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코스 개요
소프트웨어 개발을 위한 AI 입문
- 생성형 AI와 예측형 AI의 차이점
- 코딩, 데이터 분석 및 자동화 분야에서의 AI 활용 사례
- 대규모 언어 모델, 트랜스포머 및 딥러닝 모델 개요
AI 기반 코딩 지원 및 예측형 개발
- GitHub Copilot, CodeGeeX 등과 같은 AI 기반 코드 자동 완성 및 생성 도구 활용법
- 배포 전 코드 내 오류나 취약점을 예측하는 기술
- 코드 리뷰와 최적화 제안의 자동화 방법
소프트웨어 애플리케이션용 예측 모델 구축
- 시계열 예측과 예측 분석의 기본 개념 이해
- 수요 예측 및 이상 탐지를 위한 AI 모델 구현 방법
- Python, Scikit-learn, TensorFlow을 활용한 예측 모델 개발 실습
텍스트·코드·이미지 생성을 위한 생성형 AI
- GPT, LLaMA 및 기타 대규모 언어 모델의 활용법
- 합성 데이터, 텍스트 요약본 및 문서 작성을 위한 생성형 AI 사용
- 디퓨전 모델을 이용한 인공지능 기반 이미지·영상 생성 기술
실제 환경에서의 AI 모델 배포 및 운용
- Hugging Face, AWS, Google Cloud를 활용한 AI 모델 호스팅 방법
- 비즈니스 애플리케이션에 적합한 API 기반 AI 서비스 개발
- 특정 분야에 맞게 사전 학습된 AI 모델을 미세 조정하는 방법
예측형 비즈니스 인사이트와 의사결정을 위한 AI 활용
- AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 고객 분석 기술
- 시장 동향 및 소비자 행동 예측 방법
- 워크플로 최적화를 위한 자동화 도구로서의 AI 활용 사례
윤리적 AI와 개발 시 고려해야 할 실천 방안
- AI 기반 의사결정 과정에서 주의해야 할 윤리적 문제
- AI 모델 내 편향 탐지 및 공정성 확보 방법
- 투명하고 책임감 있게 운용 가능한 AI를 위한 가이드라인
실습 워크숍과 사례 연구
- 실제 데이터셋을 활용해 예측 분석 구현해보기
- 텍스트 생성 기능이 탑재된 AI 챗봇 제작 실습
- 대규모 언어 모델을 활용한 자동화 애플리케이션 개발 시연
요약 및 향후 학습 방향
- 핵심 내용 정리 및 복습
- 지속적인 학습을 위한 유용한 AI 도구와 자료 소개
- 마지막 질의응답 시간
요건
- 기본적인 소프트웨어 개발 개념에 대한 이해
- 어떤 프로그래밍 언어든 사용 경험이 필요합니다 (Python 권장)
- 머신러닝 또는 AI 기초 지식이 있으면 좋지만 필수는 아닙니다
대상자
- 소프트웨어 개발자
- AI/머신러닝 엔지니어
- 기술팀 리더
- AI 기반 애플리케이션 개발에 관심 있는 제품 관리자
21 시간
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대화형 스타일, 연습문제
Tamas Tutuntzisz
코스 - Introduction to Prompt Engineering
기계 번역됨
미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
코스 - Prompt Engineering for ChatGPT
기계 번역됨