기술계의 개척자인 생성형 AI는 그 혁신적인 기능으로 많은 화제를 불러일으키고 있습니다. 멋진 예술 작품 제작부터 정교한 코드 작성에 이르기까지 그 잠재력은 무궁무진합니다. 하지만 초보자에게는 이 개념이 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 이 가이드는 GitHub에 있는 Microsoft의 “초보자를 위한 생성형 AI” 리소스에서 영감을 받아 복잡한 개념을 세분화하여 초보자가 이 흥미로운 여정을 시작할 수 있는 간단한 경로를 제공하는 것을 목표로 합니다.
생성형 AI란?
생성형 AI의 핵심은 학습된 데이터 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 알고리즘을 말합니다. 신경망과 머신 러닝과 같은 기술을 사용하여 컴퓨터에게 창의력을 가르치는 것과 같습니다.
Generative AI for Beginners – A Course 소개
Generative AI for Beginners – A Course 를 보시면 12개의 학습을 할 수 있습니다.
| 번호 | 가르치는 개념 | 학습 목표 |
|---|---|---|
| 00 | 코스 소개 – 이 코스를 어떻게 들을 것인가 | 이 코스에서 성공적으로 배울 수 있도록 설정 |
| 01 | Generative AI 및 LLM 소개 | Generative AI가 무엇인지, Large Language Models (LLMs)이 어떻게 작동하는지 이해 |
| 02 | 다양한 LLM 탐구 및 비교 | 다양한 Large Language Models 테스트, 반복, 비교 |
| 03 | 책임감 있는 Generative AI 사용 | 기초 모델의 한계와 AI 뒤에 있는 위험 이해 |
| 04 | Prompt Engineering 기초 이해 | Prompt Engineering Best Practices의 실용적 적용 |
| 05 | 고급 Prompts 생성 | Prompt 엔지니어링 기술을 확장하여 Prompts에 적용 |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | Azure OpenAI를 사용한 텍스트 생성 앱 구축 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 채팅 애플리케이션 효율적 구축 및 통합 기술 |
| 08 | 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 | 의미론적 대 키워드 검색. 텍스트 임베딩과 검색에 적용 방법 |
| 09 | 이미지 생성 애플리케이션 구축 | 이미지 생성과 애플리케이션 구축에서의 유용성 |
| 10 | 로우 코드 AI 애플리케이션 구축 | Power Platform에서 Generative AI 소개 |
| 11 | 외부 애플리케이션과 함수 호출 통합 | 함수 호출이 애플리케이션에 대한 사용 사례 |
| 12 | AI 애플리케이션 UX 디자인 | 신뢰와 투명성을 위한 AI 애플리케이션 디자인 |
| xx | 학습 계속하기 | 각 레슨에서 배운 내용을 계속 학습 |
생성형 AI의 실제 적용 사례
위의 코스를 배운다음 실제 적용사례를 통해 활용분야를 넓혀갈 수 있습니다.
예술과 디자인: AI는 예술 작품을 만들거나 디자이너가 독특한 컨셉을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
콘텐츠 생성: 기사 작성부터 비디오 게임 시나리오 제작까지 그 가능성은 무궁무진합니다.
프로그래밍: AI는 코드 작성을 지원하여 개발 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다.
마치며
제너레이티브 AI는 창의적인 인재와 분석적인 인재 모두에게 무한한 가능성을 제공합니다. 기본부터 시작하여 학습 과정을 수용하고 윤리적 고려 사항에 대한 정보를 숙지한다면 초보자도 이 역동적인 분야에서 상당한 진전을 이룰 수 있습니다.
자신의 의견을 강조하고 입증하세요: 제너레이티브 AI의 잠재력은 엄청납니다. 단순히 예술 작품이나 텍스트를 만드는 데 그치지 않고, 창의성과 문제 해결에 접근하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 초보자에게 중요한 것은 작은 것부터 시작하고 호기심을 유지하며 자신이 사용하는 기술의 윤리적 의미를 인식하는 것입니다.