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로컬로 클론하는 걸 선호하시나요?
이 저장소는 50개 이상의 언어 번역본을 포함하고 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역본 없이 클론하려면 sparse checkout을 사용하세요:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'이것으로 훨씬 빠른 다운로드로 코스를 완료하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.
Microsoft Cloud Advocates가 제공하는 21개의 강의로 구성된 종합 과정에서 생성형 AI 애플리케이션 구축의 기본을 배워보세요.
이 과정은 21개의 강의로 구성되어 있습니다. 각 강의는 자신의 주제를 다루므로 원하는 곳에서 시작하세요!
강의는 "Learn" 강의로 생성형 AI 개념을 설명하거나 "Build" 강의로 개념과 코드 예제를 Python 및 TypeScript로 가능한 한 설명합니다.
.NET 개발자는 초보자를 위한 생성형 AI (.NET 에디션)를 확인하세요!
각 강의에는 추가 학습 도구가 포함된 "계속 학습하기" 섹션도 포함되어 있습니다.
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Azure OpenAI 서비스 - 해당 강의: "aoai-assignment"
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GitHub 마켓플레이스 모델 카탈로그 - 해당 강의: "githubmodels"
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OpenAI API - 해당 강의: "oai-assignment"
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Python 또는 TypeScript의 기본 지식이 도움이 됩니다 - *초보자를 위한 Python 및 TypeScript 강의를 참고하세요
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이 전체 저장소를 자신의 GitHub 계정으로 포크할) GitHub 계정이 필요합니다
개발 환경 설정을 돕기 위해 코스 설정 강의를 만들었습니다.
나중에 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소를 별표(🌟)해 주세요.
더 고급 코드 샘플이 필요하다면, Python과 TypeScript로 된 생성형 AI 코드 샘플 모음을 확인하세요.
이 과정을 수강하는 다른 학습자와 만나고 네트워크를 형성하며 지원을 받을 수 있는 공식 Azure AI Foundry Discord 서버에 참여하세요.
GitHub의 Azure AI Foundry 개발자 포럼에서 질문을 하거나 제품 피드백을 공유하세요.
Microsoft for Startups를 방문하여 오늘 Azure 크레딧을 사용하여 빌드하는 방법을 알아보세요.
제안이 있거나 맞춤법이나 코드 오류를 발견하셨나요? 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 생성하세요.
- 주제에 대한 짧은 비디오 소개
- README에 위치한 작성된 강의 내용
- Azure OpenAI 및 OpenAI API를 지원하는 Python 및 TypeScript 코드 샘플
- 학습을 계속할 수 있는 추가 자료 링크
| # | 강의 링크 | 설명 | 비디오 | 추가 학습 자료 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 코스 설정 | 학습: 개발 환경 설정 방법 | 곧 공개 예정 | 더 알아보기 |
| 01 | 생성형 AI 및 대형 언어 모델 소개 | 학습: 생성형 AI가 무엇인지와 대형 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하는지 이해하기 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 02 | 다양한 대형 언어 모델 탐색 및 비교 | 학습: 사용 사례에 맞는 적합한 모델 선택 방법 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 03 | 생성형 AI를 책임감 있게 사용하기 | 학습: 책임감 있게 생성형 AI 애플리케이션 구축하는 방법 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 04 | 프롬프트 엔지니어링 기본 이해 | 학습: 실습 중심 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 | 비디오 | 더 알아보기 |
| 05 | 고급 프롬프트 만들기 | 학습: 프롬프트 결과를 향상시키는 프롬프트 엔지니어링 기법 적용 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 06 | 텍스트 생성 애플리케이션 구축 | 구축: Azure OpenAI / OpenAI API를 사용한 텍스트 생성 앱 구축 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 07 | 채팅 애플리케이션 구축 | 구축: 채팅 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 통합하는 기법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 08 | 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 | 구축: Embeddings를 활용하여 데이터를 검색하는 검색 애플리케이션 구축 | 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 이용한 생성 AI 애플리케이션 구축 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 11 | 함수 호출과 외부 애플리케이션 통합 | 구축: 함수 호출이란 무엇이며 애플리케이션에서의 활용 사례 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 12 | AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인 | 학습: 생성 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 13 | 생성 AI 애플리케이션 보안 | 학습: AI 시스템에 대한 위협과 위험 및 이를 보호하는 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 14 | 생성 AI 애플리케이션 생명주기 | 학습: LLM 생명주기와 LLMOps 관리 도구 및 지표 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 15 | 검색 증강 생성(RAG) 및 벡터 데이터베이스 | 구축: 벡터 데이터베이스에서 임베딩을 검색하는 RAG 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 구축 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 16 | 오픈 소스 모델 및 Hugging Face | 구축: Hugging Face에서 제공하는 오픈 소스 모델을 활용한 애플리케이션 구축 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 17 | AI 에이전트 | 구축: AI 에이전트 프레임워크를 사용하는 애플리케이션 구축 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 18 | LLM 미세 조정 | 학습: LLM 미세 조정의 개념, 이유 및 방법 | 비디오 | 자세히 알아보기 |
| 19 | SLM을 활용한 구축 | 학습: 스몰 랭귀지 모델(Small Language Models)을 활용한 구축의 이점 | 곧 비디오 제공 예정 | 자세히 알아보기 |
| 20 | 미스트랄 모델로 구축 | 학습: 미스트랄 패밀리 모델의 특징과 차이점 | 곧 비디오 제공 예정 | 자세히 알아보기 |
| 21 | 메타 모델로 구축 | 학습: 메타 패밀리 모델의 특징과 차이점 | 곧 비디오 제공 예정 | 자세히 알아보기 |
GitHub Actions 및 워크플로우를 모두 만들어 주신 John Aziz 님께 특별히 감사드립니다.
각 강의에서 학습자와 코드 경험을 개선하기 위해 주요 기여를 해주신 Bernhard Merkle 님께도 감사드립니다.
저희 팀은 다른 강의들도 제작하고 있습니다! 아래를 확인해 보세요:
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AI 앱 개발 중에 문제가 생기거나 질문이 있으면, MCP에 대해 배우는 동료 학습자 및 경험 많은 개발자들과 토론에 참여하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원하는 커뮤니티입니다.
제품 피드백이나 빌드 중 오류가 있으면 다음을 방문하세요:
면책 조항:
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