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제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬

프롬프트 엔지니어링부터 음성 인식, 이미지 생성, 챗봇, 웹 서비스까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 에이먼 엘 암리
  • 번역 : 대니얼WJ
  • 출간 : 2025-03-24
  • 페이지 : 504 쪽
  • ISBN : 9791169213639
  • eISBN : 9791169219211
  • 물류코드 :11363
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (3명)
좋아요 : 9

파이썬으로 배우는AI와 챗GPT 활용법!
매혹적인 인공지능의 세계를 탐험하며 실제 문제를 해결해 보세요
 

지금껏 경험하지 못한 강력한 AI 개발의 세계로 여러분을 초대합니다!
이 책은 오픈AI의 챗GPT, DALL·E, 위스퍼를 포함한 AI/ML 에코시스템의 다양한 도구를 사용하여 지능형 애플리케이션을 만드는 실용적 가이드입니다. 초중급 개발자 눈높이에 맞춰  최대한 이해하기 쉽게 구성했으며, 실용적인 파이썬 코드 예제로  더 쉽고 명확하게 학습할 수 있습니다. 챗GPT의 기본 개념부터 API 활용법, 애플리케이션 통합에 이르기까지 차근차근 살펴보며 초보 개발자와 현업 실무자 모두에게 모두에게 명쾌한 해답을 제공합니다. 챗봇, 시맨틱 검색 엔진, 분류 시스템, 추천 엔진 등 다양한  자연어/이미지/음성 처리 플랫폼을 구축하고자 한다면 이 책이 실질적인 도움을 줄 것입니다. GPT와 파이썬을 결합해 개발 능력을 한 단계 업그레이드하고 무궁무진한 AI의 가능성을 경험해 보세요.

 

이 책의 특징

  • GPT 모델의 원리부터 파이썬 코드 구현까지 단계별로 명료하게 설명
  • 실습 중심의 구체적인 예제로 빠르게 배우고 즉시 적용 가능
  • 최신 API 사용법과 효율적인 프로그래밍 팁 제공

 

이 책에서 다루는 AI 애플리케이션 개발 사례 

  • 파인 튜닝 도메인 특화 챗봇
  • 기억을 보존하는 지능형 대화 시스템
  • RAG 기법을 사용한 최신 시맨틱 검색 엔진
  • 사용자 취향에 맞춘 지능형 커피 추천 시스템
  • 리눅스 명령어 작성을 돕는 챗봇 어시스턴트
  • 대규모 정신 건강 대화 데이터셋을 학습한 AI 기반 정신 건강 코치
  • 뉴스 기사 카테고리 분류 시스템
  • 지능형 이미지 인식 시스템(이미지 to 텍스트)
  • 이미지 생성 프로그램(텍스트 to 이미지)
에이먼 엘 암리 저자

에이먼 엘 암리

작가, 기업가, 트레이너이자 다재다능한 소프트웨어 엔지니어입니다. 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 네이티브(Cloud Native), 클라우드 아키텍처(Cloud Architecture), 파이썬, NLP, 데이터 과학 등 기술 분야에서 다양한 역할을 맡으며 프로젝트를 수행했습니다. 지금까지 수백 명의 소프트웨어 엔지니어를 교육했으며, 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 위한 여러 권의 책과 강좌를 집필했습니다. 그의 교육 방식은 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있는 언어로 단순화하고 실제 사례를 제공함으로써 실용적인 접근을 지향하는 것입니다. FAUN, eralabs, Marketto와 같은 프로젝트를 설립하기도 했습니다. 주로 활동하는 플랫폼은 트위터(현재 서비스명 X)와 링크드인입니다.

대니얼WJ 역자

대니얼WJ

졸업 후 과감히 해외 취업에 도전했고 일본과 미국의 IT 업계에서 8년간 근무했습니다. 통신사 엔지니어로 일하다가 회사를 그만두고 또다시 새로운 도전으로 교육에 몸담은 지 벌써 10년이 흘렀습니다. 작은 컴퓨터 학원에서 초중고 학생들에게 코딩을 가르치며 내디딘 한 걸음을 시작으로 빅데이터 강사를 거쳐 대학원, 대기업, 정부 기관을 대상으로 강의도 하며 지금까지 왔습니다. 현재는 1인 기업의 운영자로 그리고 챗GPT, AI 분야 프리랜서 번역가, 작가 및 강사로 활동 중입니다. 삶에서 누군가에게 꿈과 소망을 전달하는 크리스천으로서 작가, 번역가, 교육가로 거듭나고자 합니다.

블로그: https://markspeople.tistory.com

유튜브: https://www.youtube.com/@stream_tree_class

 

[PART 1 오픈AI와 챗GPT 제대로 이해하기]

 

1장 생성형 AI 서비스
_1.1 생성형 AI 개요 
_1.2 대표적인 생성형 AI 서비스

 

2장 오픈AI와 챗GPT
_2.1 오픈AI와 챗GPT 개요 
_2.2 GPT 모델 및 사용 사례

 

3장 개발 사전 준비
_3.1 구글 코랩 사용 방법 
_3.2 API 개요 
_3.3 오픈AI API 키 얻기 
_3.4 오픈AI API 키 활용 실습 
_3.5 API 사용량 및 요금 확인

 

4장 오픈AI API 활용 첫걸음
_4.1 GPT-4o mini로 시작하는 대화 생성 
_4.2 system, user, assistant 역할의 기본 이해 
_4.3 퓨샷 학습 소개 
_4.4 GPT 모델을 활용한 맞춤형 출력 생성 
_4.5 대화 출력 길이 제어 
_4.6 AI 응답 제어

 

5장 오픈AI API 모델 탐색하기
_5.1 사용 가능 모델 확인 및 소개 
_5.2 사용할 모델 선택 
_5.3 오픈AI 모델 시리즈 
_5.4 오픈AI 모델 가격 
_5.5 오픈AI 모델의 발전과 선택 가이드

 

[PART 2 오픈AI GPT 대화 생성 실전 가이드]

 

6장 대화 생성의 고급 기술
_6.1 창의성 조절 기법 
_6.2 페널티로 독창성과 다양성 확보하기 
_6.3 n 파라미터로 여러 응답 생성하기 
_6.4 실시간 스트리밍으로 즉시 출력하기

 

7장 GPT 모델의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법
_7.1 프롬프트 엔지니어링 개요 
_7.2 퓨샷 학습: 키워드 추출 성능 높이기 
_7.3 프롬프트 체이닝: 트윗 생성 최적화하기 
_7.4 일반 지식 프롬프팅: 올드 스쿨 랩 가사 완성하기 
_7.5 문맥 채우기: AI의 이해도 높이기 
_7.6 동적 토큰 제어: AI 응답 길이 유연하게 조절하기 
_7.7 프롬프트 템플릿 최적화: 리눅스 학습용 CLI 어시스턴트 개발하기 
_7.8 다음으로 나아가기

 

[PART 3 음성 및 이미지 인식: 위스퍼와 CLIP의 실전 활용]

 

8장 위스퍼 음성 인식 기초
_8.1 위스퍼 개요 
_8.2 위스퍼 설치 방법 및 기본 예제 
_8.3 파이썬에서 위스퍼 SDK 사용하기

 

9장 위스퍼 텍스트 변환 최적화 기법
_9.1 오픈AI 음성-텍스트 API 사용하기 
_9.2 위스퍼 텍스트 변환 개선하기

 

10장 오픈AI TTS를 활용한 음성 변환
_10.1 오픈 AI TTS 소개 
_10.2 오픈 AI TTS 사용 방법

 

11장 오픈AI CLIP을 사용한 이미지 분류
_11.1 CLIP 소개 
_11.2 CLIP 사용 방법 
_11.3 이미지를 텍스트로 변환하기

 

[PART 4 생성형 AI를 활용한 이미지 제작과 편집 기술]

 

12장 DALL·E로 이미지 생성하기
_12.1 DALL·E 소개 
_12.2 프롬프트 기반의 이미지 생성 기본 예제 
_12.3 다른 크기의 이미지 생성하기 
_12.4 여러 이미지 생성하기 
_12.5 이미지 프롬프트 개선 방법 
_12.6 프롬프트 조합으로 다양한 랜덤 이미지 만들기

 

13장 DALL·E로 이미지 편집하기
_13.1 이미지 편집 예제

 

14장 다른 이미지에서 영감 얻기
_14.1 이미지 변형 방법 
_14.2 이미지 변형 사용 사례

 

[PART 5 임베딩: 복잡한 데이터를 쉽게 이해하는 방법]

 

15장 임베딩 소개
_15.1 임베딩의 의미 
_15.2 임베딩 사용 사례

 

16장 텍스트 임베딩 활용 방법
_16.1 텍스트 임베딩의 핵심 이해하기 
_16.2 다중 입력 사용 예제 
_16.3 사용자의 의도를 읽어내는 시맨틱 검색 
_16.4 코사인 유사도 쉽게 이해하기 
_16.5 오픈AI 텍스트 임베딩 사용 예제 
_16.6 임베딩의 내부 작동 원리

 

17장 고급 임베딩 예제
_17.1 선호하는 커피 예측하기 
_17.2 퍼지 검색으로 더 유연한 커피 검색 구현하기 
_17.3 제로샷 분류기로 뉴스 기사 분류하기 
_17.4 제로샷 분류기의 정밀도 평가 
_17.5 제로샷 분류기의 정밀도 활용 예시

 

[PART 6 파인 튜닝과 모델의 실전 활용]

 

18장 퓨샷 학습 이해하기
_18.1 퓨샷 학습의 기본 개념과 정의 
_18.2 파인 튜닝으로 퓨샷 학습 성능 향상하기

 

19장 파인 튜닝의 이해 및 구현
_19.1 파인 튜닝 실제 적용
_19.2 파인 튜닝 최적화

 

20장 파인 튜닝 고급 예제: 정신 건강 코치
_20.1 예제에서 사용한 데이터셋 
_20.2 데이터셋 준비하기 
_20.3 실제 애플리케이션에서 발생할 수 있는 한계

 

21장 기억력 및 문맥 문제와 해결책
_21.1 GPT의 기억력 및 문맥 문제 
_21.2 문맥 유지의 중요성 
_21.3 대화 문맥 유지의 해법: 대화 이력 추가 
_21.4 대화 이력 관리의 문제점 
_21.5 후입선출 방식으로 최신 문맥 유지하기 
_21.6 후입선출 메모리의 한계 
_21.7 선택적 문맥으로 최적의 대화 문맥 선택하기

 

[PART 7 부록]

 

부록 A 챗GPT 및 클로드 실습
_A.1 코딩 공부에 활용하기 
_A.2 유튜브 영상에서 텍스트를 추출하고 요약하기 
_A.3 간단한 고객 데이터 분석 수행하기 
_A.4 맞춤형 GPT 소개 및 구현

 

부록 B 오픈AI 플레이그라운드 실습
_B.1 오픈AI 플레이그라운드 소개 
_B.2 취업 진로 상담하기 
_B.3 이모지 만들기 
_B.4 웹 페이지 작성하기

 

부록 C 건강 상담 챗봇 구현하기
_C.1 스트림릿으로 간단한 웹 앱 서비스 구현하기 
_C.2 건강 상담 챗봇 웹 서비스 구현하기

 

부록 D 작가 스타일 이미지 생성 앱
_D.1 풍경화 이미지 생성하기 
_D.2 특정 작가 스타일의 이미지 생성하기

 

부록 E RAG로 노트북 추천받기
_E.1 RAG 소개 
_E.2 RAG 실습

 

부록 F 오토젠을 활용한 AI 에이전트 이해하기
_F.1 오토젠 소개 
_F.2 멀티 에이전트 활용 실습

누구나 쉽게, 파이썬으로 시작하는 챗GPT와 AI 모델 활용법 따라잡기

 

오픈AI는 자사 AI에 접근하게 해주는 API를 제공합니다. API의 목표는 모든 버전에서 사용하는 범용 인터페이스를 제공하여 버전과 상관없이 GPT를 사용하게 해주는 것입니다. 이 책은 프로젝트에서 GPT 모델을 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 여기서 다루는 내용들은 현재 사용되는 GPT 모델 계열(GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, GPT 4.5, o1, o3 등)에 적용할 수 있습니다.
 

또한 이 책은 CLIP, DALL·E, 위스퍼와 같은 인공지능 모델도 다룹니다. 챗봇, AI 어시스턴트, AI 생성 데이터를 활용한 웹 애플리케이션을 개발하고자 한다면 목표 달성에 실질적인 도움을 줄 것입니다.
 

파이썬 프로그래밍 언어의 기본 지식이 있고, 판다스 데이터프레임 사용법과 자연어 처리(NLP) 기법을 배우려는 의지만 있다면, 오픈AI 도구를 사용해 지능형 시스템을 구축할  준비가 이미 된 것입니다. 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어, AI 전문가가 아니어도 이 책에서 제공하는 개념, 기법, 튜토리얼을 이해하고 구현할 수 있습니다. 설명은 최대한 간결하고 쉬운 설명과 함께 간단한 파이썬 코드  예제 및 실습을  제공합니다.
 

이 책은 실질적이고 직접적인 학습을 강조하며, 여러분이 실전 애플리케이션을 구축하는 유용하도록  설계했습니다. 풍부한 실용 예시를 보며 개념을 이해하고 현실 문제를 적용하여 실질적인 해결 능력을 키울 수 있을 것입니다.

 

이 책의 예제를 따라 하면 다음과 같은 내용을 구현할 수 있습니다.

  • 최적 모델 선택: 사용 가능한 다양한 모델을 이해하고 언제 어떤 모델을 사용할지 결정합니다.
  • 사람처럼 텍스트 생성: 질문에 답하거나 콘텐츠를 만들 때, 마치 사람이 쓴 것처럼 자연스러운 텍스트를 생성합니다.
  • GPT 모델의 창의성 조절: GPT 모델이 더 창의적인 텍스트를 생성하도록 도와주는 방법을 소개합니다.
  • 텍스트 변환 및 편집: 번역하거나 텍스트 포맷을 변경하는 등의 유용한 작업을 쉽게 수행하도록 도와줍니다.
  • GPT 모델의 성능 최적화: 다양한 설정을 활용해 모델의 성능을 더 잘 활용하는 방법을 배웁니다.
  • 단어의 어근과 기본형 처리: 단어의 어간을 추출하거나 표제어를 추출하는 기법을 사용해 더 효율적으로 작업할 수 있습니다. 또한 API를 사용할 때 비용을 절감하는 방법도 배웁니다.
  • 추가 문맥 제공: AI 모델이 더 나은 답변을 하도록 도와주는 컨텍스트 스터핑 기법과 프롬프트 체이닝 기법을 익혀 더 똑똑한 모델을 만들 수 있습니다.
  • 기억과 문맥을 보존하는 챗봇 만들기: 챗봇이 사용자와의 대화 내용을 기억해 더 유용한 답변을 하게 만드는 방법을 배웁니다.
  • 예측 알고리즘 및 제로샷 기법: 잘 예측할 수 있는 알고리즘과 제로샷 기법을 배우고 정확도를 평가하는 방법을 실습합니다.
  • 퓨샷 학습: 개념을 이해하고, 이를 실습하며 성능을 개선하는 방법을 배웁니다.
  • 맞춤형 모델 만들기: 자신만의 GPT 모델을 만들기 위해 파인 튜닝을 이해하고 활용하는 방법을 배웁니다.
  • 파인 튜닝 모범 사례: 파인 튜닝을 할 때 더 좋은 결과를 얻기 위한 모범 사례를 배우고 적용합니다.
  • GPT를 사용한 학습 및 분류: GPT 모델을 사용해 데이터를 학습하고 분류하는 방법을 실습합니다.
  • 임베딩 이해: 텍스트를 벡터 형태로 변환하는 임베딩 기법을 이해하고, 테슬라나 노션 등의 기업이 실제로 이 기법을 어떻게 활용하는지 배웁니다.
  • 시맨틱 검색 및 고급 도구: 시맨틱 검색과 RAG 등의 고급 기법을 배우고 이를 활용하는 방법을 실습합니다.
  • 음성 인식: 오픈AI의 위스퍼 모델을 사용해 음성 인식을 구현하는 방법을 배웁니다.
  • 이미지 분류: 오픈AI CLIP 모델을 사용해 이미지 분류하는 방법을 실습합니다.
  • 이미지 생성 및 수정: DALL·E를 사용해 이미지를 생성하고 수정하는 방법을 배웁니다.
  • 다른 이미지를 기반으로 이미지 생성: 다른 이미지에서 영감을 얻어 자신만의 독창적인 이미지를 생성하는 방법을 배웁니다.

현존하는 생성형 AI 모델 대부분을 쉽게 실습해보며 빠르게 활용법을 파악할 수 있다. 임베딩, 파인튜닝, RAG, Agent 같은 난이도 있는 기술도 핵심만 빠르게 흡수할 수 있도록 도와준다.

LLM의 중요한 장점 중 하나는 일반인이 프로그래밍 세계로 진입하는데 장벽을 매우 낮춰준다는 점이다. 덕분에 이 책에서 다루는 내용과 같이 일반인도 LLM의 도움을 받아 기존에 엄두도 내지 못했던 기능을 구현할 수 있게 되었다.

다른 리뷰에서도 작성했지만 현시점만 놓고 봤을때 사실상 AI의 중요한 본질은 정량화, 비정형 데이터의 해석력에 있다고 생각한다. 비정형 해석 장벽이 낮아지면서 자연어로 프로그래밍 혹은 서비스를 만들 수 있는 가능성이 높아졌다.

이 책은 OpenAI 진영의 비정형 데이터를 해석할 수 있는 다양한 모델들을 실습해보는 예제이다.

그렇기에 눈에 띄는 장점은 다음 세가지를 들 수 있다. 첫번째로는 일반인이 따라갈 수 있는 난이도, 두번째로는 생성형 AI 모델의 전체 기능을 빠르게 훑을 수 있다는 점, 세번째로는 예시 기반으로 하니씩 실행해가며 쉽게 따라할 수 있다는 점을 들 수 있다.

첫번째 장점은 저자가 서문에서도 밝힌 바와 같다. 기반 지식이 부족해도 자신만의 지식시스템을 구축하고자 독자에게 상당한 도움이 될 수 있는 책이다.

대부분의 DevOps 환경 구성을 감춰줄 수 있는 구글 코랩 환경에서 실습이 이뤄지고, 초보자가 요금 폭탄을 맞는 실수를 피하기 위해 다양한 모델의 세부적인 가격까지 안내할 정도로 친절한 설명이 이어진다.

코랩


 

가격

물론 Python의 예제가 등장하여 프로그래밍을 해 본 독자라면 더 좋겠지만, 일단 프로그래밍을 모르더라도 깃허브에 올라온 예제를 그대로 필사하는 정도만으로도 원하는 기능을 구현하는데 큰 무리는 없을것이다.

사실상 말이 프로그래밍이지 OpenAI의 API를 호출하는 형식의 코드가 대부분이기에 바둑으로 따지면 거의 외길 수순이다. 그대로 따라하면 큰 문제없이 수행된다.

더불어 중간 중간 중요한 개념들은 자세하게 설명하며 짚어나가고 있기에 대략적인 개념 정도는 잡으며 실습할 수 있을 것이다. 예를 들어 아래 그림과 같이 프롬프팅이 무엇인지 개념도와 예시 설명을 들고 있다.

프롬프팅

초반부 프롬프팅과 같은 간단한 예제를 살펴보았다면 중반부에는 다양한 AI 모델을 체험할 수 있도록 구성되어 있다. DALL·E 모델을 활용하여 텍스트로 이미지를 생성해본다든가, 이미지를 합성해 보고, TTS나 이미지 분류 등을 실습하며 다양한 LLM의 활용법을 빠르게 익힐 수 있다.

이미지생성


 

이미지합성

이 책은 OpenAI 중심의 모델을 주로 다루고 있지만, 부록을 참조하면 클로드와 같은 또 다른 진영의 AI 활용 실습을 진행해 볼 수 있다는 점도 장점이다.

AI모델

다만, 후반부에 해당하는 15장 임베딩 파트부터는 일반인이 따라하기에는 다소 벅찰 수도 있다. 그래도 예제대로 실습을 따라하며 주요 개념만 파악해보겠다는 자세로 진행하면 상당히 많은 지식을 얻을 수 있을것이다.

임베딩의 경우 사실 개념상으로는 별게 없다. 이 세상의 자연어와 같은 텍스트를 단순히 숫자(조금 더 표현하면 벡터)로 변환해 주는 것이다.

이를 통해 컴퓨터가 알아들을 수 있게 숫자로 변환이 가능해진다는 점, 나아가 코사인 유사도와 같은 수학적 도구를 사용할 수 있다는 점이 큰 특징인데 이를 통해 벡터 공간에 포진된 두 개념의 유사도를 구할 수 있고 이로써 LLM은 정규표현식에서 한걸음 더 나아간 의미 기반 검색도 가능해진다.

다음의 예제는 임베딩의 개념을 아주 깔끔하게 소개해주는 예제이다. 입력된 자연어가 숫자 그것도 벡터 형태로 변환되어 출력되고 있음을 볼 수 있다.

임베딩

여기서 한걸음 더 나아가면 독자가 보유한 자체 데이터로 기존 모델을 파인튜닝 할 수 있게 된다. 기능적인 측면만 놓고 봤을때는 나만의 별도 모델을 얻는 셈이다.

이 또한 일반인이 따라할 수 있을 듯 싶다. 파인튜닝 또한 OpenAI API에게 맡겨버리기 때문이다. 대시보드를 통해 아래 그림과 같이 모니터링 및 결과 확인이 가능하다.

파인튜닝 모니터링


 

파인튜닝 결과

또한 부록을 포함하여 후반부에는 다양한 재미있는 예제들이 등장한다. 예를들면 스트림릿과 깃허브를 이용하여 건강상담 챗봇을 구현하는 예제가 그러하다. 둘 다 AI시대 각광받는 플랫폼이기에 비전공자들이 프로그래밍 세계에 진입할 수 있는 호기심 어린 좋은 예제라 생각한다.

스트림릿과 깃허브1


 

스트림릿과 깃허브2

그 외에도 RAG, Agent의 핵심 코드 정도를 다루고 있어 이 두 개념의 핵심을 빠르게 파악할 수 있는 예제도 등장한다. 최근 등장한 A2A, MCP와 같은 기술을 제외하고 굵직한 개념 정도는 이 책을 통해 실습 및 파악할 수 있는 셈이다.

결론적으로 이 책은 일반인, 기획자, 경영자에게 매우 많은 도움을 줄 수 있을 것 같다. 물론 개발자중에도 AI를 거의 접해본 적이 없다면 빠르게 현존하는 AI 모델의 특성을 파악하고 기획하는 서비스에 어떻게 활용할지 판단하는데 매우 큰 도움이 될 것이다.


 

정보 과학 학습 중에, AI 활용 다양한 기획을 진행해보려면 챗 GPT 활용법, 셀프어텐션, 파인튜닝, API 활용법 등 다양한 내용들에 호기심이 생깁니다. 인터넷 검색으로 찾아보려 하다가, 좀 더 정립되어 있는 책을 참고하고 싶어서 선택한 책이 바로 제대로 시작하는 챗 GPT와 AI 활용 with 파이썬 책입니다.

난이도!

책을 선택할 때 적절한 난이도에 대한 고민을 먼저 하는데, 이 책은 파이썬을 접해봤다면 누구나 챗 GPT의 기본 개념을 익히고, API 활용, 애플리케이션 응용 등의 흐름으로 따라갈 수 있습니다.

예제!

실제 코딩 예제가 많이 있어서, 수업 시간의 활동 과제나 실습으로 바로 적용할 수 있습니다.

처음에 살펴보며, GPT 모델의 원리부터 나와있어서 좀 더 전문적 내용에 대해 이해할 수 있었고 최신 API 사용법과 많은 팁들이 있어서 도움이 되었습니다. 특히 다양한 사례들이 누구나 관심가질 만한 주제여서 좋았습니다.

이 책에서 다루는 AI 애플리케이션 개발 사례는 아래와 같습니다.

● 파인 튜닝 도메인 특화 챗봇

● 기억을 보존하는 지능형 대화 시스템

● RAG 기법을 사용한 최신 시맨틱 검색 엔진

● 사용자 취향에 맞춘 지능형 커피 추천 시스템

● 리눅스 명령어 작성을 돕는 챗봇 어시스턴트

● 대규모 정신 건강 대화 데이터셋을 학습한 AI 기반 정신 건강 코치

● 뉴스 기사 카테고리 분류 시스템

● 지능형 이미지 인식 시스템(이미지 to 텍스트)

● 이미지 생성 프로그램(텍스트 to 이미지)

1장 2장은 기본적인 생성형 AI에 대한 개론적 내용입니다.

1장 생성형 AI 서비스

_1.1 생성형 AI 개요

_1.2 대표적인 생성형 AI 서비스

2장 오픈AI와 챗GPT

_2.1 오픈AI와 챗GPT 개요

_2.2 GPT 모델 및 사용 사례

2장에서는 오픈AI의 배경과 GPT 모델의 주요 특성을 소개하며, AI 기술을 학생들과 함께 성찰할 수 있을 것 같습니다. 특히 GPT 모델이 어떤 원리로 동작하고, 어디에 활용되는지를 개괄적으로 이해할 수 있어 교양 수준의 AI 소개 수업에 효과적입니다

3장, 4장 부터는 구글 코랩 사용 방법이 나와있고, 오픈 API 키를 직접 얻고 실습해볼 수 있도록 상세하게 설명되어 있습니다.

그리고 퓨샷 학습, GPT 모델을 활용한 맞춤형 출력 생성 예제가 있었습니다.

저는 특히 이 예제를 보면서 고등학생, 대학생들이 각자 프로젝트에서 활용할 때 도움이 많이 되겠다는 생각이 들었습니다.

발표자료로 GPT의 원리, 퓨샷, LLM, 셀프어텐션, 파인튜닝에 대해 많이 관심을 갖고 탐구하는데 이 책을 참고하면 좋을 것 같습니다.

6장과 7장은 오픈 AI를 활용한 프롬프트 설정법에 대해서 자세하게 서술이 되어 있습니다.

대화 생성 고급 기술에서는 창의성 조절, 응답 다양성 확보, 실시간 응답 등의 기법을 소개하며 AI 기반 창작 활동에 관심이 있는 사람들에게 적합합니다.

7장은 전문적 프롬프트 엔지니어링에 대해 접할 수 있었습니다. 퓨샷 학습, 프롬프트 체이닝, 응답 길이 조절 등 실제 상황에 맞는 방법 들을 제시합니다.

보면서 AI 해커톤 프로젝트에서 활용하기 좋겠다는 생각을 했습니다.

8장과 9장은 오픈AI의 위스퍼를 소개하며 음성 인식 정확도 향상 기법과 실제 SDK 활용 예제가 있었습니다.

교내 방송 등 학교 실생활 데이터 활용 프로젝트로 발전시킬 수 있을 것 같다는 아이디어를 얻었습니다.

그리고 텍스트 변환 개선은 AI윤리, 언어 다양성 이슈와 연결하여 융합 탐구 주제로 적합할 것 같습니다.

텍스트 생성에만 머물지 않고, 음성, 이미지까지 아우르는 멀티모달 AI 활용법을 알 수 있었습니다.

SW 프로젝트들에 다양한 아이디어를 얻으며, 다시 한번 더 실습해보고 싶은 예제들이 떠오를만큼 좋은 책이었습니다.

주목 받는 최신 AI 기술들을 간단하게 소개해주고 실습까지 해볼 수 있게 구성이 되어 있어

간단하고 빠르게 AI 기술들을 훑어보고 활용까지 해보고 싶은사람들에게 좋은 책이다

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