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	위키북스 생성형 AI 프로그래밍(총4건) AI 코딩 어시스턴트 깃허브 코파일럿 제대로 활용하기 : 코딩, 설계, 테스트, 디버깅까지 깃허브 코파일럿 & 챗GPT와 함께하는 생성형 AI 페어 프로그래밍     25,200원 (10%↓) OpenAI API와 파이썬으로 나만의 챗GPT 만들기 : ChatGPT 기초부터 OpenAI API, 랭체인을 활용한 서비스 앱 제작까지     21,600원 (10%↓) 랭체인 완벽 입문 : 혁신적인 LLM 앱을 구축하기 위한 랭체인 활용법     24,300원 (10%↓) GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍 : 한권으로 끝내는 OpenAI API 기반 LLM 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓)

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• 이 책은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 채팅 AI를 개발하는 방법을 안내합니다. 파이썬의 기초 문법부터 라마인덱스를 활용한 파인튜닝 방법과 복잡한 작업을 수행하는 애플리케이션을 만들기 위한 랭체인 활용법까지 맞춤형 채팅 AI를 독자적인 시스템에 접목하는 방법을 단계별로 설명합니다. ★ 이런 분께 추천합니다 ★ ◎ 채팅 AI의 작동 원리를 알고 싶은 분 ◎ 채팅 AI에 지식과 계산 능력을 부여하여 업무를 자동화하고 싶은 분 ◎ 대화 로봇이나 AITuber 등의 대화 엔진을 만들고 싶은 분 ◎ 자신의 애플리케이션에 채팅 UI를 통합하고 싶은 분 ★ 이 책에서 배우는 내용 ★ ◎ ChatGPT, OpenAI 플레이그라운드, DALL-E 사용법 ◎ OpenAI API를 활용한 텍스트 생성, 이미지 생성 방법 ◎ 라마인덱스를 활용한 파인튜닝 ◎ 랭체인의 기본 사용법과 고급 사례 ◎ ChatGPT 플러그인 사용법 및 플러그인 제작 방법
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• ▣ 1장: GPT-4, ChatGPT, 랭체인 개요 1-1 GPT-4와 ChatGPT 및 랭체인 __ChatGPT란? __ChatGPT 시작하기 __GPT-4와 GPT-3.5란? __대규모 언어 모델이란? __OpenAI API란? __OpenAI의 플레이그라운드와 DALL-E의 웹 UI __라마인덱스란? __랭체인이란? __대규모 언어 모델의 활용 사례 1-2 인공지능과 머신러닝 및 딥러닝 __인공지능과 머신러닝 및 딥러닝의 개요 __뉴런과 신경망 __모델 생성 및 학습과 추론 1-3 자연어 처리의 딥러닝 모델 __자연어 처리의 딥러닝 모델의 역사 __RNN(1986년) __Seq2Seq (2014년) __Attention(2015년) __Transformer (2017년) __BERT(2018년) __GPT-2 (2019년) __T5(2019년) __GPT-3 (2020년) __GPT-3.5 (2022년) __GPT-4 (2023년) __딥러닝 모델의 영상 처리 적용 __Image GPT(2020년) __CLIP (2021년) __DALL-E (2021년) __DALL-E 2 (2022년) __딥러닝 모델의 음성 처리 적용 __Tacotron2+WaveGlow (2017년) __NEUTRINO (2020년) __Jukebox (2020년) __Whisper (2022년) ▣ 2장: DALL-E 사용법 2-1 ChatGPT 사용법 __ChatGPT 화면 구성 __ChatGPT로 수행할 수 있는 주요 작업 __텍스트 생성 __질의응답 __요약 __번역 __프로그램 생성 2-2 Op...enAI 플레이그라운드 사용법 __OpenAI 플레이그라운드 시작하기 __OpenAI API 이용 요금 __OpenAI 플레이그라운드의 화면 구성 __채팅(Chat) 모드 __텍스트 생성(Complete) 모드 __편집(Edit) 모드 2-3 DALL-E 사용법 __DALL-E의 개요 __DALL-E 시작하기 __OpenAI API 이용 요금 __DALL-E의 화면 구성 __DALL-E로 수행할 수 있는 주요 작업 __베리에이션(Variations) __인페인팅(Inpainting) __아웃페인팅(Outpainting) 2-4 깃허브 코파일럿 사용법 __깃허브 코파일럿의 개요 __깃허브 코파일럿의 이용 요금 __깃허브 코파일럿 시작하기 __깃허브 코파일럿 활성화/비활성화 __코드 후보 표시 __코드 대체 후보 표시 __주석으로부터 코드 후보 표시 ▣ 3장: 파이썬 개발 환경 준비 3-1 파이썬 개요 __파이썬이란? 3-2 구글 코랩 개요 __구글 코랩이란 __구글 코랩 시작하기 __파이썬 스크립트 실행 __파이썬 패키지 설치 __텍스트 추가 __구글 코랩의 툴바 __구글 코랩의 메뉴 __GPU 사용 __구글 드라이브 마운트 __구글 코랩의 제한 사항과 대책 __Colab Pro, Pro+, Pay As You Go 3-3 파이썬 문법 __문자열 표시 __변수와 연산자 __문자열 __리스트 __딕셔너리 __튜플 __제어문 __함수와 람다식 __클래스 __패키지 가져오기와 컴포넌트 직접 호출하기 ▣ 4장: OpenAI API 4-1 텍스트 생성 __OpenAI API란? __OpenAI API 라이브러리 __API 키 획득 __텍스트 생성이란? __OpenAI API 이용 요금 __OpenAI API 사전 준비 __텍스트 생성 __문장 생성 __질의응답 __요약 __번역 __프로그램 생성 __채팅 __삽입 __편집 4-2 이미지 생성 __이미지 생성이란? __OpenAI API 이용 요금 __OpenAI API 사전 준비 __텍스트에서 이미지 생성 __이미지 및 텍스트에서 이미지 편집 __이미지에서 변형 생성 4-3 임베딩 __임베딩이란? __OpenAI API 이용료 __OpenAI API 사전 준비 __임베딩 생성 __유사도 검색 4-4 파인튜닝 __파인튜닝이란? __OpenAI API 이용 요금 __OpenAI API 사전 준비 __학습 데이터 준비 __파인튜닝 실행 __추론 실행 __파인튜닝된 모델 목록 확인 __파인튜닝 모델 삭제 4-5 모더레이션 __모더레이션이란? __OpenAI API 이용료 __OpenAI API 사전 준비 __모더레이션 이용 절차 4-6 음성 텍스트 변환 __음성 텍스트 변환이란? __OpenAI API 이용료 __OpenAI API 사전 준비 __음성 텍스트 변환 __음성을 영어로 번역해서 텍스트로 변환하기 __더 긴 오디오 파일 번역 __프롬프트를 통한 오디오 텍스트 변환 품질 향상 4-7 토크나이저 __토크나이저란? __토크나이저 사용 __한국어와 영어의 토큰 수 비교 __최대 토큰 수 ▣ 5장: 라마인덱스 5-1 라마인덱스 시작하기 __라마인덱스란? __문서 준비 __라마인덱스의 사전 준비 __라마인덱스의 질의응답 __인덱스 저장 및 로드 5-2 라마인덱스의 세부 기능 __라마인덱스 생성 절차 __라마인덱스의 사전 준비 __문서 로드 __인덱스 생성 __쿼리 엔진 생성 __질의응답 5-3 라마허브 __라마허브란? __웹 페이지에 대한 질의응답 __유튜브 동영상에 대한 질의응답 5-4 벡터 데이터베이스 __벡터 데이터베이스란? __라마인덱스의 사전 준비 __파이스를 이용한 질의응답 __파인콘을 활용한 질의응답 ▣ 6장: 랭체인 6-1 랭체인 시작하기 __랭체인이란? __랭체인의 모듈 __랭체인의 사전 준비 __LLM 사용법 __프롬프트 템플릿 사용법 __체인 사용법 __에이전트와 도구 사용법 __메모리 사용법 6-2 LLM __LLM이란? __랭체인에서 지원하는 LLM 목록 __랭체인의 사전 준비 __텍스트 생성 모델의 LLM 호출 __채팅 모델의 LLM 호출 __LLM 캐시 __LLM의 비동기 처리 __LLM 스트리밍 6-3 프롬프트 템플릿 __프롬프트 템플릿이란? __랭체인에서 제공하는 프롬프트 템플릿 목록 __랭체인의 사전 준비 __프롬프트 템플릿 만들기 __답변 예시가 포함된 프롬프트 템플릿 __다양한 답변 예시가 포함된 프롬프트 템플릿 6-4 체인 __체인이란? __랭체인에서 제공되는 체인 목록 __랭체인의 사전 준비 __제네릭 체인 __인덱스 체인 __유틸리티 체인 6-5 에이전트 __에이전트란? __랭체인에서 제공하는 에이전트 목록 __랭체인의 사전 준비 __에이전트 생성 6-6 도구 __도구란? __랭체인에서 제공하는 도구 목록 __랭체인의 사전 준비 __구글 맞춤 검색 도구(google-search) __Wolfram Alpha 도구(wolfram-alpha) 6-7 메모리 __메모리란? __랭체인에서 제공하는 메모리 목록 __랭체인의 사전 준비 __ConversationBufferMemory __ConversationBufferWindowMemory __ConversationTokenBufferMemory __ConversationSummaryMemory __ConversationSummaryBufferMemory ▣ 7장: ChatGPT 플러그인 7-1 ChatGPT 플러그인 사용법 __ChatGPT 플러그인 개요 __제공되는 ChatGPT 플러그인 __ChatGPT 플러그인 사용법 7-2 ChatGPT 플러그인을 만드는 방법 __ChatGPT 플러그인 제작 개요 __ChatGPT 플러그인 제작 과정 7-3 ChatGPT 검색 플러그인 __ChatGPT Retrieval Plugin 개요 __벡터 데이터베이스 준비 __JWT 토큰 준비 __웹 애플리케이션 실행 __인덱스에 초기 데이터 추가 __웹 애플리케이션의 동작 확인 __랭체인에서 조작
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