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목차
[PART 1 오픈AI와 챗GPT 제대로 이해하기]

1장 생성형 AI 서비스
_1.1 생성형 AI 개요
_1.2 대표적인 생성형 AI 서비스

2장 오픈AI와 챗GPT
_2.1 오픈AI와 챗GPT 개요
_2.2 GPT 모델 및 사용 사례

3장 개발 사전 준비
_3.1 구글 코랩 사용 방법
_3.2 API 개요
_3.3 오픈AI API 키 얻기
_3.4 오픈AI API 키 활용 실습
_3.5 API 사용량 및 요금 확인

4장 오픈AI API 활용 첫걸음
_4.1 GPT-4o mini로 시작하는 대화 생성
_4.2 system, user, assistant 역할의 기본 이해
_4.3 퓨샷 학습 소개
_4.4 GPT 모델을 활용한 맞춤형 출력 생성
_4.5 대화 출력 길이 제어
_4.6 AI 응답 제어

5장 오픈AI API 모델 탐색하기
_5.1 사용 가능 모델 확인 및 소개
_5.2 사용할 모델 선택
_5.3 오픈AI 모델 시리즈
_5.4 오픈AI 모델 가격
_5.5 오픈AI 모델의 발전과 선택 가이드

[PART 2 오픈AI GPT 대화 생성 실전 가이드]

6장 대화 생성의 고급 기술
_6.1 창의성 조절 기법
_6.2 페널티로 독창성과 다양성 확보하기
_6.3 n 파라미터로 여러 응답 생성하기
_6.4 실시간 스트리밍으로 즉시 출력하기

7장 GPT 모델의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 기법
_7.1 프롬프트 엔지니어링 개요
_7.2 퓨샷 학습: 키워드 추출 성능 높이기
_7.3 프롬프트 체이닝: 트윗 생성 최적화하기
_7.4 일반 지식 프롬프팅: 올드 스쿨 랩 가사 완성하기
_7.5 문맥 채우기: AI의 이해도 높이기
_7.6 동적 토큰 제어: AI 응답 길이 유연하게 조절하기
_7.7 프롬프트 템플릿 최적화: 리눅스 학습용 CLI 어시스턴트 개발하기
_7.8 다음으로 나아가기

[PART 3 음성 및 이미지 인식: 위스퍼와 CLIP의 실전 활용]

8장 위스퍼 음성 인식 기초
_8.1 위스퍼 개요
_8.2 위스퍼 설치 방법 및 기본 예제
_8.3 파이썬에서 위스퍼 SDK 사용하기

9장 위스퍼 텍스트 변환 최적화 기법
_9.1 오픈AI 음성-텍스트 API 사용하기
_9.2 위스퍼 텍스트 변환 개선하기

10장 오픈AI TTS를 활용한 음성 변환
_10.1 오픈 AI TTS 소개
_10.2 오픈 AI TTS 사용 방법

11장 오픈AI CLIP을 사용한 이미지 분류
_11.1 CLIP 소개
_11.2 CLIP 사용 방법
_11.3 이미지를 텍스트로 변환하기

[PART 4 생성형 AI를 활용한 이미지 제작과 편집 기술]

12장 DALL·E로 이미지 생성하기
_12.1 DALL·E 소개
_12.2 프롬프트 기반의 이미지 생성 기본 예제
_12.3 다른 크기의 이미지 생성하기
_12.4 여러 이미지 생성하기
_12.5 이미지 프롬프트 개선 방법
_12.6 프롬프트 조합으로 다양한 랜덤 이미지 만들기

13장 DALL·E로 이미지 편집하기
_13.1 이미지 편집 예제

14장 다른 이미지에서 영감 얻기
_14.1 이미지 변형 방법
_14.2 이미지 변형 사용 사례

[PART 5 임베딩: 복잡한 데이터를 쉽게 이해하는 방법]

15장 임베딩 소개
_15.1 임베딩의 의미
_15.2 임베딩 사용 사례

16장 텍스트 임베딩 활용 방법
_16.1 텍스트 임베딩의 핵심 이해하기
_16.2 다중 입력 사용 예제
_16.3 사용자의 의도를 읽어내는 시맨틱 검색
_16.4 코사인 유사도 쉽게 이해하기
_16.5 오픈AI 텍스트 임베딩 사용 예제
_16.6 임베딩의 내부 작동 원리

17장 고급 임베딩 예제
_17.1 선호하는 커피 예측하기
_17.2 퍼지 검색으로 더 유연한 커피 검색 구현하기
_17.3 제로샷 분류기로 뉴스 기사 분류하기
_17.4 제로샷 분류기의 정밀도 평가
_17.5 제로샷 분류기의 정밀도 활용 예시

[PART 6 파인 튜닝과 모델의 실전 활용]

18장 퓨샷 학습 이해하기
_18.1 퓨샷 학습의 기본 개념과 정의
_18.2 파인 튜닝으로 퓨샷 학습 성능 향상하기

19장 파인 튜닝의 이해 및 구현
_19.1 파인 튜닝 실제 적용
_19.2 파인 튜닝 최적화

20장 파인 튜닝 고급 예제: 정신 건강 코치
_20.1 예제에서 사용한 데이터셋
_20.2 데이터셋 준비하기
_20.3 실제 애플리케이션에서 발생할 수 있는 한계

21장 기억력 및 문맥 문제와 해결책
_21.1 GPT의 기억력 및 문맥 문제
_21.2 문맥 유지의 중요성
_21.3 대화 문맥 유지의 해법: 대화 이력 추가
_21.4 대화 이력 관리의 문제점
_21.5 후입선출 방식으로 최신 문맥 유지하기
_21.6 후입선출 메모리의 한계
_21.7 선택적 문맥으로 최적의 대화 문맥 선택하기

[PART 7 부록]

부록 A 챗GPT 및 클로드 실습
_A.1 코딩 공부에 활용하기
_A.2 유튜브 영상에서 텍스트를 추출하고 요약하기
_A.3 간단한 고객 데이터 분석 수행하기
_A.4 맞춤형 GPT 소개 및 구현

부록 B 오픈AI 플레이그라운드 실습
_B.1 오픈AI 플레이그라운드 소개
_B.2 취업 진로 상담하기
_B.3 이모지 만들기
_B.4 웹 페이지 작성하기

부록 C 건강 상담 챗봇 구현하기
_C.1 스트림릿으로 간단한 웹 앱 서비스 구현하기
_C.2 건강 상담 챗봇 웹 서비스 구현하기

부록 D 작가 스타일 이미지 생성 앱
_D.1 풍경화 이미지 생성하기
_D.2 특정 작가 스타일의 이미지 생성하기

부록 E RAG로 노트북 추천받기
_E.1 RAG 소개
_E.2 RAG 실습

부록 F 오토젠을 활용한 AI 에이전트 이해하기
_F.1 오토젠 소개
_F.2 멀티 에이전트 활용 실습
저자 소개
저자 : 에이먼 엘 암리 (Aymen El Amri)
작가, 기업가, 트레이너이자 다재다능한 소프트웨어 엔지니어입니다. 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 네이티브(Cloud Native), 클라우드 아키텍처(Cloud Architecture), 파이썬, NLP, 데이터 과학 등 기술 분야에서 다양한 역할을 맡으며 프로젝트를 수행했습니다. 지금까지 수백 명의 소프트웨어 엔지니어를 교육했으며, 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 위한 여러 권의 책과 강좌를 집필했습니다. 그의 교육 방식은 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있는 언어로 단순화하고 실제 사례를 제공함으로써 실용적인 접근을 지향하는 것입니다. FAUN, eralabs, Marketto와 같은 프로젝트를 설립하기도 했습니다. 주로 활동하는 플랫폼은 트위터(현재 서비스명 X)와 링크드인입니다.

역자 : 대니얼WJ
졸업 후 과감히 해외 취업에 도전했고 일본과 미국의 IT 업계에서 8년간 근무했습니다. 통신사 엔지니어로 일하다가 회사를 그만두고 또다시 새로운 도전으로 교육에 몸담은 지 벌써 10년이 흘렀습니다. 작은 컴퓨터 학원에서 초중고 학생들에게 코딩을 가르치며 내디딘 한 걸음을 시작으로 빅데이터 강사를 거쳐 대학원, 대기업, 정부 기관을 대상으로 강의도 하며 지금까지 왔습니다. 현재는 1인 기업의 운영자로 그리고 챗GPT, AI 분야 프리랜서 번역가, 작가 및 강사로 활동 중입니다. 삶에서 누군가에게 꿈과 소망을 전달하는 크리스천으로서 작가, 번역가, 교육가로 거듭나고자 합니다.
블로그: markspeople.tistory.com
유튜브: youtube.com/@stream_tree_class
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출판사 서평 더보기
출판사 서평
누구나 쉽게, 파이썬으로 시작하는 챗GPT와 AI 모델 활용법 따라잡기

오픈AI는 자사 AI에 접근하게 해주는 API를 제공합니다. API의 목표는 모든 버전에서 사용하는 범용 인터페이스를 제공하여 버전과 상관없이 GPT를 사용하게 해주는 것입니다. 이 책은 프로젝트에서 GPT 모델을 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 여기서 다루는 내용들은 현재 사용되는 GPT 모델 계열(GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, GPT 4.5, o1, o3 등)에 적용할 수 있습니다.
또한 이 책은 CLIP, DALL·E, 위스퍼와 같은 인공지능 모델도 다룹니다. 챗봇, AI 어시스턴트, AI 생성 데이터를 활용한 웹 애플리케이션을 개발하고자 한다면 목표 달성에 실질적인 도움을 줄 것입니다.
파이썬 프로그래밍 언어의 기본 지식이 있고, 판다스 데이터프레임 사용법과 자연어 처리(NLP) 기법을 배우려는 의지만 있다면, 오픈AI 도구를 사용해 지능형 시스템을 구축할 준비가 이미 된 것입니다. 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어, AI 전문가가 아니어도 이 책에서 제공하는 개념, 기법, 튜토리얼을 이해하고 구현할 수 있습니다. 설명은 최대한 간결하고 쉬운 설명과 함께 간단한 파이썬 코드 예제 및 실습을 제공합니다.
이 책은 실질적이고 직접적인 학습을 강조하며, 여러분이 실전 애플리케이션을 구축하는 유용하도록 설계했습니다. 풍부한 실용 예시를 보며 개념을 이해하고 현실 문제를 적용하여 실질적인 해결 능력을 키울 수 있을 것입니다.

이 책의 예제를 따라 하면 다음과 같은 내용을 구현할 수 있습니다.

최적 모델 선택: 사용 가능한 다양한 모델을 이해하고 언제 어떤 모델을 사용할지 결정합니다.
사람처럼 텍스트 생성: 질문에 답하거나 콘텐츠를 만들 때, 마치 사람이 쓴 것처럼 자연스러운 텍스트를 생성합니다.
GPT 모델의 창의성 조절: GPT 모델이 더 창의적인 텍스트를 생성하도록 도와주는 방법을 소개합니다.
텍스트 변환 및 편집: 번역하거나 텍스트 포맷을 변경하는 등의 유용한 작업을 쉽게 수행하도록 도와줍니다.
GPT 모델의 성능 최적화: 다양한 설정을 활용해 모델의 성능을 더 잘 활용하는 방법을 배웁니다.
단어의 어근과 기본형 처리: 단어의 어간을 추출하거나 표제어를 추출하는 기법을 사용해 더 효율적으로 작업할 수 있습니다. 또한 API를 사용할 때 비용을 절감하는 방법도 배웁니다.
추가 문맥 제공: AI 모델이 더 나은 답변을 하도록 도와주는 컨텍스트 스터핑 기법과 프롬프트 체이닝 기법을 익혀 더 똑똑한 모델을 만들 수 있습니다.
기억과 문맥을 보존하는 챗봇 만들기: 챗봇이 사용자와의 대화 내용을 기억해 더 유용한 답변을 하게 만드는 방법을 배웁니다.
예측 알고리즘 및 제로샷 기법: 잘 예측할 수 있는 알고리즘과 제로샷 기법을 배우고 정확도를 평가하는 방법을 실습합니다.
퓨샷 학습: 개념을 이해하고, 이를 실습하며 성능을 개선하는 방법을 배웁니다.
맞춤형 모델 만들기: 자신만의 GPT 모델을 만들기 위해 파인 튜닝을 이해하고 활용하는 방법을 배웁니다.
파인 튜닝 모범 사례: 파인 튜닝을 할 때 더 좋은 결과를 얻기 위한 모범 사례를 배우고 적용합니다.
GPT를 사용한 학습 및 분류: GPT 모델을 사용해 데이터를 학습하고 분류하는 방법을 실습합니다.
임베딩 이해: 텍스트를 벡터 형태로 변환하는 임베딩 기법을 이해하고, 테슬라나 노션 등의 기업이 실제로 이 기법을 어떻게 활용하는지 배웁니다.
시맨틱 검색 및 고급 도구: 시맨틱 검색과 RAG 등의 고급 기법을 배우고 이를 활용하는 방법을 실습합니다.
음성 인식: 오픈AI의 위스퍼 모델을 사용해 음성 인식을 구현하는 방법을 배웁니다.
이미지 분류: 오픈AI CLIP 모델을 사용해 이미지 분류하는 방법을 실습합니다.
이미지 생성 및 수정: DALL·E를 사용해 이미지를 생성하고 수정하는 방법을 배웁니다.
다른 이미지를 기반으로 이미지 생성: 다른 이미지에서 영감을 얻어 자신만의 독창적인 이미지를 생성하는 방법을 배웁니다.
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