GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍 pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 이 책은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 채팅 AI를 개발하는 방법을 안내합니다. 파이썬의 기초 문법부터 라마인덱스를 활용한 파인튜닝 방법과 복잡한 작업을 수행하는
관련 교재 pdf 모음
책 소개
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 분에게 필요합니다 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 방법을 익힙니다
ChatGPT 인공지능 프로그래밍 pdf
▣ 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 OpenAI 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