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생성 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 가르치는 21개의 강의

🌐 다국어 지원

GitHub 액션을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)

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로컬에서 복제하는 걸 선호하나요?

이 저장소는 50개 이상의 언어 번역본을 포함하여 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역본 없이 복제하려면 스파스 체크아웃(sparse checkout)을 사용하세요:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

이 방법은 훨씬 빠른 다운로드로 코스 완료에 필요한 모든 것을 제공합니다.

초보자를 위한 생성 AI (버전 3) - 강의

Microsoft Cloud Advocates가 만든 21개의 강의를 통해 생성 AI 애플리케이션 구축의 기본을 배워보세요.

🌱 시작하기

이 강의는 21개의 수업으로 구성되어 있습니다. 각 강의는 독립적인 주제를 다루므로 원하는 곳에서 시작하세요!

강의는 "학습(Learn)" 강의 — 생성 AI 개념을 설명하는 강의와 "빌드(Build)" 강의 — 개념과 가능한 경우 Python 및 TypeScript 코드 예제를 함께 설명하는 강의로 구분됩니다.

.NET 개발자는 Generative AI for Beginners (.NET Edition)를 확인하세요!

각 강의에는 추가 학습 도구가 포함된 "계속 학습하기(Keep Learning)" 섹션도 있습니다.

필요한 것

이 강의의 코드를 실행하려면 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다:

• Azure OpenAI Service - 강의: "aoai-assignment"

• GitHub Marketplace 모델 카탈로그 - 강의: "githubmodels"

• OpenAI API - 강의: "oai-assignment"

• Python 또는 TypeScript 기본 지식이 도움이 됩니다 - *완전 초보자는 이 Python 및 TypeScript 강의를 참고하세요

• [GitHub 계정]이 있어야 하며 이 저장소 전체를 자신의 GitHub 계정에 포크 할 수 있습니다

개발 환경 세팅을 도와주는 강의 설정 강의를 만들었습니다.

나중에 더 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별(🌟) 표시하기 하는 것을 잊지 마세요.

🧠 배포 준비 완료?

더 고급 코드를 찾고 있나요? Python 및 TypeScript 버전의 생성 AI 코드 샘플 모음을 확인하세요.

🗣️ 다른 학습자 만나기, 지원 받기

이 강의를 듣는 다른 학습자를 만나고 네트워킹하며 지원을 받으려면 공식 Azure AI Foundry Discord 서버에 참여하세요.

Github의 Azure AI Foundry 개발자 포럼에서 질문을 하거나 제품 피드백을 공유할 수 있습니다.

🚀 스타트업을 구축 중인가요?

오늘 바로 Azure 크레딧을 받아 빌드 시작하는 방법을 알아보려면 Microsoft for Startups를 방문하세요.

🙏 도움을 주고 싶나요?

제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견했나요? 이슈 등록 또는 풀 리퀘스트 생성을 해주세요.

📂 각 강의에는 다음이 포함되어 있습니다:

• 주제에 대한 짧은 비디오 소개
• README에 위치한 서면 강의
• Azure OpenAI 및 OpenAI API를 지원하는 Python 및 TypeScript 코드 샘플
• 학습을 계속할 수 있는 추가 자료 링크

🗃️ 강의 목록

#	강의 링크	설명	비디오	추가 학습 자료
00	강의 설정	학습: 개발 환경 설정 방법	곧 비디오 공개 예정	자세히 알아보기
01	생성 AI 및 대형 언어 모델(LLMs) 소개	학습: 생성 AI가 무엇인지, 대형 언어 모델(LLMs)이 어떻게 작동하는지 이해하기	비디오	자세히 알아보기
02	다양한 대형 언어 모델 탐색 및 비교	학습: 사용 사례에 맞는 적절한 모델을 선택하는 방법	비디오	자세히 알아보기
03	책임감 있게 생성 AI 사용하기	학습: 생성 AI 애플리케이션을 책임감 있게 구축하는 방법	비디오	자세히 알아보기
04	프롬프트 엔지니어링 기본 이해	학습: 실습 중심 프롬프트 엔지니어링 모범 사례	동영상	자세히 알아보기
05	고급 프롬프트 작성	학습: 프롬프트 결과를 개선하는 프롬프트 엔지니어링 기법 적용 방법	동영상	자세히 알아보기
06	텍스트 생성 애플리케이션 구축	구축: Azure OpenAI / OpenAI API를 사용한 텍스트 생성 앱	동영상	자세히 알아보기
07	채팅 애플리케이션 구축	구축: 효율적인 채팅 애플리케이션 구축 및 통합 기법	동영상	자세히 알아보기
08	벡터 데이터베이스 검색 앱 구축	구축: 임베딩을 이용한 데이터 검색 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
09	이미지 생성 애플리케이션 구축	구축: 이미지 생성 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
10	로우코드 AI 애플리케이션 구축	구축: 로우코드 도구를 사용한 생성형 AI 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
11	Function Calling으로 외부 애플리케이션 통합	구축: function calling이란 무엇이며 애플리케이션에서의 사용 사례	동영상	자세히 알아보기
12	AI 애플리케이션 UX 설계	학습: 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 설계 원칙 적용 방법	동영상	자세히 알아보기
13	생성형 AI 애플리케이션 보안	학습: AI 시스템에 대한 위협과 위험, 그리고 이를 보호하는 방법	동영상	자세히 알아보기
14	생성형 AI 애플리케이션 수명 주기	학습: LLM 수명 주기 및 LLMOps 관리를 위한 도구와 지표	동영상	자세히 알아보기
15	검색 기반 생성(RAG) 및 벡터 데이터베이스	구축: RAG 프레임워크를 사용해 벡터 데이터베이스에서 임베딩을 검색하는 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
16	오픈 소스 모델 및 Hugging Face	구축: Hugging Face에서 제공하는 오픈 소스 모델을 사용하는 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
17	AI 에이전트	구축: AI 에이전트 프레임워크를 사용하는 애플리케이션	동영상	자세히 알아보기
18	LLM 파인 튜닝	학습: LLM 파인 튜닝의 개념, 이유 및 방법	동영상	자세히 알아보기
19	SLM으로 구축하기	학습: Small Language Models로 구축할 때의 이점	동영상 곧 제공 예정	자세히 알아보기
20	Mistral 모델로 구축하기	학습: Mistral 패밀리 모델의 특징과 차이점	동영상 곧 제공 예정	자세히 알아보기
21	Meta 모델로 구축하기	학습: Meta 패밀리 모델의 특징과 차이점	동영상 곧 제공 예정	자세히 알아보기

🌟 특별 감사

GitHub Actions와 워크플로우를 모두 제작해주신 John Aziz께 특별히 감사드립니다.

각 수업에 주요 기여를 하여 학습자 경험과 코드 경험을 향상시킨 Bernhard Merkle께도 감사드립니다.

🎒 기타 강좌

저희 팀은 다른 강좌도 제작합니다! 확인해보세요:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

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생성형 AI 시리즈

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핵심 학습

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코파일럿 시리즈

도움 받기

AI 애플리케이션 개발 중 막히거나 질문이 있을 경우, MCP에 대한 토론에 참여해 보세요. 질문을 환영하고 지식을 자유롭게 나누는 지원적인 커뮤니티입니다.

제품에 대한 피드백이나 오류가 있을 경우 다음을 방문하세요:

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면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서는 해당 언어의 원문이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문가의 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인한 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임지지 않습니다.