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인공지능

AI 웹서비스 개발: ChatGPT, LangChain, Llama Index로 구현하기

이 과정은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 AI 웹서비스를 개발하는 방법을 안내합니다.

파이썬의 기초 문법부터 라마인덱스를 활용한 파인튜닝 방법과 복잡한 작업을 수행하는 애플리케이션을 만들기 위한 랭체인 활용법까지  단계별로 설명합니다.

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총 학습시간

학습기간
  • 수강료

    324,000원

  • 지원금액

    -324,000원

  • 결제금액

    0원

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  • 수강료

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학습기간

* 학습기간 1개월

  • 수강료

    324,000원

  • 지원금액

    -0원

  • 결제금액

    324,000원

학습대상

  • 생산성 향상과 개발자 스펙트럼 향상을 원하는 개발자(Upskilling)
  • 전공생 중 최신 생성형 AI를 활용한 프로젝트를 실행해보고자 하는 분
  • 웹 개발(파이썬 등)의 지식은 있으나 인공지능 최신 기술을 접목시키고자 하는 분

학습목표

  • 1. 생성형AI, LLM, 랭체인의 원리와 개념을 이해하고 활용 방법을 배웁니다.
  • 2. 랭체인(RangChain)과 라마인덱스(LlamaIndex) 프레임워크 활용 방법을 배웁니다.
  • 3. 랭체인, GPT를 사용하여 ChatGPT와 같은 대규모 언어모델로 구동되는 웹서비스를 만드는 방법을 배웁니다.
  • 4. AI 웹서비스(챗봇 서비스)를 만들어 보며 직접 구현해 봅니다.

강사 경력 사항

  • 정준수 교수
  • 한성대/박사(경영컨설팅전공)
  • 한성대학교 겸임교수
    - (주)퍼즐시스템 연구소 전문위원
    - 삼성SDS 연구원

학습내용

1

과정을 들어가며

00:26:48
2

딥러닝의 혁신: 인식모델과 생성형 모델 차이 이해

00:31:14
3

GPT 로 보고 듣고 말하기 (Mulitimodal)구현

00:36:06
4

Prompt란?

00:31:31
5

GPT는 어떻게 Coding을 할 수 있을까?

00:31:27
6

추상 데이터 구조 (Abstraction Data Type)

00:30:04
7

OpenAI API 활용

00:34:12
8

GPT를 활용하여 원하는 결과를 얻는 방법들

00:29:39
9

Temperature와 TOP P의 이해와 활용

00:31:23
10

Embedding이란?

00:29:15
11

Vector database 검색

00:30:38
12

Function calling의 활용

00:30:20
13

Finetuning 나만의 GPT 만들기의 첫 걸음

00:31:36
14

RAG - 다양한 외부정보 검색 연동

00:29:49
15

LangChain 이란?

00:32:47
16

LangChain - 다양한 데이터의 입력

00:31:55
17

LangChain을 활용한 RAG 체인 연동

00:29:55
18

LangChain 활용한 다양한 기능 구현

00:32:50
19

LlamaIndex를 활용한 데이터의 통합

00:31:37
20

LlamaIndex를 활용한 Chatbot 구현

00:33:12
21

Gradio 가장 빠른 웹 인터페이스 구현

00:31:57
22

Gradio Chatbot 구현

00:29:27