소요 시간: 이 워크숍은 로컬 설정 없이 온라인으로 완료할 수 있습니다. 환경 설정은 2분이 소요되며, 샘플 탐색은 탐구 깊이에 따라 1~3시간이 걸립니다.
빠른 시작
- 이 저장소를 본인의 GitHub 계정으로 포크하세요.
- Code → Codespaces 탭 → ... → **New with options...**를 클릭하세요.
- 기본값을 사용하세요 – 이 과정에 맞게 생성된 개발 컨테이너가 선택됩니다.
- Create codespace를 클릭하세요.
- 환경이 준비될 때까지 약 2분 정도 기다리세요.
- 바로 첫 번째 예제로 이동하세요.
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- 핵심 개념: 대규모 언어 모델, 토큰, 임베딩, AI 기능 이해
- Java AI 생태계: Spring AI 및 OpenAI SDK 개요
- 모델 컨텍스트 프로토콜: MCP와 AI 에이전트 간 통신에서의 역할 소개
- 실용적인 응용: 챗봇 및 콘텐츠 생성과 같은 실제 시나리오
- → 1장 시작하기
- 다중 제공자 구성: GitHub Models, Azure OpenAI, OpenAI Java SDK 통합 설정
- Spring Boot + Spring AI: 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 개발을 위한 모범 사례
- GitHub Models: 프로토타이핑 및 학습을 위한 무료 AI 모델 액세스 (신용카드 불필요)
- 개발 도구: Docker 컨테이너, VS Code, GitHub Codespaces 구성
- → 2장 시작하기
- 프롬프트 엔지니어링: 최적의 AI 모델 응답을 위한 기술
- 임베딩 및 벡터 연산: 의미론적 검색 및 유사성 매칭 구현
- 검색 증강 생성 (RAG): AI와 자체 데이터 소스 결합
- 함수 호출: 사용자 정의 도구 및 플러그인으로 AI 기능 확장
- → 3장 시작하기
- 펫 스토리 생성기 (
petstory/): GitHub Models를 활용한 창의적 콘텐츠 생성 - Foundry 로컬 데모 (
foundrylocal/): OpenAI Java SDK를 사용한 로컬 AI 모델 통합 - MCP 계산기 서비스 (
calculator/): Spring AI를 사용한 기본 모델 컨텍스트 프로토콜 구현 - → 4장 시작하기
- GitHub Models 안전성: 내장된 콘텐츠 필터링 및 안전 메커니즘 테스트 (강제 차단 및 소프트 거부)
- 책임 있는 AI 데모: 현대 AI 안전 시스템이 실제로 작동하는 방식에 대한 실습 예제
- 모범 사례: 윤리적인 AI 개발 및 배포를 위한 필수 지침
- → 5장 시작하기
- 초보자를 위한 MCP
- 초보자를 위한 AI 에이전트
- 초보자를 위한 생성형 AI (.NET 사용)
- 초보자를 위한 생성형 AI (JavaScript 사용)
- 초보자를 위한 생성형 AI
- 초보자를 위한 머신러닝
- 초보자를 위한 데이터 과학
- 초보자를 위한 AI
- 초보자를 위한 사이버 보안
- 초보자를 위한 웹 개발
- 초보자를 위한 IoT
- 초보자를 위한 XR 개발
- AI 페어드 프로그래밍을 위한 GitHub Copilot 마스터하기
- C#/.NET 개발자를 위한 GitHub Copilot 마스터하기
- GitHub Copilot 모험 선택하기
- Azure AI 서비스를 활용한 RAG 채팅 앱
면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.