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Microsoft Cloud Advocates가 제공하는 21개의 레슨으로 생성형 AI 애플리케이션 구축의 기초를 배워보세요.
이 강좌는 21개의 레슨으로 구성되어 있습니다. 각 레슨은 고유한 주제를 다루므로 원하는 곳에서 시작할 수 있습니다!
레슨은 "Learn" 레슨과 "Build" 레슨으로 나뉘며, "Learn" 레슨은 생성형 AI 개념을 설명하고, "Build" 레슨은 개념과 함께 Python 및 TypeScript 코드 예제를 제공합니다.
.NET 개발자라면 초보자를 위한 생성형 AI (.NET 에디션)을 확인하세요!
각 레슨에는 추가 학습 도구가 포함된 "Keep Learning" 섹션도 있습니다.
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Azure OpenAI Service - 레슨: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 레슨: "githubmodels"
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OpenAI API - 레슨: "oai-assignment"
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Python 또는 TypeScript에 대한 기본 지식이 유용합니다 - *초보자라면 Python 및 TypeScript 강좌를 확인하세요.
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자신의 GitHub 계정에 이 전체 저장소를 포크하려면 GitHub 계정이 필요합니다.
개발 환경 설정을 돕기 위해 강좌 설정 레슨을 준비했습니다.
나중에 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별표 (🌟)를 추가하는 것을 잊지 마세요.
더 고급 코드 샘플을 찾고 있다면, Python 및 TypeScript로 작성된 생성형 AI 코드 샘플 모음을 확인하세요.
공식 Azure AI Foundry Discord 서버에 가입하여 이 강좌를 수강하는 다른 학습자들과 네트워크를 형성하고 지원을 받으세요.
질문을 하거나 제품 피드백을 공유하려면 Azure AI Foundry 개발자 포럼을 GitHub에서 확인하세요.
Microsoft for Startups를 방문하여 Azure 크레딧으로 시작하는 방법을 알아보세요.
제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 생성하세요.
- 주제에 대한 짧은 비디오 소개
- README에 위치한 작성된 레슨
- Azure OpenAI 및 OpenAI API를 지원하는 Python 및 TypeScript 코드 샘플
- 추가 학습을 위한 링크
| # | 레슨 링크 | 설명 | 비디오 | 추가 학습 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 강좌 설정 | Learn: 개발 환경 설정 방법 | 비디오 곧 제공 예정 | 추가 학습 |
| 01 | 생성형 AI와 LLM 소개 | Learn: 생성형 AI가 무엇인지와 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하는지 이해하기 | 비디오 | 추가 학습 |
| 02 | 다양한 LLM 탐색 및 비교 | Learn: 사용 사례에 적합한 모델 선택 방법 | 비디오 | 추가 학습 |
| 03 | 생성형 AI를 책임감 있게 사용하기 | Learn: 생성형 AI 애플리케이션을 책임감 있게 구축하는 방법 | 비디오 | 추가 학습 |
| 04 | 프롬프트 엔지니어링 기초 이해하기 | Learn: 프롬프트 엔지니어링 모범 사례를 실습 | 비디오 | 추가 학습 |
| 05 | 고급 프롬프트 생성하기 | Learn: 프롬프트 결과를 개선하는 프롬프트 엔지니어링 기술 적용 방법. | 비디오 | 추가 학습 |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | 구축: Azure OpenAI / OpenAI API를 사용한 텍스트 생성 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 구축: 채팅 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 통합하는 기술 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 08 | 검색 애플리케이션 및 벡터 데이터베이스 구축 | 구축: Embeddings를 사용하여 데이터를 검색하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 09 | 이미지 생성 애플리케이션 구축 | 구축: 이미지 생성 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 10 | 로우 코드 AI 애플리케이션 구축 | 구축: 로우 코드 도구를 사용한 생성형 AI 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 11 | 외부 애플리케이션과 함수 호출 통합 | 구축: 함수 호출이란 무엇이며 애플리케이션에서의 사용 사례 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 12 | AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인 | 학습: 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 13 | 생성형 AI 애플리케이션 보안 | 학습: AI 시스템에 대한 위협과 위험 및 이러한 시스템을 보호하는 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 14 | 생성형 AI 애플리케이션 라이프사이클 | 학습: LLM 라이프사이클 및 LLMOps를 관리하기 위한 도구와 지표 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 15 | 검색 증강 생성(RAG) 및 벡터 데이터베이스 | 구축: 벡터 데이터베이스에서 Embeddings를 검색하기 위한 RAG 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 16 | 오픈 소스 모델 및 Hugging Face | 구축: Hugging Face에서 제공되는 오픈 소스 모델을 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 17 | AI 에이전트 | 구축: AI 에이전트 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 18 | LLM 세부 조정 | 학습: LLM 세부 조정의 필요성과 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 19 | SLM으로 구축하기 | 학습: 소형 언어 모델(Small Language Models)로 구축하는 이점 | 비디오 곧 공개 예정 | 자세히 알아보기 |
| 20 | Mistral 모델로 구축하기 | 학습: Mistral 모델 패밀리의 특징과 차이점 | 비디오 곧 공개 예정 | 자세히 알아보기 |
| 21 | Meta 모델로 구축하기 | 학습: Meta 모델 패밀리의 특징과 차이점 | 비디오 곧 공개 예정 | 자세히 알아보기 |
GitHub Actions 및 워크플로를 모두 제작해 주신 John Aziz님께 특별히 감사드립니다.
학습자와 코드 경험을 개선하기 위해 각 강의에 중요한 기여를 해주신 Bernhard Merkle님께도 감사드립니다.
저희 팀은 다른 강좌도 제작합니다! 확인해보세요:
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AI 앱을 개발하다가 막히거나 질문이 있다면 다음 커뮤니티에 참여하세요:
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면책 조항:
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