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코스 개요
소프트웨어 개발을 위한 AI 소개
- 생성형 AI와 예측형 AI의 차이점
- AI를 코딩, 분석 및 자동화에 적용하는 방법
- LLMs, 변환기 및 심층 학습 모델 개요
AI 지원 코딩 및 예측 개발
- AI 기반 코드 자동 완성 및 생성 (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- 배포 전에 코드 버그와 취약점을 예측
- 코드 리뷰 및 최적화 제안 자동화
소프트웨어 애플리케이션을 위한 예측 모델 구축
- 시간 시리즈 예측 및 예측 분석 이해
- 수요 예측 및 이상 탐지를 위한 AI 모델 구현
- 예측 모델링을 위한 Python, Scikit-learn 및 TensorFlow 사용
텍스트, 코드 및 이미지 생성을 위한 생성형 AI
- GPT, LLaMA 및 기타 LLMs 작업
- 합성 데이터, 텍스트 요약 및 문서 생성
- 확산 모델로 AI 생성 이미지 및 동영상 제작
실제 애플리케이션에 AI 모델 배포
- Hugging Face, AWS 및 Google Cloud를 사용하여 AI 모델 호스팅
- 비즈니스 애플리케이션을 위한 API 기반 AI 서비스 구축
- 도메인 특정 작업에 대해 사전 학습된 AI 모델 미세 조정
예측 비즈니스 인사이트 및 의사 결정에 AI 활용
- AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 고객 분석
- 시장 동향 및 소비자 행동 예측
- AI로 워크플로우 최적화 자동화
개발에서의 윤리적 AI 및 모범 사례
- AI 지원 의사 결정에서의 윤리적 고려 사항
- AI 모델에서의 편향 탐지 및 공정성
- 해석 가능하고 책임 있는 AI의 모범 사례
실습 워크숍 및 사례 연구
- 실제 데이터셋을 위한 예측 분석 구현
- 텍스트 생성으로 AI 기반 채팅봇 구축
- 자동화를 위한 LLM 기반 애플리케이션 배포
요약 및 다음 단계
- 주요 포인트 복습
- 추가 학습을 위한 AI 도구 및 리소스
- 최종 Q&A 세션
요건
- 기본 소프트웨어 개발 개념에 대한 이해
- 어떤 프로그래밍 언어에 대한 경험 (Python 권장)
- 머신러닝 또는 AI 기본 개념에 대한 익숙함 (권장되지만 필수 아님)
대상
- 소프트웨어 개발자
- AI/ML 엔지니어
- 기술 팀장
- AI 기반 애플리케이션에 관심이 있는 제품 관리자
21 시간