이해할 수 있습니다.
마이크로소프트 스튜던트 앰배서더와 커뮤니티 작성자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자들에게 특별한 감사의 말씀을 전합니다.
John Aziz - 모든 GitHub Actions 및 워크플로우를 만들어주신 분
시작하려면 이 저장소 전체를 포크하여 코드를 변경하고 과제를 완료할 수 있도록 자신의 GitHub 계정에 저장하세요. 나중에 찾기 쉽게 하려면 이 저장소에 스타 (🌟)하세요.
각각의 강의 링크는 아래에 제공되어 있습니다. 가장 관심 있는 강의부터 찾아보고 시작하세요!
강의 환경 구축 페이지로 이동하여 적합한 환경 구축 가이드를 찾으세요.
가장 좋은 학습 방법 중 하나는 다른 사람들과 함께 배우는 것입니다! 공식 AI Discord 서버에 가입하여 이 강의를 수강하는 다른 학습자들과 소통하고 네트워킹을 할 수 있으며 지원을 받을 수 있습니다. 거기서 다음 공동 창업자를 만날 수도 있습니다!
이 강의를 완료한 후 생성형 AI 학습 컬렉션을 확인하여 생성형 AI 지식을 더욱 향상시킬 수 있습니다!
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이 강의에 기여할 수 있는 방법들입니다:
- 맞춤법 오류나 코드 오류를 찾으셨다면, 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 생성해주세요.
- 여러분의 아이디어를 보내주세요. 새로운 강의나 연습 문제에 대한 아이디어를 제안하고 어떻게 개선할 수 있는지 알려주세요.
- 해당 주제에 대한 짧은 동영상 소개
- README에 위치한 문서화된 강의
- 프로젝트 기반 강의의 경우 Jupyter Notebook에 포함된 코드 예제
- 학습을 적용할 수 있는 도전 과제 또는 과제
- 추가 학습을 위한 추가 자료 링크
| 강의 링크 | 다루는 개념 | 학습 목표 | |
|---|---|---|---|
| 00 | 강의 소개 - 이 강의를 수강하는 방법 | 기술 설정 및 강의 구조 | 이 강의에서 성공적인 학습을 위한 준비하기 |
| 01 | 생성형 AI와 LLM 소개 | 개념: 생성형 AI와 현재 기술 동향 | 생성형 AI의 개념과 대형 언어 모델 (LLM)의 작동 방식 이해하기 |
| 02 | 다양한 LLM 탐색 및 비교 | 개념: 다양한 대형 언어 모델 테스트, 반복 및 비교 | 사용 사례에 적합한 모델 선택하기 |
| 03 | 생성형 AI의 책임 있는 사용 | 개념: 기반 모델의 한계와 AI의 위험 이해 | 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 개발하기 |
| 04 | 프롬프트 엔지니어링 기본 원리 이해 | 코드/개념: 프롬프트 엔지니어링 최적 사례의 실제 적용 | 프롬프트 구조와 사용법 이해하기 |
| 05 | 고급 프롬프트 생성 | 코드/개념: 다양한 기법을 적용하여 프롬프트 엔지니어링 지식 확장하기 | 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하여 프롬프트 결과 향상하기. |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | 코드: Azure OpenAI를 사용하여 텍스트 생성 앱 구축하기 | 토큰과 temperature를 효율적으로 사용하여 모델의 출력 다양성 이해하기 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 코드: 효율적으로 채팅 애플리케이션 구축 기법 | AI 기반 채팅 애플리케이션의 품질을 효과적으로 모니터링하고 유지하기 위한 주요 지표와 고려 사항 식별하기 |
| 08 | 검색 애플리케이션 구축 | 코드: 의미 기반 검색과 키워드 검색 비교. 텍스트 임베딩 및 검색에 대한 이해 | 임베딩을 사용하여 데이터 검색하는 애플리케이션 생성하기 |
| 09 | 이미지 생성 애플리케이션 구축 | 코드: 이미지 생성 및 애플리케이션 구축의 유용성 이해하기 | 이미지 생성 애플리케이션 구축하기 |
| 10 | 로우 코드 AI 애플리케이션 구축 | 로우 코드: Power Platform에서 생성형 AI 소개 | 로우 코드를 사용하여 교육 스타트업을 위한 학생 과제 추적 앱 구축하기 |
| 11 | 외부 애플리케이션과의 function calling 통합 | 코드: function calling과 애플리케이션의 사용 사례 | 외부 API에서 데이터를 검색하기 위한 function calling 설정하기 |
| 12 | AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인 | 개념: 신뢰성과 투명성을 위한 AI 애플리케이션 디자인 | 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용하기 |
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