나에게 필요한 지식과 기술을 검색해 보세요.

대표이미지

초보자도 바로 쓰는 API 연동 마스터 클래스: 머신러닝 기본부터 RAG 최적화까지

OpenAI: Introduction to Generative AI

강사

코드클라우드(KodeKloud), 개브 리지웨이

강의

59강

시간

6h 16m

수강기간

6개월

레벨

초급

정가

117,000

총 결제 금액

117,000

적립 예정

3,510P

오픈AI의 최신 기술을 활용해 단순한 이론을 넘어 실제 비즈니스에 적용 가능한 인공지능 애플리케이션을 직접 구축해 보세요. 파이썬 API 연동부터 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝까지 완벽하게 마스터할 수 있습니다.


파이썬 & 오픈AI Master Class

파이썬과 오픈AI API를 활용한
나만의 AI 서비스 구축

GPT 모델부터 DALL-E 멀티모달 개발 실무

단순 챗봇을 넘어 이미지, 음성까지. 10년 차 AI 스타트업 CTO의 아키텍처로 배우는 확장 가능한 애플리케이션 개발 6주 완성

오픈AI API 기반 멀티모달 서비스 아키텍처 다이어그램

이런 고민, 해보신 적 있나요?

root@user:~#

비전공자도 오픈AI API로 상용 서비스를 만들 수 있을까요?

root@user:~#

오픈AI LLM 모델을 파이썬 코드에 연동하여 자동화 시스템을 구축하는 방법은?

root@user:~#

단순 챗봇을 넘어 이미지와 음성을 결합한 멀티모달 서비스 기획이 막막한가요?

root@user:~#

API 에러 처리, 토큰 관리, 비용 최적화 등 현업의 디테일이 궁금한가요?

root@user:~#

나만의 데이터로 AI를 학습시키는 파인 튜닝과 임베딩의 차이를 명확히 알고 싶나요?

강의 핵심 포인트

01

오픈AI 풀스택 완전 정복

GPT-4(텍스트), DALL-E 3(이미지), Whisper(음성) 등 최신 모델을 활용해 멀티모달 서비스를 구현합니다.

02

상용화 수준의 파이썬 프로젝트

단순 실습용이 아닌, 실제 배포 가능한 수준의 레시피 생성기, RAG 기반 연구 보조 툴을 직접 개발합니다.

03

현업 엔지니어의 핵심 기술

프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 임베딩, 함수 호출(Function Calling) 등 실무 필수 스킬을 전수합니다.

04

비즈니스 최적화 가이드

API 비용 40% 절감 노하우, 콘텐츠 모더레이션, 윤리 가이드라인 등 서비스 운영을 위한 전략을 제공합니다.

무엇을 만드나요?

스마트 레시피 프로세스
Vision API

스마트 레시피 & 영양 설계사

냉장고 재료 인식부터 레시피 생성, 요리 이미지 완성까지 한 번에 처리하는 멀티모달 AI

RAG 기반

학술 연구 보조 & 요약 봇

수백 페이지의 논문을 벡터 DB에 임베딩하고, 핵심 내용만 정확하게 추출하여 요약하는 AI 도구

RAG 아키텍처 다이어그램
멀티모달 콘텐츠 생성 구조
Whisper+TTS

멀티모달 콘텐츠 크리에이터

음성 명령으로 블로그 글을 쓰고, 다시 자연스러운 AI 성우의 목소리로 변환하는 콘텐츠 자동화 시스템

커리큘럼

01

오픈AI 개발 환경 구축: API Key부터 라이브러리까지

오픈AI 계정 설정, API Key 발급 및 보안 관리, 필수 파이썬 라이브러리 설치 등 완벽한 개발 환경을 세팅합니다.

#Environment Setup #API Security
02

AI 모델의 이해: LLM과 트랜스포머 아키텍처

현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformer)의 원리와 LLM의 작동 방식을 이해하여 응용력을 기릅니다.

#Transformer #LLM Theory
03

프롬프트 엔지니어링 실전: 토큰화와 제로샷 러닝

토큰(Token) 비용 계산법과 원하는 답변을 정확히 얻어내는 제로샷/퓨샷 프롬프트 테크닉을 마스터합니다.

#Prompt Engineering #Cost Optimization
04

고급 기능 구현: 임베딩(Embeddings)과 파인 튜닝

벡터 검색을 위한 임베딩 활용법과 나만의 데이터로 모델을 학습시키는 파인 튜닝(Fine-tuning)을 실습합니다.

#RAG #Fine-tuning
05

시각적 지능: DALL-E 3와 컴퓨터 비전

텍스트로 고품질 이미지를 생성하고, 이미지를 분석하여 정보를 추출하는 비전 기능을 애플리케이션에 탑재합니다.

#DALL-E 3 #컴퓨터 비전
06

청각적 지능: Whisper STT와 TTS 활용

인간 수준의 음성 인식(Whisper)과 자연스러운 음성 합성(TTS) 기술을 활용해 대화형 AI 인터페이스를 구축합니다.

#Whisper #Speech-to-Text

왜 이 강의여야 할까요?

POINT 01

10년 차 AI CTO의 실무 아키텍처

단순한 코드 따라치기가 아닙니다. 현업에서 실제 사용하는 확장 가능한 서비스 아키텍처와 클린 코드 작성법을 배웁니다.

POINT 02

단순 호출을 넘어서는 고급 엔지니어링

구조화된 JSON 출력, 대용량 배치 처리, Function Calling 등 애플리케이션의 완성도를 결정짓는 고급 기술을 다룹니다.

POINT 03

텍스트/이미지/음성 멀티모달 통합

GPT-4(텍스트)뿐만 아니라 DALL-E(이미지), Whisper(음성)를 자유자재로 결합하여 경쟁력 있는 멀티모달 서비스를 기획합니다.

POINT 04

실패 비용을 줄이는 최고의 강의

복잡한 파라미터 튜닝, API 버전 관리, 비용 폭탄 방지 등 독학으로는 알기 어려운 시행착오 방지 가이드를 제공합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 파이썬 기초만 있어도 수강 가능한가요?

A. 네, 가능합니다. 본 강의는 파이썬의 기본 문법(변수, 함수, 제어문)만 이해하고 있다면 따라올 수 있도록 설계되었습니다. 복잡한 수학 공식보다는 라이브러리 활용과 서비스 구현에 초점을 맞춥니다.

Q. 오픈AI API 비용은 얼마나 드나요?

A. 실습 과정에서는 보통 5달러(약 6~7천원) 내외의 소액이 발생합니다. 신규 가입 시 제공되는 무료 크레딧을 활용할 수 있으며, 강의 내에서 비용을 최소화하는 토큰 관리 노하우도 함께 알려드립니다.

Q. 비전공자도 AI 서비스를 상용화할 수 있나요?

A. 물론입니다. 이 강의의 목표는 비전공자도 '작동하는 서비스'를 만드는 것입니다. 논리적인 기획력만 있다면, 제공해드리는 보일러플레이트 코드를 활용해 충분히 상용화 가능한 서비스를 구축할 수 있습니다.

Q. 강의에서 만든 코드를 제 포트폴리오나 사업에 써도 되나요?

A. 적극 권장합니다. 강의에서 제공하는 모든 소스 코드는 수강생분의 자산입니다. 이를 바탕으로 포트폴리오를 구성하거나 실제 비즈니스 모델(BM)로 발전시켜 수익을 창출해 보세요.


강사

코드클라우드(KodeKloud)

코드클라우드(KodeKloud)

뭄샤드 맨남베스가 설립한 유명한 온라인 학습 플랫폼으로 DevOps, 클라우드 컴퓨팅 및 자동화 분야에 주력하며 기술 교육의 변화에 전념하고 있습니다.

 

뭄샤드는 Dell EMC에서 솔루션 아키텍트 및 스토리지 운영 전문가로서 강력한 경력을 가지고 있으며, 스토리지 자동화, 클라우드 배포, 애플리케이션 현대화에 대한 풍부한 전문성을 제공합니다. 

 

코드클라우드(KodeKloud)에서는 이 경험을 바탕으로 AWS, Azure, Google Cloud DevOps 엔지니어와 같은 산업 인증과 면밀히 일치하는 전문가 중심의 강의를 개발합니다. 몰입형 실습 실험실과 실제 시나리오를 통해 코드클라우드는 학습자에게 인증 시험에 합격하고 현대의 경쟁적 기술 환경에서 성공하는 데 필요한 실용적인 기술과 자신감을 제공합니다.

개브 리지웨이

개브 리지웨이

파이썬, 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능 및 게임 개발 분야에서 다년간의 경험을 보유한 독학 개발자입니다. 독학 개발자로서 개브는 새롭고 복잡한 주제를 배우고 가르치는 데 무엇이 필요한지 잘 이해하고 있습니다. 그는 이러한 독특한 관점을 모든 강의에 적용합니다. 그의 기술은 판다스, 넘파이, 파이토치, 선형 회귀, 자연어 처리, 서포트 벡터 머신 등 다양한 도구와 라이브러리를 아우릅니다.

커리큘럼

01-01차시 강의 소개

02:48

02

01-02차시 오픈AI 소개

03:08

03

01-03차시 오픈AI 이야기

01:36

04

01-04차시 오픈AI는 어떻게 작동할까

04:31

05

01-05차시 왜 오픈AI가 필요한가

05:29

06

01-06차시 산업 분야에서의 오픈AI 활용 이점

05:23

07

01-07차시 오픈AI 계정 설정

03:38

08

01-08차시 오픈AI 플랫폼 시작하기

04:16

09

01-09차시 API 키란 무엇이며, 어떻게 보호할 수 있을까

02:34

10

01-10차시 오픈AI 모델 이해하기

10:19

11

01-11차시 오픈AI 라이브러리

05:28

12

01-12차시 오픈AI 변경 로그

04:42

13

02-01차시 AI의 진화: 규칙 기반 시스템에서 딥러닝까지

12:50

14

02-02차시 트랜스포머와 생성형 AI의 동작 원리

12:25

15

02-03차시 트랜스포머의 어텐션 메커니즘 이해하기

08:23

16

02-04차시 LLM에서 사전 학습과 파인튜닝의 역할

08:31

17

02-05차시 기초 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

12:39

18

02-06차시 토크나이제이션(Tokenization)과 AI 모델에 미치는 영향

08:22

19

02-07차시 제로샷(Zero-Shot) 및 퓨샷(Few-Shot) 프롬프트 기법

08:06

20

02-08차시 정확도 향상을 위한 LLM 그라운딩(Grounding)

07:52

21

02-09차시 인코더가 LLM이 프롬프트를 처리하도록 도와주는 원리

09:24

22

02-10차시 언어 모델의 편향과 공정성 탐구

06:56

23

02-11차시 생성형 AI에서 멀티모달 입력 통합하기

07:32

24

02-12차시 AI 시스템에서의 강화학습(Reinforcement Learning)

10:22

25

02-13차시 생성형 AI의 윤리적 고려사항

09:10

26

03-01차시 텍스트 생성 개요

16:08

27

03-02차시 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

06:47

28

03-03차시 실전 응용

02:33

29

03-04차시 채팅 생성(Chat Completions)

05:28

30

03-05차시 API 키를 안전하게 생성하는 방법

02:58

31

03-06차시 프로젝트 1: 레시피 생성기

10:10

32

03-07차시 프로젝트 2: 기사 번역

06:21

33

03-08차시 오픈AI를 활용한 감정 분석

06:24

34

03-09차시 오픈AI 어시스턴트 개요

05:41

35

03-10차시 어시스턴트(Assistant) 만들기

02:18

36

03-11차시 프로젝트 3: AI 연구 도우미

07:01

37

03-12차시 프로젝트 4: 개인 트레이너

09:07

38

03-13차시 파인튜닝(Fine-Tuning)

06:35

39

03-14차시 임베딩(Embeddings)

08:15

40

03-15차시 임베딩(Embeddings) 실습

02:56

41

03-16차시 텍스트 음성 변환(Text to Speech)

08:55

42

03-17차시 음성 인식(Speech to Text)

03:05

43

04-01차시 구조화된 출력

05:09

44

04-02차시 함수 호출과 구조화된 출력

04:40

45

04-03차시 고급 활용

05:07

46

04-04차시 배치 처리(Batch Processing)

06:56

47

04-05차시 중재(Moderation)

05:26

48

05-01차시 오픈AI 비전(시각) 개요

08:23

49

05-02차시 DALL-E 정의와 작동 원리

04:11

50

05-03차시 DALL-E의 진화: DALL-E 1에서 DALL-E 3까지

05:25

51

05-04차시 DALL-E 텍스트 투 이미지 생성 이해하기

05:30

52

05-05차시 다양한 산업에서의 DALL-E 실제 활용 사례

06:43

53

05-06차시 대조적 언어-이미지 사전학습(CLIP) 소개

04:16

54

05-07차시 프로젝트 1 이미지 생성기

05:39

55

05-08차시 프로젝트 2 이미지 캡셔닝

05:49

56

05-09차시 파인튜닝(Fine-Tuning)

03:26

57

05-10차시 실전 비전(Vision) 응용 사례

04:46

58

05-11차시 한계점, 도전과제, 그리고 윤리적 고려사항

04:59

59

05-12차시 오픈AI 비전의 미래 동향과 혁신

03:21

수강 후기

첫번째 리뷰어가 되어주세요.

소중한 후기가 다른 분들께 도움이 될 거에요.

117,000

117,000