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Microsoft Cloud Advocates의 21개 레슨 종합 강좌를 통해 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 기초를 배워보세요.
이 강좌는 총 21개의 레슨으로 구성되어 있습니다. 각 레슨은 독립적인 주제를 다루고 있으니 원하는 곳에서 시작하세요!
레슨은 생성형 AI 개념을 설명하는 "Learn" 레슨과 가능한 경우 Python 및 TypeScript 코드 예제를 포함하여 개념을 설명하는 "Build" 레슨으로 나뉩니다.
.NET 개발자를 위해 초보자를 위한 생성형 AI (.NET Edition)를 확인하세요!
각 레슨에는 추가 학습 도구가 포함된 "계속 학습하기" 섹션도 포함되어 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 TypeScript의 기본 지식이 도움이 됩니다 - *절대 초보자를 위해 이 Python 및 TypeScript 강좌를 확인하세요
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자신의 GitHub 계정에 이 전체 저장소를 포크하려면 GitHub 계정이 필요합니다
개발 환경 설정에 도움이 되는 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.
이 강좌를 수강하는 다른 학습자들과 만나고 네트워크를 형성하며 지원을 받을 수 있는 공식 Azure AI Foundry Discord 서버에 가입하세요.
GitHub의 Azure AI Foundry Developer Forum에서 질문을 하거나 제품 피드백을 공유하세요.
Microsoft for Startups Founders Hub에 가입하여 무료 OpenAI 크레딧과 Azure OpenAI Services를 통해 OpenAI 모델에 액세스할 수 있는 Azure 크레딧 최대 $150k를 받으세요.
제안이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 문제를 제기하거나 풀 리퀘스트 생성을 해주세요.
- 주제에 대한 짧은 비디오 소개
- README에 위치한 작성된 레슨
- Azure OpenAI 및 OpenAI API를 지원하는 Python 및 TypeScript 코드 샘플
- 학습을 계속할 수 있는 추가 리소스 링크
| # | 레슨 링크 | 설명 | 비디오 | 추가 학습 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 강좌 설정 | 학습: 개발 환경 설정 방법 | 곧 비디오 제공 | 더 알아보기 |
| 01 | 생성형 AI 및 LLM 소개 | 학습: 생성형 AI가 무엇인지와 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하는지 이해하기 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 02 | 다양한 LLM 탐색 및 비교 | 학습: 사용 사례에 맞는 올바른 모델 선택 방법 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 03 | 책임감 있게 생성형 AI 사용하기 | 학습: 책임감 있게 생성형 AI 애플리케이션 구축하기 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 04 | 프롬프트 엔지니어링 기초 이해하기 | 학습: 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 실습 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 05 | 고급 프롬프트 생성 | 학습: 프롬프트의 결과를 개선하는 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하는 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | 구축: Azure OpenAI / OpenAI API를 사용한 텍스트 생성 앱 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 구축: 효율적으로 채팅 애플리케이션을 구축하고 통합하는 기술 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 08 | 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 | 구축: 임베딩을 사용하여 데이터를 검색하는 검색 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 생성 AI 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 11 | 함수 호출로 외부 애플리케이션 통합 | 구축: 함수 호출이란 무엇이며 애플리케이션에서의 사용 사례 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 12 | AI 애플리케이션을 위한 UX 설계 | 학습: 생성 AI 애플리케이션 개발 시 UX 설계 원칙 적용 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 13 | 생성 AI 애플리케이션 보안 강화 | 학습: AI 시스템에 대한 위협과 위험 및 이러한 시스템을 보호하는 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 14 | 생성 AI 애플리케이션 수명 주기 | 학습: LLM 수명 주기 및 LLMOps 관리를 위한 도구와 지표 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 15 | 검색 증강 생성(RAG)과 벡터 데이터베이스 | 구축: 벡터 데이터베이스에서 임베딩을 검색하기 위해 RAG 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 16 | 오픈 소스 모델과 허깅 페이스 | 구축: 허깅 페이스에서 제공하는 오픈 소스 모델을 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 17 | AI 에이전트 | 구축: AI 에이전트 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 18 | LLMs 미세 조정 | 학습: LLMs 미세 조정의 필요성과 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 19 | SLMs로 구축하기 | 학습: 작은 언어 모델로 구축하는 것의 이점 | 비디오 곧 공개 | 자세히 알아보기 |
| 20 | 미스트랄 모델로 구축하기 | 학습: 미스트랄 패밀리 모델의 기능과 차이점 | 비디오 곧 공개 | 자세히 알아보기 |
| 21 | 메타 모델로 구축하기 | 학습: 메타 패밀리 모델의 기능과 차이점 | 비디오 곧 공개 | 자세히 알아보기 |
모든 GitHub 액션과 워크플로를 만들어 주신 John Aziz에게 특별히 감사드립니다.
각 수업의 학습자와 코드 경험을 개선하기 위해 중요한 기여를 해주신 Bernhard Merkle에게도 감사드립니다.
우리 팀은 다른 강좌도 제작합니다! 확인해 보세요:
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- NEW .NET을 사용한 초보자를 위한 생성 AI
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- 초보자를 위한 ML
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- 초보자를 위한 AI
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면책 조항:
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