생성적 AI 기반

생성적 AI는 우리가 의사소통하고 창조하는 방식을 변화시키고 있지만, 근본적인 기계론은 대부분의 사람들에게 신비로 느껴집니다. 이 교육 과정은 초기 데이터 단계부터 최종 출력까지 이러한 모델이 어떻게 작동하는지 이해하고자 하는 모든 사람에게 명확한 텍스트 기반의 기초를 제공합니다. 학생들은 생성적 환경에 대한 포괄적인 개요를 얻고, 다양한 유형의 인공 지능을 구분하는 방법과 실제 사용을 위해 개발되는 방법을 배울 것입니다.이 과정이 끝날 때까지 학생들은 이 진화하는 기술이 제시하는 윤리적 도전과 실제 기회를 탐색 할 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - 텍스트 및 이미지 생성의 기본적인 원리 이해 - 광범위한 머신 러닝 환경에서 생성 모델이 어디에 적합한지 식별 - 훈련 데이터 및 모델 평가를 포함한 AI 개발 라이프사이클 살펴보기 - 편견과 윤리적 위험을 식별하여 책임감 있는 AI 사용을 실천 - AI 툴과의 상호작용을 개선하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본 사항을 학습 - AI 응답을 토대로 하는 Retrieval-Augmented Generation 개념을 이해합니다. 이 교육 과정은 개발 라이프사이클, 윤리적 프레임워크, 현대적인 협업 패턴에 대해 설명하기 전에 필수 용어와 기본 정의를 소개합니다. 이 교육 과정은 초보자를 위해 설계된 소개 프로그램으로, 사전 기술 지식이나 코딩 경험이 필요하지 않습니다.