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

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비전공자도 오픈AI API로 상용 서비스를 만들 수 있을까요?
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오픈AI LLM 모델을 파이썬 코드에 연동하여 자동화 시스템을 구축하는 방법은?
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단순 챗봇을 넘어 이미지와 음성을 결합한 멀티모달 서비스 기획이 막막한가요?
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API 에러 처리, 토큰 관리, 비용 최적화 등 현업의 디테일이 궁금한가요?
root@user:~#
나만의 데이터로 AI를 학습시키는 파인 튜닝과 임베딩의 차이를 명확히 알고 싶나요?
GPT-4(텍스트), DALL-E 3(이미지), Whisper(음성) 등 최신 모델을 활용해 멀티모달 서비스를 구현합니다.
단순 실습용이 아닌, 실제 배포 가능한 수준의 레시피 생성기, RAG 기반 연구 보조 툴을 직접 개발합니다.
프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 임베딩, 함수 호출(Function Calling) 등 실무 필수 스킬을 전수합니다.
API 비용 40% 절감 노하우, 콘텐츠 모더레이션, 윤리 가이드라인 등 서비스 운영을 위한 전략을 제공합니다.
오픈AI 계정 설정, API Key 발급 및 보안 관리, 필수 파이썬 라이브러리 설치 등 완벽한 개발 환경을 세팅합니다.
현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformer)의 원리와 LLM의 작동 방식을 이해하여 응용력을 기릅니다.
토큰(Token) 비용 계산법과 원하는 답변을 정확히 얻어내는 제로샷/퓨샷 프롬프트 테크닉을 마스터합니다.
벡터 검색을 위한 임베딩 활용법과 나만의 데이터로 모델을 학습시키는 파인 튜닝(Fine-tuning)을 실습합니다.
텍스트로 고품질 이미지를 생성하고, 이미지를 분석하여 정보를 추출하는 비전 기능을 애플리케이션에 탑재합니다.
인간 수준의 음성 인식(Whisper)과 자연스러운 음성 합성(TTS) 기술을 활용해 대화형 AI 인터페이스를 구축합니다.
POINT 01
단순한 코드 따라치기가 아닙니다. 현업에서 실제 사용하는 확장 가능한 서비스 아키텍처와 클린 코드 작성법을 배웁니다.
POINT 02
구조화된 JSON 출력, 대용량 배치 처리, Function Calling 등 애플리케이션의 완성도를 결정짓는 고급 기술을 다룹니다.
POINT 03
GPT-4(텍스트)뿐만 아니라 DALL-E(이미지), Whisper(음성)를 자유자재로 결합하여 경쟁력 있는 멀티모달 서비스를 기획합니다.
POINT 04
복잡한 파라미터 튜닝, API 버전 관리, 비용 폭탄 방지 등 독학으로는 알기 어려운 시행착오 방지 가이드를 제공합니다.
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.
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.
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.
A. 적극 권장합니다. 강의에서 제공하는 모든 소스 코드는 수강생분의 자산입니다. 이를 바탕으로 포트폴리오를 구성하거나 실제 비즈니스 모델(BM)로 발전시켜 수익을 창출해 보세요.
01-01차시 강의 소개
02
01-02차시 오픈AI 소개
03
01-03차시 오픈AI 이야기
04
01-04차시 오픈AI는 어떻게 작동할까
05
01-05차시 왜 오픈AI가 필요한가
06
01-06차시 산업 분야에서의 오픈AI 활용 이점
07
01-07차시 오픈AI 계정 설정
08
01-08차시 오픈AI 플랫폼 시작하기
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01-09차시 API 키란 무엇이며, 어떻게 보호할 수 있을까
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01-10차시 오픈AI 모델 이해하기
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01-11차시 오픈AI 라이브러리
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01-12차시 오픈AI 변경 로그
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02-01차시 AI의 진화: 규칙 기반 시스템에서 딥러닝까지
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02-02차시 트랜스포머와 생성형 AI의 동작 원리
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02-03차시 트랜스포머의 어텐션 메커니즘 이해하기
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02-04차시 LLM에서 사전 학습과 파인튜닝의 역할
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02-05차시 기초 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
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02-06차시 토크나이제이션(Tokenization)과 AI 모델에 미치는 영향
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02-07차시 제로샷(Zero-Shot) 및 퓨샷(Few-Shot) 프롬프트 기법
20
02-08차시 정확도 향상을 위한 LLM 그라운딩(Grounding)
21
02-09차시 인코더가 LLM이 프롬프트를 처리하도록 도와주는 원리
22
02-10차시 언어 모델의 편향과 공정성 탐구
23
02-11차시 생성형 AI에서 멀티모달 입력 통합하기
24
02-12차시 AI 시스템에서의 강화학습(Reinforcement Learning)
25
02-13차시 생성형 AI의 윤리적 고려사항
26
03-01차시 텍스트 생성 개요
27
03-02차시 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
28
03-03차시 실전 응용
29
03-04차시 채팅 생성(Chat Completions)
30
03-05차시 API 키를 안전하게 생성하는 방법
31
03-06차시 프로젝트 1: 레시피 생성기
32
03-07차시 프로젝트 2: 기사 번역
33
03-08차시 오픈AI를 활용한 감정 분석
34
03-09차시 오픈AI 어시스턴트 개요
35
03-10차시 어시스턴트(Assistant) 만들기
36
03-11차시 프로젝트 3: AI 연구 도우미
37
03-12차시 프로젝트 4: 개인 트레이너
38
03-13차시 파인튜닝(Fine-Tuning)
39
03-14차시 임베딩(Embeddings)
40
03-15차시 임베딩(Embeddings) 실습
41
03-16차시 텍스트 음성 변환(Text to Speech)
42
03-17차시 음성 인식(Speech to Text)
43
04-01차시 구조화된 출력
44
04-02차시 함수 호출과 구조화된 출력
45
04-03차시 고급 활용
46
04-04차시 배치 처리(Batch Processing)
47
04-05차시 중재(Moderation)
48
05-01차시 오픈AI 비전(시각) 개요
49
05-02차시 DALL-E 정의와 작동 원리
50
05-03차시 DALL-E의 진화: DALL-E 1에서 DALL-E 3까지
51
05-04차시 DALL-E 텍스트 투 이미지 생성 이해하기
52
05-05차시 다양한 산업에서의 DALL-E 실제 활용 사례
53
05-06차시 대조적 언어-이미지 사전학습(CLIP) 소개
54
05-07차시 프로젝트 1 이미지 생성기
55
05-08차시 프로젝트 2 이미지 캡셔닝
56
05-09차시 파인튜닝(Fine-Tuning)
57
05-10차시 실전 비전(Vision) 응용 사례
58
05-11차시 한계점, 도전과제, 그리고 윤리적 고려사항
59
05-12차시 오픈AI 비전의 미래 동향과 혁신
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