생성형 AI 완전 정복

생성형 AI 완전 정복

$33.00
Description
입문부터 실무까지,
전문가 8인이 알려주는 생성형 AI 올인원 가이드!
텍스트를 생성하고, 이미지를 만들며, 코드를 작성하는 생성형 AI가 일상이 된 지금, 우리는 생성형 AI를 어디까지 이해하고, 어떻게 활용하고 있을까요? 이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자부터 실무 활용을 고민하는 독자까지 모두를 위한 종합 안내서입니다. AI를 가능성과 성장의 도구로 바라보며 우리 일상에, 업무에 도움이 되도록 하는 것이 이 책의 목표입니다.
이 책은 생성형 AI의 정의와 역사에서 출발해 LLM의 핵심 원리, 프롬프트 엔지니어링, 코드 생성과 소프트웨어 개발, RAG 기반 챗봇 구축, 이미지·동영상 생성, AI 에이전트와 자동화 워크플로까지 폭넓게 다룹니다. 이론 설명에 그치지 않고, 실제 API와 실습 환경을 활용한 예제를 통해 직접 AI를 활용해 볼 수 있도록 구성했습니다. 또한 생성형 AI의 법·윤리적 쟁점과 미래 전망까지 함께 짚으며, 기술의 발전 속에서 우리가 어떤 선택을 해야 하는지도 함께 고민합니다. 빠르게 변화하는 AI 시대에 이 책은 생성형 AI를 처음 접하는 독자에게는 든든한 길잡이가, 실무 활용을 고민하는 독자에게는 한 단계 도약을 위한 안내서가 되어줄 것입니다.
저자

정재민

CJ올리브네트웍스AX솔루션TECH팀에서프로젝트매니저로재직중이다.정보관리기술사,정보시스템수석감리원,데이터거래사로활동하고있으며,현재한양대학교기술경영전문대학원박사과정에재학중이다.연구분야는빅데이터를활용한기술가치분석,AI,머신러닝,데이터마이닝등이다.

목차

1장생성형AI의정의와역사
1.1생성형AI의정의
1.2생성형AI의역사적배경과발전
__1.2.1초기연구와개념적기초
__1.2.2인공신경망의등장과발전
__1.2.3이미지인식기술의발전
__1.2.4생성형AI기술의발전
__1.2.5자연어처리기술의발전

2장LLM
2.1LLM의개념과기초
__2.1.1LLM이란
__2.1.2생성형AI에서LLM의위치
__2.1.3기존언어모델과의차이점
2.2LLM을이해하기위해알아야할기술
__2.2.1트랜스포머
__2.2.2어텐션메커니즘
__2.2.3LLM훈련과정:데이터수집,전처리,훈련
__2.2.4사전훈련과미세조정기술
2.3대표적인LLM모델
__2.3.1GPT
__2.3.2BERT와T5
__2.3.3나에게맞는최적의모델찾기

3장프롬프트엔지니어링
3.1프롬프트엔지니어링의개념과기초
__3.1.1프롬프트엔지니어링이란
__3.1.2효과적인프롬프트엔지니어링의중요성
3.2프롬프트의구성요소와설계원칙
__3.2.1프롬프트의구성요소
__3.2.2프롬프트설계의원칙
3.3효과적인프롬프트를작성하기위한방법
__3.3.1퓨샷프롬프팅
__3.3.2생각의사슬프롬프팅
__3.3.3자기일관성프롬프팅
__3.3.4생성기반지식프롬프팅
3.4프롬프트엔지니어링을사용한다양한사례
__3.4.1블로그글,소설,광고카피작성하기
__3.4.2코드생성과문제해결을위한프롬프트
__3.4.3바이브코딩활용하기
3.5고급프롬프트엔지니어링
__3.5.1파라미터조정으로프롬프트개선하기
__3.5.2SystemMessage설정으로프롬프트개선하기

4장생성형AI실습환경준비
4.1실습하기전에꼭알아야할개념
__4.1.1구글코랩이란
__4.1.2주피터노트북이란
4.2환경설정
__4.2.1구글코랩환경설정
__4.2.2LLM모델을연동하기위한APIKey발급받기
__4.2.3OpenAIAPI를활용한기본예제실습
__4.2.4제미나이API를활용한기본예제실습

5장LLM을이용한S/W개발하기
5.1환경설정
__5.1.1비주얼스튜디오코드설치하기
__5.1.2ExtensionPackforJava설치하기
__5.1.3JDK(JavaDevelopmentKit)설치하기
__5.1.4JavaProject생성및실행하기
__5.1.5비주얼스튜디오코드에EasyCode익스텐션설치하기
5.2코드자동으로생성하기
__5.2.1다양한알고리즘코드자동으로생성하기
__5.2.2JUnit테스트코드작성하기
__5.2.3자동으로코드리팩터링하기
5.3코드설명하기
__5.3.1코드주석만들기
__5.3.2API문서만들기
5.4프로그램관련다양한활용팁
__5.4.1변수명과함수명추천받기
__5.4.2SQL문최적화하기
5.5LLM을이용한챗봇서비스개발하기
__5.5.1환경설정하기
__5.5.2백엔드구축하기
__5.5.3프런트엔드구축하기


6장RAG챗봇만들기부터파인튜닝까지구현하기
6.1RAG챗봇서비스개발
__6.1.1RAG란
__6.1.2RAG아키텍처의구조와장점
__6.1.3벡터데이터베이스적재를위한전처리작업
__6.1.4RAG구현절차와세부내용
6.2AzureAIStudio로RAG챗봇서비스제작하기
__6.2.1GPT-4o를기반으로사내문서요약챗봇만들기
__6.2.2sLLM기반도메인특화챗봇살펴보기
__6.2.3AzureAIStudio로sLLM구축하고파인튜닝챗봇만들기
6.3RAG기반의챗봇을실무에적용한사례

7장이미지프로젝트
7.1이미지생성형모델의개념과기초
__7.1.1이미지생성형모델이란
__7.1.2이미지생성형모델의발전
7.2이미지생성형모델기반구조
__7.2.1GAN기반구조
__7.2.2VAE기반구조
__7.2.3디퓨전모델기반구조
7.3이미지생성형서비스소개
__7.3.1이미지생성형서비스란
__7.3.2미드저니(Midjourney)
__7.3.3달리(DALL-E)
__7.3.4스테이블디퓨전(StableDiffusion)
7.4이미지생성형서비스심화
__7.4.1프로젝트개요및환경설정
__7.4.2모델을실제프로젝트에서활용하기

8장동영상프로젝트
8.1동영상생성형모델의개념과기초
__8.1.1동영상생성형모델이란
__8.1.2동영상생성형모델의발전
8.2T2V모델기반동영상생성기술
__8.2.1동영상VAE를이용한동영상정보의압축및복원
__8.2.2디퓨전모델을통한점진적노이즈추가학습
__8.2.3노이즈제거를통한동영상복원
__8.2.4FPS,시간적제어,시간기반업데이트
8.3동영상생성형서비스소개
__8.3.1소라(Sora)
__8.3.2비오(Veo)2
__8.3.3동영상생성형AI로쇼츠만들기

9장AI에이전트
9.1AI에이전트의개념과기초
__9.1.1AI에이전트란
__9.1.2AI에이전트의유형
__9.1.3AI에이전트프레임워크
__9.1.4AI에이전트활용분야
9.2AI에이전트만들기
__9.2.1CrewAI로에이전트만들기
__9.2.2AutoGen으로에이전트만들기
__9.2.3랭그래프로에이전트만들기
9.3n8n으로워크플로구축하기
__9.3.1n8n이란
__9.3.2n8n환경설정
__9.3.3n8n으로워크플로구축실습

10장생성형AI의법과윤리
10.1생성형AI관련법제도
__10.1.1생성형AI의국외법제도동향
__10.1.2생성형AI의국내법제도동향
10.2생성형AI의윤리적고려사항
__10.2.1생성형AI사용시윤리위험
__10.2.2생성형AI의윤리적활용방안

11장생성형AI의미래전망
11.1생성형AI의미래
__11.1.1진화하는AI와인간의상호작용
__11.1.2AGI와인간의공존

부록A아나콘다환경설정
A.1머신러닝실습패키지
__A.1.1아나콘다란

출판사 서평

텍스트,이미지,영상생성은기본!
RAG시스템구축과AI에이전트까지완벽마스터!
전문가8인이알려주는생성형AI완전정복!
이책은생성형AI전영역을체계적으로관통합니다.생성형AI의역사와발전과정,LLM의원리이해부터프롬프트엔지니어링,LLM을이용한챗봇서비스개발,AzureAIStudio를활용한RAG챗봇구축까지깊이있게다룹니다.또한,미드저니와달리를이용한이미지생성,소라와Veo2를이용한동영상제작,CrewAI/AutoGen/LangGraph기반의AI에이전트구축,n8n을활용한워크플로자동화까지폭넓게다루어,단순한기술소개를넘어실무적용에초점을맞춥니다.
전문가8인이집필한이책은입문자부터실무자까지아우르는통합가이드입니다.텍스트,이미지,동영상생성부터AI에이전트를활용한업무자동화까지한권으로완벽히마스터할수있습니다.또한저자들이직접운영하는네이버카페를통해질의응답과코드피드백을제공해,실제프로젝트에바로적용할수있는실무역량을갖출수있도록돕습니다.