Course Outline

소프트웨어 개발을 위한 AI 소개

  • Generative AI과 Predictive AI는 무엇입니까?
  • 코딩, 분석 및 자동화에 대한 AI 응용
  • LLM, 변환기 및 딥러닝 모델 개요

AI 지원 코딩 및 예측 개발

  • AI 기반 코드 완성 및 생성(GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • 배포 전 코드 버그 및 취약점 예측
  • 코드 검토 및 최적화 제안 자동화

소프트웨어 애플리케이션을 위한 예측 모델 구축

  • 시계열 예측 및 예측 분석 이해
  • 수요 예측 및 이상 감지를 위한 AI 모델 구현
  • 예측 모델링을 위해 Python, Scikit-learn 및 TensorFlow 사용

Generative AI 텍스트, 코드 및 이미지 생성을 위한

  • GPT, LLaMA 및 기타 LLM과 협력
  • 합성 데이터, 텍스트 요약 및 문서 생성
  • 확산 모델을 사용하여 AI 생성 이미지 및 비디오 만들기

실제 세계 애플리케이션에 AI 모델 배포

  • Hugging Face, AWS 및 Google 클라우드를 사용하여 AI 모델 호스팅
  • 비즈니스 애플리케이션을 위한 API 기반 AI 서비스 구축
  • 도메인별 작업을 위해 사전 훈련된 AI 모델 미세 조정

예측 Business 통찰력 및 의사 결정을 위한 AI

  • AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 고객 분석
  • 시장 동향 및 소비자 행동 예측
  • AI를 통한 워크플로 최적화 자동화

윤리적 AI와 개발의 모범 사례

  • AI 지원 의사결정에서의 윤리적 고려 사항
  • AI 모델의 편향 감지 및 공정성
  • 해석 가능하고 책임감 있는 AI를 위한 모범 사례

실습 워크숍 및 사례 연구

  • 실제 데이터 세트에 대한 예측 분석 구현
  • 텍스트 생성을 통한 AI 기반 챗봇 구축
  • 자동화를 위한 LLM 기반 애플리케이션 배포

요약 및 다음 단계

  • 주요 내용 검토
  • 추가 학습을 위한 AI 도구 및 리소스
  • 마지막 Q&A 세션

Requirements

  • 기본 소프트웨어 개발 개념에 대한 이해
  • 모든 프로그래밍 언어에 대한 경험(Python 권장)
  • 머신 러닝 또는 AI 기본 사항에 대한 지식(권장되지만 필수는 아님)

청중

  • 소프트웨어 개발자
  • AI/ML 엔지니어
  • 기술 팀 리더
  • AI 기반 애플리케이션에 관심이 있는 제품 관리자
 21 Hours

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