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챗GPT만 썼던 당신, 이제는 프롬프트 엔지니어링으로 AI를 지배하라

AI Ecosystem for the Absolute Beginners - Hands-On

강사

요게시 라헤자

강의

30강

시간

5h 06m

수강기간

6개월

레벨

초급

정가

89,000

판매가

17,800

총 결제 금액

80%

17,800

평생교육이용권 사용안내

이 강의는 평생교육바우처로 결제할 수 있습니다.

인공지능의 기초 개념부터 생성형 AI의 최신 트렌드까지, 이론과 실습을 완벽하게 연결해 드립니다. AWS의 핵심 서비스를 활용해 나만의 챗봇과 이미지 생성 모델을 직접 구현해 보세요. 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있는 가장 친절한 실전 가이드입니다


AI ECOSYSTEM

HANDS-ON AWS COURSE FOR BEGINNERS

AI 생태계 완전 정복: AWS 실습으로 배우는 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI

AI가 코딩하는 시대, AI를 지휘하는 '설계자'가 되는 가장 확실한 방법

 
INTRODUCTION

🤖 AI가 코딩하는 시대,
개발자의 역할은 어떻게 바뀔까요?

이제 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, AI 모델의 원리를 이해하고 비즈니스 문제에 맞는 최적의 도구를 선택하며, AI가 최고의 결과물을 만들도록 '지시'하고 '설계'하는 능력이 핵심 경쟁력이 되었습니다.

이 강의는 복잡한 수학 이론 대신, AWS라는 강력한 클라우드 플랫폼 위에서 실제 AI 서비스를 직접 구축하고 운영하는 실전 경험에 집중합니다. 여러분은 AI 시대의 단순한 코드 사용자가 아닌, AI 기술을 자유자재로 지휘하는 'AI 아키텍트'이자 '전략가'로 거듭나게 될 것입니다.

AI 생태계 구조도

💡 완전 초보자도 괜찮습니다! 이 강의는 AI에 대한 사전 지식이 없는 입문자를 위해 설계되었습니다. AI의 기본 개념부터 시작하여 머신러닝, 딥러닝, 그리고 가장 핫한 생성형 AI까지, 전체 AI 생태계를 아우르는 폭넓은 시야를 제공합니다.

 
RESULTS

WHAT YOU'LL BUILD

🎯 강의를 듣고 나면 이런 결과물을 만들 수 있어요

실제 동작하는 AI 기반의 웹 서비스와 애플리케이션을 직접 만듭니다.

생성형 AI 웹앱

생성형 AI 웹앱

AWS Bedrock과 Flask를 활용하여 텍스트 프롬프트로 새로운 글과 이미지를 생성하는 웹 애플리케이션을 구축합니다.

지능형 AI 챗봇

AI 챗봇

텐서플로, NLTK 등 파이썬 라이브러리를 사용해 자연어 처리 기반의 대화형 챗봇을 직접 개발하고 학습시킵니다.

수요 예측 시스템

수요 예측 시스템

AWS Forecast를 이용해 시계열 데이터를 분석하고 미래 수요를 예측하여 비즈니스 의사결정을 돕는 시스템을 구현합니다.

이미지 분석 솔루션

이미지 분석 솔루션

AWS Rekognition을 활용하여 이미지 속 객체, 얼굴, 텍스트를 감지하고 분석하는 자동화된 이미지 처리 시스템을 구축합니다.

💪 강의를 통해 얻게 되는 역량

AI 모델의 전체 수명 주기(기획-개발-배포-운영)를 이해하고, 비즈니스 문제 해결을 위해 적절한 AI/ML 모델과 클라우드 서비스를 선택 및 활용하는 능력을 갖추게 됩니다. 또한, 생성형 AI 시대의 핵심 역량인 프롬프트 엔지니어링 기술을 습득하여 AI의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

 
CURRICULUM

📚 학습 내용

AI의 기초부터 고급 활용까지, 체계적인 커리큘럼을 통해 AI 전문가로 성장합니다.

💡 Tip: 모든 섹션은 이론 강의와 함께 AWS를 활용한 실습 데모가 포함되어 있어, 배운 내용을 즉시 적용하고 경험할 수 있습니다.

1: AI 기초와 생태계

AI 생태계

인공지능의 정의, 역사, 산업별 영향력과 함께 AI 모델의 전체 수명 주기를 학습합니다. AWS 클라우드 기초 실습도 진행합니다.

2: 머신러닝 & 딥러닝

신경망 구조

지도/비지도/강화 학습 등 ML의 핵심 원리와 데이터 전처리, 모델 평가 기법을 배웁니다. AWS Forecast와 Comprehend로 실습합니다.

3: 생성형 AI와 프롬프트

생성형 AI

LLM, 파운데이션 모델 등 GenAI의 핵심 알고리즘을 이해하고, 효과적인 결과물을 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링을 실습합니다.

4: 최종 프로젝트

프로젝트

지금까지 배운 모든 기술을 총동원하여 '생성형 AI 웹앱'과 '지능형 AI 챗봇'을 처음부터 끝까지 직접 개발합니다.

 
NOTICE

BEFORE YOU START

⚠️ 수강 전 참고 사항

원활한 학습을 위해 아래 내용을 꼭 확인해주세요.

🖥️ 실습 환경

  • AWS 계정: 실습을 위해 AWS 프리 티어(Free Tier) 계정이 필요합니다. (계정 생성 가이드 제공)

  • 개발 도구: 파이썬 3.x, 주피터 노트북 또는 VS 코드 사용을 권장합니다.

  • 운영 체제: 윈도우, 맥OS, 리눅스 환경 모두에서 실습 가능합니다.

📁 학습 자료

  • 모든 강의에서 사용되는 소스 코드와 데이터셋(JSON, CSV)이 제공됩니다. (깃허브 링크 제공)

  • 각 섹션별 핵심 내용을 요약한 강의 노트를 제공합니다.

📖 선수 지식 및 유의사항

  • 선수 지식: AI/ML에 대한 지식이 없어도 괜찮습니다. 단, 최종 프로젝트 수행을 위해 기본적인 파이썬 문법(변수, 함수, 제어문)에 대한 이해가 있으면 학습에 도움이 됩니다.

  • AI 윤리: 강의 후반부에서는 AI 기술의 잠재적 위험과 윤리적 책임에 대해서도 다룹니다. 기술의 올바른 사용법을 함께 고민합니다.

  • 질문/답변: 강의 Q&A 게시판을 통해 질문을 남겨주시면 최대한 빠르게 답변해 드립니다.

 
💪 여러분의 성공적인 AI 여정을 응원합니다!

강사

요게시 라헤자

요게시 라헤자

DevOps, 자동화 및 클라우드 코치 겸 컨설턴트이자 10년의 IT 경력을 가진 공인 DevOps 및 클라우드 전문가. OS, 소스 코드 관리, 빌드 및 릴리스 도구, 지속적 통합/배포/전달 도구, 컨테이너, 구성 관리 도구, 모니터링, 로깅 도구, 퍼블릭/프라이빗 클라우드와 같은 기술에 대한 전문 지식을 보유하고 있다. 다양한 포럼, 컨퍼런스, 웨비나, 블로그, 링크드인을 통해 전세계 청중과 자신의 기술 전문 지식을 공유하는 것을 좋아한다. 그는 ⌈Effective DevOps with AWS⌋, ⌈Automation with Puppet 5⌋, ⌈Automation with Ansible⌋ 제목의 IT 자동화 관련 서적을 집필했으며, 여러 출판사의 DevOps 관련 서적들을 검수하기도 했다.

커리큘럼

1_01_강의_소개

03:06

02

2_01_AI 소개, AI의 진화와 비즈니스 활용 이점

11:44

03

2_02_AI 생태계(Ecosystem)

06:14

04

2_03_AI의 실제 활용 사례

08:54

05

2_04_AI의 라이프사이클(Lifecycle)

08:07

06

2_05_AWS 클라우드 기초(입문자용)_선택 사항

31:53

07

2_06_다양한_AWS_인공지능(AI)_서비스_소개

16:13

08

2_07_Amazon Rekognition 시작하기 및 다양한 활용 사례

07:42

09

2_08_데모_Amazon_Rekognition_라벨_감지_및_안면_분석

13:13

10

3_01_머신러닝과 학습 유형 이해하기

07:35

11

3_02_데이터 전처리 기법, 모델 평가 및 검증

09:10

12

3_03_머신러닝(ML)의 실제 활용 사례

05:12

13

3_04_Amazon Forecast 시작하기 및 다양한 활용 사례

07:33

14

3_05_데모_Amazon Forecast를_활용한_시계열_예측

15:25

15

4_01_딥러닝과 인공신경망 시작하기

10:14

16

4_02_딥러닝(DL)의 실제 활용 사례

03:38

17

4_03_Amazon Comprehend 서비스 이해와 다양한 활용 사례

12:09

18

4_04_데모_Amazon_Comprehend를_이용한_감정_분석

06:54

19

5_01_GenAI(생성형 AI)와 그 장점 이해하기

05:41

20

5_02_핵심 생성형 AI 알고리즘, 모델 및 워크플로우

08:57

21

5_03_응용 분야와 미래 동향

07:48

22

5_04_생성형 AI 도구 모음

05:43

23

5_05_Amazon Bedrock 서비스, 워크플로우 및 활용 사례 이해하기

10:39

24

5_06_데모_Amazon_Bedrock_텍스트_생성,_챗봇,_이미지_생성

09:39

25

6_01_프롬프트 엔지니어링 이해하기

06:41

26

6_02_데모_ChatGPT를_이용한_프롬프트_엔지니어링

11:08

27

6_03_데모_Firebase Studio로 구축된 프로젝트

10:30

28

7_01_위험, 윤리적 고려사항 및 AI(인공지능) 모범 사례

13:09

29

8_01_캡스톤 프로젝트

17:24

30

9_01_마치며

14:33

수강 후기

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