초보자를 위한 생성형 인공지능
Generative AI, 대규모 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링 및 Azure OpenAI와 Power Platform 같은 도구를 사용한 인공지능 기반 애플리케이션 개발의 기초를 탐구하는 포괄적인 커리큘럼입니다.
강좌 개요
📚 콘텐츠 요약
생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 프롬프트 엔지니어링, 그리고 Azure OpenAI 및 Power Platform 같은 도구를 활용한 인공지능 기반 애플리케이션 개발의 핵심 개념을 탐구하는 포괄적인 과정입니다.
생성형 AI의 기본 원리를 익히고, 스케일에서부터 지능형 애플리케이션을 구축하세요.
감사의 말: 마이크로소프트, 아웃소스, 오픈AI.
🎯 학습 목표
- 토큰화, 주의 메커니즘, 비결정적 출력을 포함한 LLM의 기계적 내부 작동 원리를 설명합니다.
- 기초 모델, 오픈소스 대 비상용 모델, 인코더/디코더 아키텍처 등 다양한 LLM 카테고리를 비교하여 비즈니스 상황에 적합한 도구를 선택합니다.
- 모델 성능을 향상시키기 위한 전략을 평가하고, 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 피팅 튜닝 중 어느 방식을 선택할지 결정합니다.
- 프롬프트 엔지니어링을 정의하고, 생성형 AI의 주요 프로그래밍 인터페이스로서의 역할을 설명합니다.
- 베이스 LLM과 지시 조정된 LLM의 차이점을 이해하고, 각각이 토큰을 처리하는 방식을 설명합니다.
- 명령어, 주요 내용, 시그널, 템플릿을 사용해 복잡한 프롬프트를 구성합니다.
openai라이브러리를 사용해 텍스트 생성 애플리케이션을 구성하고 환경 변수를 관리하며 온도를 조절해 출력 다양성을 조정합니다.- 규칙 기반 챗봇과 맥락 인식 생성형 AI 애플리케이션의 차이점을 구분하고, 마이크로소프트의 책임 있는 AI 6원칙을 적용합니다.
- 텍스트를 임베딩(벡터)으로 변환하고 코사인 유사도를 적용하여 단순 키워드 매칭을 넘어서 관련 콘텐츠를 찾는 의미 기반 검색을 수행합니다.
- 이미지 생성 애플리케이션을 구축하고 구성하며, "메타 프롬프트"를 통해 콘텐츠 경계와 안전성을 정의합니다.
수업 共 7 课时 · 预计 21.0h
수업
Lesson
This lesson explores the evolution of AI from rigid, rule-based systems to modern Large Language Models that utilize tokenization, attention mechanisms, and statistical probability to generate human-like text. Students will learn how these non-deterministic models function and how to evaluate strategies like prompting, fine-tuning, and RAG to optimize AI performance for specific business needs.
This lesson introduces prompt engineering as the essential interface for guiding generative AI, distinguishing between base models and instruction-tuned models. Students learn to construct effective prompts by mastering tokenization, parameter adjustment, and structural techniques like delimiting to improve model accuracy and reliability.
This lesson explores the transition from traditional, deterministic programming to flexible Generative AI applications by mastering API security, environment configuration, and output control via temperature settings. Students will also learn to implement semantic search using embeddings and apply Microsoft’s Six Principles of Responsible AI to build reliable, context-aware solutions.
This lesson explores how to build secure, integrated AI solutions using low-code platforms like Microsoft Power Platform and advanced techniques such as meta-prompting and function calling. Students learn to bridge the gap between generative models and external data while implementing safety guardrails and deterministic configurations for enterprise-grade applications.
This lesson explores how to build trustworthy Generative AI by balancing user experience pillars, such as explainability and instructional friction, with robust security measures against threats like data poisoning and prompt injection. It also introduces the LLMOps lifecycle, covering the essential stages of ideating, building, and operationalizing AI applications to ensure reliability and performance.
This lesson explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) overcomes LLM knowledge cutoffs and hallucinations by grounding model responses in real-time, external data. Students will learn the technical RAG workflow—including chunking, embeddings, and vector search—while evaluating open-source models and AI agent frameworks for practical implementation.
This lesson explores the optimization hierarchy for generative AI, emphasizing that developers should prioritize prompt engineering and Retrieval-Augmented Generation (RAG) before considering resource-intensive fine-tuning. It also introduces specialized architectures like Small Language Models (SLMs) and Mixture of Experts (MoE) to help balance model performance, inference speed, and deployment efficiency.