ISO 인공지능지도사/GPT프롬프트: 40강의로 열어가는 언어 모델링 미래
인공지능의 새로운 물결 속에서 GPT는 언어와 통신의 경계를 허물고 있습니다.
ISO인공지능지도사/GPT프롬프트 과정은 이 혁신적 기술의 기초부터 심화 학습까지 여러분을 인도하는 교육의 나침반입니다.
이번 포스팅에서는 여러분이 이 과정에서 경험하게 될 강의 커리큐럼의 구성을 소개하고자 합니다.
인공지능지도사 (전공필수 이론 22강의)
- 인공지능의 정의와 분류부터 시작하여 역사와 발전, 주요분야와 특징까지 22강의 과정을 통해 전반적인 AI 지식을 탐색합니다.
- 인공지능을 구현하기 위한 기본적인 도구와 프로그래밍 언어, 라이브러리, 프레임워크, 데이터셋, 하드웨어에 대해 학습합니다.
- 인공지능의 책임과 법적 문제, 도덕적 가치, AI 편향과 같은 중요한 이슈들을 다룹니다.
- 산업별 AI혁신 동향을 파악하고, AI 프로젝트의 전체적인 프로세스를 이해합니다.
GPT프롬프트 심화강의 (이론 13강의 )
- GPT의 역사와 진화를 통해 언어 모델이 어떻게 발전해 왔는지를 배웁니다.
- 자연어 처리와 GPT의 발전을 연계하여, 언어 이해와 생성 기술의 현대적 적용을 탐구합니다.
- GPT 작동 방식과 학습 과정에 대해 심층적으로 이해하고, 실제 적용 사례를 학습합니다.
- 프롬프트와 질문 기술을 통해 GPT를 보다 효과적으로 활용하는 방법을 배웁니다.
실전심화 (실기 5강의)
- 멀티모달과 프롬프트의 다양한 형태를 비교하며, GPT의 주요 기능을 심층적으로 탐구합니다.
- GPT의 활용도를 극대화하기 위한 치트키, API 키, 프롬프트 수정 방법을 실습합니다.
- 고급 프롬프트 작성과 매개변수 조정을 통해 GPT 모델의 성능을 최적화하는 방법을 학습합니다.
- 이 교육 과정은 AI와 GPT의 이론부터 실제 적용까지 전반적인 지식을 습득하는 데 이상적입니다.
- 여러분이 이 분야의 전문가로 성장하기 위한 실질적인 지식과 기술을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.
커리큐럼 상세 소개
인공지능지도사 (전공필수)
1 인공지능의 정의와 분류
2 인공지능의 역사와 발전
3 인공지능의 주요분야와 특징 (기계학습 • 딥러닝)
4 자연어 처리 + 프로그래밍 언어 및 API
5 인공지능 이해에 필요한 기본 수학 및 통계 지식
6 인공지능을 구현하기 위한 도구(코드.프로그래밍언어.라이브러리.프레임워크,데이터셋,하드웨어 )
7 인공지능의 책임과 법적 문제
8 인공지능의 도덕적 가치 + AI 편향
9 데이터 프라이버시와 AI
10 인공지능의 규제와 관리
11 AI 핵심 기술① – 자연어 처리 컴퓨터비전 및 이미지 인식
12 AI 핵심기술②: 음성인식.기계학습.딥러닝
13 AI핵심기술 ③강화학습.로보틱스.이머시브테크놀로지. 감정인식
14 인공지능 학습방법
15 AI 기술의 적용-문제 유형에 따른 선택
16 신경망 구조의 다양성
17 AI 기술 주요 응용분야
18 산업별 AI혁신 동향 및 AI기술 선택 방법
19 AI 프로젝트의 전체적인 프로세스
20 데이터 수집과 정제 – AI 프로젝트를 위한 필수 가이드
21 딥러닝 모델 학습 및 최적화 – 성능 향상을 위한 전략과 기술
22 모델 평가와 배포 – 성능 측정부터 실제 서비스까지
GPT프롬프트 (종목)
1 GPT 역사와 진화
2 자연어 처리와 GPT의 발전
3 인공지능과 언어
4 GPT작동방식 및 학습과정
5 프롬프트와 효과적인 질문기술
6 GPT-효과적인 질문전략 수립
7 GPT사용시 주의사항+ 프롬프트 활용
8 실생활에서 GPT활용하기
9 GPT를 활용한 창조적 업무 솔루션 (글쓰기, 요약, 번역)
10 GPT를 활용한 창조적 업무 솔루션( 번역)
11 GPT를 활용한 비즈니스 업무 향상
12 인공지능 윤리와 GPT
13 GPT 한계와 문제점
실기(GPT 실전 심화)
1 멀티모달. 간결형 VS 서술형 프롬프트
2 GPT의 주요 기능(글쓰기.요약.번역.시각적 데이터 생성)
3 치트키활용. API키.프롬프트 수정
4 고급프롬프트 작성. GPT매개변수
5 GPT의 한계 인식. 환각작용 감소
