최신 인공지능 API를 이용해 나만의 인공지능 서비스를 만들어 보세요!
이 책은 챗GPT를 비롯한 다양한 생성형 인공지능 API를 사용하는 방법과 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 다룬다. 컴퓨터 프로그래밍 경험이 없는 초보자도 배우고 따라 할 수 있도록 파이썬의 기본 문법부터 인공지능 웹 앱을 만드는 데 필요한 내용까지 다양한 예제와 함께 알기 쉽게 설명한다. 머신러닝이나 인공지능에 관한 전문적인 지식이 없더라도 최신 개발된 인공지능 API를 이용해 다양한 인공지능 앱을 만드는 방법을 상세히 설명하고 있어 자신만의 인공지능 서비스를 준비 중인 분에게 훌륭한 지침서가 될 것이다.
★ 이 책에서 다루는 인공지능 API ★
◎ OpenAI의 인공지능 API(챗 완성 API, 이미지 API, 오디오 API)
◎ Kagi의 요약 API
◎ DeepL의 번역 API
★ 이 책에서 만드는 인공지능 애플리케이션 ★
◎ 유튜브 콘텐츠 분석 및 챗봇 만들기
◎ 인공지능 이미지 생성 애플리케이션
◎ 인공지능 PDF 문서 요약 애플리케이션
◎ 인공지능 유튜브 동영상 요약 애플리케이션
◎ 챗GPT의 함수 호출(Function Calling) 기능을 활용해 웹 서비스와 연동하기
[PART 01] 챗GPT와 파이썬
▣ 01장: 준비하기
1.1 초거대 AI
__1.1.1 GPT가 바꾼 일상
__1.1.2 대규모 언어 모델(LLM)
1.2 파이썬 시작하기
__1.2.1 파이썬의 특징
__1.2.2 파이썬 개발 환경 설치
__1.2.3 파이썬 실행하기
1.3 주피터 노트북 활용
__1.3.1 주피터 노트북 실행과 노트북 생성
__1.3.2 주피터 노트북 주요 기능 둘러보기
__1.3.3 주피터 노트북에서 코드 작성
__1.3.4 운영체제 명령어 실행
__1.3.5 파일을 쓰고 불러오고 실행하기
1.4 정리
▣ 02장: 파이썬 기본 문법
2.1 변수와 자료형
__2.1.1 변수
__2.1.2 숫자(int, float)
__2.1.3 문자열(str)
__2.1.4 불(bool)
__2.1.5 리스트(list)
__2.1.6 튜플(tuple)
__2.1.7 세트(set)
__2.1.8 딕셔너리(dict)
2.2 제어문
__2.2.1 조건문
__2.2.2 반복문
2.3 데이터의 출력
__2.3.1 기본 출력
__2.3.2 형식 지정 출력
2.4 예외 처리
__2.4.1 try ~ except 사용
__2.4.2 try ~ finally 사용
2.5 정리
▣ 03장: 함수와 모듈
3.1 함수
__3.1.1 함수의 정의와 호출
__3.1.2 내장 함수
3.2 모듈
__3.2.1 모듈 만들고 불러오기
__3.2.2 내장 모듈
3.3 정리
▣ 04장: 파일 읽고 쓰기와 문자열 처리
4.1 파일 읽고 쓰기
__...4.1.1 파일을 읽고 쓰기 위한 기본 구조
__4.1.2 파일 읽기
__4.1.3 텍스트 파일을 한 줄씩 읽어 처리하기
__4.1.4 파일 쓰기
__4.1.5 with 문으로 파일 읽고 쓰기
4.2 문자열 처리
__4.2.1 문자열 분리하기
__4.2.2 불필요한 문자열 삭제하기
__4.2.3 문자열 연결하기
4.3 내장 모듈을 활용한 문자열 처리
__4.3.1 문자열 나누기
__4.3.2 문자열 축약하기
4.4 정리
[PART 02] 인공지능 API 활용하기
▣ 05장: 웹 API 기초
5.1 웹 API의 이해
__5.1.1 웹 데이터의 요청과 응답 과정
__5.1.2 웹 페이지 언어(HTML) 구조
__5.1.3 웹 API의 데이터 획득 과정
__5.1.4 웹 API의 인증 방식
__5.1.5 응답 데이터의 형식 및 처리
5.2 Requests 라이브러리로 요청하고 응답받기
__5.2.1 Requests 라이브러리 사용 설명
__5.2.2 웹 사이트 주소에 부가 정보 추가하기
5.3 정리
▣ 06장: 자연어를 이해하고 생성하는 OpenAI 모델
6.1 OpenAI 소개
__6.1.1 OpenAI의 챗GPT와 DALL·E
__6.1.2 OpenAI API 둘러보기
6.2 OpenAI API 사용을 위한 API 키 생성
__6.2.1 OpenAI 회원 가입 및 로그인
__6.2.2 OpenAI API 키 생성
6.3 OpenAI의 모델
__6.3.1 GPT-3.5와 GPT-4 모델
__6.3.2 DALL·E와 Whisper 모델
__6.3.3 모델 테스트를 위한 플레이그라운드
6.4 OpenAI API 사용하기
__6.4.1 OpenAI 파이썬 라이브러리 설치
__6.4.2 Completions API 이용해 텍스트 완성하기
__6.4.3 Chat Completions API를 이용한 챗봇 만들기
__6.4.4 Chat Completions API를 이용한 함수 호출
__6.4.5 Image API를 이용한 이미지 생성
__6.4.6 Audio API를 이용한 음성 추출
__6.4.7 OpenAI 토큰 계산하기
6.5 정리
▣ 07장: 웹 콘텐츠를 요약하는 유니버설 서머라이저
7.1 유니버설 서머라이저 소개 및 API 토큰 생성
__7.1.1 유니버설 서머라이저의 특징
__7.1.2 Kagi 회원 가입과 로그인
__7.1.3 Kagi API 토큰 생성
__7.1.4 유니버설 서머라이저 웹 앱 둘러보기
7.2 유니버설 서머라이저 API 사용하기
__7.2.1 콘텐츠 요약을 위한 API 이용 방법
__7.2.2 URL 입력을 통한 콘텐츠 내용 요약
__7.2.3 텍스트 내용 요약
7.3 정리
▣ 08장: 자연스러운 번역을 수행하는 DeepL
8.1 DeepL 둘러보기
8.2 DeepL API 사용을 위한 API 키 생성
__8.2.1 DeepL 회원 가입과 플랜 선택
__8.2.2 DeepL API 인증키 생성하기
8.3 DeepL API를 활용한 번역
__8.3.1 텍스트 번역
__8.3.2 문서 파일 번역
8.4 정리
▣ 09장: 유튜브 콘텐츠 분석 및 챗봇 만들기
9.1 유튜브 콘텐츠 정보 가져오기
__9.1.1 유튜브 동영상 관련 정보 가져오기
__9.1.2 유튜브 자막 정보 가져오기
9.2 유튜브 동영상 요약, 음성 추출, 번역
__9.2.1 유튜브 동영상 내용 요약
__9.2.2 비디오, 오디오 파일의 음성을 텍스트로 추출
__9.2.3 동영상 자막 번역
__9.2.4 번역한 자막으로 유튜브 보기
9.3 유튜브 내용으로 학습한 챗봇 만들기
__9.3.1 유튜브 비디오 자막 정보 활용
__9.3.2 음성에서 추출한 정보 활용
9.4 요약
[PART 03] 실전! 인공지능 애플리케이션 개발하기
▣ 10장: 스트림릿으로 웹 앱(Web App) 만들기
10.1 스트림릿 둘러보기
__10.1.1 데모 웹 앱으로 스트림릿 맛보기
__10.1.2 스트림릿 웹 앱 코드 실행 방법
__10.2.1 텍스트 요소
10.2 스트림릿 기본 기능
__10.2.2 입력 위젯
__10.2.3 미디어 요소
__10.3.1 레이아웃과 컨테이너
10.3 스트림릿 고급 기능
__10.3.2 세션 상태와 콜백 함수
__10.3.3 스트림릿 클라우드에 웹 앱 배포
10.4 정리
▣ 11장: 인공지능 이미지 생성기
11.1 번역 텍스트로 이미지 생성
11.2 상세 묘사로 이미지 생성
11.3 이미지를 생성하는 웹 앱
11.4 정리
▣ 12장: 인공지능 PDF 문서 요약기
12.1 PDF 문서 읽기
12.2 PDF 문서 요약하기
12.3 요약한 내용 번역하기
12.4 PDF 문서를 요약하는 웹 앱
12.5 정리
▣ 13장: 인공지능 유튜브 동영상 요약기
13.1 유튜브 동영상 자막 가져오기
13.2 긴 자막을 분리해 요약하기
13.3 유튜브 동영상 요약 웹 앱
13.4 정리
▣ 14장: 인공지능과 웹 서비스 연결
14.1 날씨 정보 가져오기
__14.1.1 날씨 제공 서비스의 웹 API 키 생성
__14.1.2 Weather API 이용 방법
__14.1.3 Weather API를 활용해 날씨 정보 가져오기
__14.1.4 OpenAI의 함수 호출로 날씨 정보 가져오기
14.2 이메일 보내기
__14.2.1 이메일을 보내기 위한 사전 준비
__14.2.2 파이썬 코드로 이메일 보내기
__14.2.3 OpenAI의 함수 호출로 이메일 보내기
14.3 정리
▣ 부록A
A.1 환경 변수 설정
__A.1.1 PYTHONPATH 환경 변수 설정
__A.1.2 API 키 환경 변수 설정
최은석 [저]
GIST에서 박사학위를 받고 삼성전자에서 센서 기반 인터랙션 설계, 센서 신호 처리, 임베디드 시스템 S/W 관련 업무를 하고 있다. 항상 좀 더 좋은 방법이 없을까 고민하며 새로운 아이디어를 제시하고 구현하는 과정을 즐긴다. 파이썬을 이용한 업무 자동화, 데이터 처리 및 분석, 마이크로컨트롤러 응용에 관심이 많으며 주변 사람들에게 파이썬의 편리함을 알리고 있다.
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