06월 15일(일) 개강
06.15(일) ~ 07.06(일)
・ 교육과정 | OpenAI 기반 LLM 응용 애플리케이션 개발자 과정 ※ 32시간 교육 |
・ 학습난이도 | 초급~중급 |
・ 강의시간표 | 일요반(중소기업 O, 대기업O) 06.15(일) ~ 07.06(일) 09:30 ~ 18:30 (8시간/ 4일) ※ 상기 교육시간은 상황에 따라 변동이 가능합니다. |
・ 교육장소 | 강남분원 |
・ 수강료 | 중소기업 : 전액 무료 대기업 : 자부담금 20% (회사결제, 개인결제 모두가능) |
수강료 안내 |
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어떤 교육 인가요? | 교육 목적 Python, OpenAI API 활용, Flask를 이용하여 거대 언어 모델 AI 플랫폼 활용 애플리케이션 서비스 제작 교육 대상 및 전망 •OpenAI API 활용 거대 언어 모델 AI 플랫폼 애플리케이션을 개발하려는 개발자 과정소개 Python 기본 문법을 습득 후 OpenAI API 키 발급, Text Completions, Whisper API를 사용한 Speech_to_Text model 사용 , Embedding API 사용 실습, Python 연동 모듈 제작, API 활용 번역기의 제작, 추천 시스템의 제작, Text 요약, 감정 분석, langchain youtube 요약 서비스, Code interpreter를 이용한 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝의 구현 및 다양한 API 활용 예제를 제작 실습하며, 사용자 인터페이스 제작을 위해 Flask + Oracle을 사용하여 최종적으로 배포 및 운용이 가능한 시스템을 제작하는 과정입니다. 교육 진행 • 실습 위주의 교육 진행 학습목표 ㆍ Python, OpenAI API, FastAPI를 이용하여 거대언어 모델 GPT 활용 개발자 양성을 목표로 합니다. 과정 강점 ㆍ OpenAI API를 이용한 ChatGPT 활용 개발자 양성을 위한 Python 기본 문법, OpenAI API를 활용한 번역기, 추천 시스템, Text 요약, 감정 분석, Code interpreter를 이용한 데이터 분석 이용 등의 활용 방법, Flask를 이용한 웹 서비스 적용을 강점으로 합니다. 교육과정 로드맵
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교육은 이렇게 진행됩니다. |
장비 1. 데이터 분석 언어 및 도구 Python 2020-10-05 https://www.python.org/ 3.9.16 최소한의 코드로 직관적인 데이터 분석이 가능한 언어
2. 거대언어 모델 ChatGPT 2022-11-30 https://chat.openai.com/ 3.5 자연어 처리에 기반한 거대 언어 모델
3.Flask 2023-04-26 https://pypi.org/project/Flask/ 2.3.1 웹서비스 구축 파이썬 패키지
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수강료 안내
과정명 | 재직자 국비지원 과정 |
OpenAI 기반 LLM 응용 애플리케이션 개발자 과정 | 국비지원 전액무료 |
어떤 교육인가요?
교육 목적
Python, OpenAI API 활용, FastAPI를 이용하여 거대 언어 모델 AI 플랫폼 활용 애플리케이션 서비스 제작
교육 대상 및 전망
•OpenAI API 활용 거대 언어 모델 AI 플랫폼 애플리케이션을 개발하려는 개발자
과정 소개
Python 기본 문법을 습득 후 OpenAI API 키 발급, Text Completions, Whisper API를 사용한 Speech_to_Text model 사용 , Embedding API 사용 실습, Python 연동 모듈 제작, API 활용 번역기의 제작, 추천 시스템의 제작, Text 요약, 감정 분석, langchain youtube 요약 서비스, Code interpreter를 이용한 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝의 구현 및 다양한 API 활용 예제를 제작 실습하며, 사용자 인터페이스 제작을 위해 Flask + Oracle을 사용하여 최종적으로 배포 및 운용이 가능한 시스템을 제작하는 과정입니다.
교육 진행
ㆍ실습 위주의 교육 진행
학습 목표
ㆍPython, OpenAI API, Flask를 이용하여 거대언어 모델 GPT 활용 개발자 양성을 목표로 합니다.
과정 강점
ㆍOpenAI API를 이용한 ChatGPT 활용 개발자 양성을 위한 Python 기본 문법, OpenAI API를 활용한 번역기, 추천 시스템, Text 요약, 감정 분석, Code interpreter를 이용한 데이터 분석 이용 등의 활용 방법, Flask를 이용한 웹 서비스 적용을 강점으로 합니다.
교육과정 로드맵
| 1. Conda를 이용한 Python기반 가상환경 생성. |
| 2. Google Colab 설정 |
| 3. ChatGPT 기본 사용법 |
| 4. OpenAI API 신청 및 호출 |
| 5. API 활용 어플리케이션 개발 |
| 6.. Flask를 이용하여 Web 인터페이스 제작 및 테스트 |
수강에 앞서
어떤게 필요한가요?
비대면 수업시 pc사양
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교육은 이렇게 진행됩니다.
과목명 : ChatGPT API를 활용한 웹서비스 구축
[모듈]
Python (8시간)
⦁ Anaconda install
⦁ Conda를 이용한 Python 기반 가상환경 생성
⦁ Jupyter Notebook 커널(Conda 가상환경) 연동
⦁ 시퀀스 자료형(str, list, tuple, Dictionary)
⦁ 제어문(if), sys.argv 사용, if문 실습, 반복문(While, for)
⦁ 함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴값
⦁ 모듈과 패키지의 사용, import의 사용
[모듈]
OpenAI API(16시간)
⦁ChatGPT 회원 가입, ChatGPT Plus GPT-4의 사용
⦁ ChatGPT 기본 사용법, Prompt 제작 방법
⦁ Python 개발과 ChatGPT 협업
⦁ OpenAI API 키 발급
⦁ OpenAI Chat, Completions API 사용 실습
⦁ OpenAI API, Python 연동 모듈 제작
⦁ API 활용 번역기의 제작
⦁ API 활용 추천 시스템의 제작
⦁ Text 요약, 댓글 요약, 뉴스 요약 서비스 제작
⦁ 감정 분석 서비스의 개발
⦁ Whisper API 사용, Speech_to_Text model 사용
⦁ langchain youtube 요약 서비스
⦁ Code interpreter를 이용한 데이터 분석, 머신러닝,딥러닝
⦁ Embedding API를 사용한 private GPT 구현
⦁ 다양한 API 활용 실습
[모듈]
FlaskI (8시간)
⦁ FastAPI 개발 환경 설치
⦁ MVT(Model, View, Template) 모델
⦁ 라우팅, 템플릿 엔진 이용하기
⦁ ChatGPT, Python, Flask 데이터 송수신 연동 및 테스트
⦁ Flask + OpenAI API + Oracle를 이용한 웹서비스 개발
장비
1. 데이터 분석 언어 및 도구 Python 2020-10-05 https://www.python.org/ 3.9.16 최소한의 코드로 직관적인 데이터 분석이 가능한 언어
2. 거대언어 모델 ChatGPT 2022-11-30 https://chat.openai.com/ 3.5 자연어 처리에 기반한 거대 언어 모델
2. Flask 2023-04-26 https://pypi.org/project/Flask/ 2.3.1 웹서비스 구축 파이썬 패키지
