Description
업계와 학계에서 다루는 가장 일반적인 생성형 AI 활용 사례와 작업을 이해할 수 있습니다!
오늘날 기업은 자사의 제품과 서비스에 생성형 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 그러나 이 기술의 영향력과 잠재력에 대해 과장된 정보와 오해가 많이 존재합니다. AWS의 크리스 프레글리, 안체 바르트, 셸비 아이겐브로데는 이 책에서 CTO, 머신러닝 실무자, 애플리케이션 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 이 흥미로운 신기술을 실용적으로 활용하는 방법을 찾도록 도와줍니다.
이 책을 통해 활용 사례 정의, 모델 선택, 모델 미세 조정, 검색 증강 생성, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 모델 양자화, 최적화, 배포 등 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기를 배울 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM), 이미지 생성을 위한 스테이블 디퓨전, 이미지 관련 질문에 답하는 Flamingo, IDEFICS 같은 멀티모달 모델 등 다양한 유형의 모델도 살펴봅니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 생성형 AI를 비즈니스 현장에 적용하는 방법
◎ 작업에 가장 적합한 생성형 AI 모델을 결정하는 방법
◎ 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습을 수행하기
◎ 저순위 적응(LoRA)으로 데이터 세트에 맞게 생성형 AI 모델을 미세 조정하기
◎ 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 생성형 AI 모델을 인간의 가치에 맞추는 방법
◎ 검색 증강 생성(RAG)으로 모델을 증강하기
◎ 랭체인, ReAct 같은 라이브러리를 활용해 에이전트와 액션을 개발하기
◎ 아마존 베드록으로 생성형 AI 애플리케이션을 만드는 방법
오늘날 기업은 자사의 제품과 서비스에 생성형 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 그러나 이 기술의 영향력과 잠재력에 대해 과장된 정보와 오해가 많이 존재합니다. AWS의 크리스 프레글리, 안체 바르트, 셸비 아이겐브로데는 이 책에서 CTO, 머신러닝 실무자, 애플리케이션 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 이 흥미로운 신기술을 실용적으로 활용하는 방법을 찾도록 도와줍니다.
이 책을 통해 활용 사례 정의, 모델 선택, 모델 미세 조정, 검색 증강 생성, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 모델 양자화, 최적화, 배포 등 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기를 배울 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM), 이미지 생성을 위한 스테이블 디퓨전, 이미지 관련 질문에 답하는 Flamingo, IDEFICS 같은 멀티모달 모델 등 다양한 유형의 모델도 살펴봅니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 생성형 AI를 비즈니스 현장에 적용하는 방법
◎ 작업에 가장 적합한 생성형 AI 모델을 결정하는 방법
◎ 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습을 수행하기
◎ 저순위 적응(LoRA)으로 데이터 세트에 맞게 생성형 AI 모델을 미세 조정하기
◎ 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 생성형 AI 모델을 인간의 가치에 맞추는 방법
◎ 검색 증강 생성(RAG)으로 모델을 증강하기
◎ 랭체인, ReAct 같은 라이브러리를 활용해 에이전트와 액션을 개발하기
◎ 아마존 베드록으로 생성형 AI 애플리케이션을 만드는 방법
AWS로 구현하는 생성형 AI
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