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4 | 3 | ### 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 알아야 할 모든 것을 가르치는 12개의 레슨 |
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16 | 15 | [](https://codespaces.new/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
17 | 16 | [](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) |
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20 | 18 | # 입문자를 위한 생성형 AI 코스 |
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22 | 20 | 마이크로소프트 클라우드 애드보킷들이 제공하는 12개 강의로 구성된 종합적인 생성형 AI 애플리케이션 구축의 기본을 배워보세요. 각각의 강의는 생성형 AI 원리와 애플리케이션 개발의 핵심 측면을 다룹니다. 이 강의를 통해 여러분은 자신만의 생성형 AI 스타트업을 만들면서 아이디어를 실현하는 데 필요한 것들을 이해할 수 있습니다. |
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24 | 22 | ### 🌟 도움을 주신 분들 |
25 | | -마이크로소프트 스튜던트 앰배서더와 커뮤니티 작성자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자들에게 특별한 감사의 말씀을 전합니다. |
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| 24 | +마이크로소프트 스튜던트 앰배서더와 커뮤니티 작성자, 리뷰어, 콘텐츠 기여자들에게 특별한 감사의 말씀을 전합니다. |
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27 | 26 | [**John Aziz**](https://www.linkedin.com/in/john0isaac/) - 모든 GitHub Actions 및 워크플로우를 만들어주신 분 |
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43 | 42 | 이 강의를 완료한 후 [생성형 AI 학습 컬렉션](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)을 확인하여 생성형 AI 지식을 더욱 향상시킬 수 있습니다! |
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45 | | -## 🚀 스타트업이거나 실현하고자 하는 아이디어가 있나요? |
| 44 | +## 🚀 스타트업이거나 실현하고자 하는 아이디어가 있나요? |
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47 | 46 | [Microsoft for Startups Founders Hub](https://aka.ms/genai-foundershub?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)에 가입하여 **무료 OpenAI 크레딧**과 **Azure OpenAI 서비스를 통해 OpenAI 모델에 액세스하기 위해 최대 $150,000의 Azure 크레딧**을 받아보세요. |
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49 | | -## 🙏 도움을 주고 싶으신가요? |
| 48 | +## 🙏 도움을 주고 싶으신가요? |
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51 | 50 | 이 강의에 기여할 수 있는 방법들입니다: |
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52 | 52 | - 맞춤법 오류나 코드 오류를 찾으셨다면, [이슈를 제기](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)하거나 [풀 리퀘스트를 생성](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)해주세요. |
53 | 53 | - 여러분의 아이디어를 보내주세요. 새로운 강의나 연습 문제에 대한 아이디어를 제안하고 어떻게 개선할 수 있는지 알려주세요. |
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61 | 61 | - 추가 학습을 위한 추가 자료 링크 |
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63 | 63 | ## 🗃️ 강의 목록 |
64 | | -| | 강의 링크 | 다루는 개념 | 학습 목표 | |
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66 | | -| 00 | [강의 소개 - 이 강의를 수강하는 방법](../../00-course-setup/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 기술 설정 및 강의 구조 | 이 강의에서 성공적인 학습을 위한 준비하기| |
67 | | -| 01 | [생성형 AI와 LLM 소개](../..//01-introduction-to-genai/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념**: 생성형 AI와 현재 기술 동향| 생성형 AI의 개념과 대형 언어 모델 (LLM)의 작동 방식 이해하기 | |
68 | | -| 02 | [다양한 LLM 탐색 및 비교](../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념**: 다양한 대형 언어 모델 테스트, 반복 및 비교 | 사용 사례에 적합한 모델 선택하기 | |
69 | | -| 03 | [생성형 AI의 책임 있는 사용](../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)| **개념:** 기반 모델의 한계와 AI의 위험 이해 | 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 개발하기 |
70 | | -| 04 | [프롬프트 엔지니어링 기본 원리 이해](../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드/개념:** 프롬프트 엔지니어링 최적 사례의 실제 적용 | 프롬프트 구조와 사용법 이해하기| |
71 | | -| 05 | [고급 프롬프트 생성](../../05-advanced-prompts/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드/개념:** 다양한 기법을 적용하여 프롬프트 엔지니어링 지식 확장하기 | 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하여 프롬프트 결과 향상하기.| |
72 | | -| 06 | [텍스트 생성 애플리케이션 구축](../../06-text-generation-apps/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** Azure OpenAI를 사용하여 텍스트 생성 앱 구축하기 | 토큰과 temperature를 효율적으로 사용하여 모델의 출력 다양성 이해하기 | | |
73 | | -| 07 | [채팅 애플리케이션 구축](../../07-building-chat-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드**: 효율적으로 채팅 애플리케이션 구축 기법 | AI 기반 채팅 애플리케이션의 품질을 효과적으로 모니터링하고 유지하기 위한 주요 지표와 고려 사항 식별하기| |
74 | | -| 08 | [검색 애플리케이션 구축](../../08-building-search-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드**: 의미 기반 검색과 키워드 검색 비교. 텍스트 임베딩 및 검색에 대한 이해 | 임베딩을 사용하여 데이터 검색하는 애플리케이션 생성하기 | |
75 | | -| 09 | [이미지 생성 애플리케이션 구축](../../09-building-image-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** 이미지 생성 및 애플리케이션 구축의 유용성 이해하기| 이미지 생성 애플리케이션 구축하기 | |
76 | | -| 10 | [로우 코드 AI 애플리케이션 구축](../../10-building-low-code-ai-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **로우 코드:** Power Platform에서 생성형 AI 소개 | 로우 코드를 사용하여 교육 스타트업을 위한 학생 과제 추적 앱 구축하기 | | |
77 | | -| 11 | [외부 애플리케이션과의 function calling 통합](../../11-integrating-with-function-calling/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** function calling과 애플리케이션의 사용 사례 | 외부 API에서 데이터를 검색하기 위한 function calling 설정하기 | | |
78 | | -| 12 | [AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인](../../12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념:** 신뢰성과 투명성을 위한 AI 애플리케이션 디자인 | 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용하기 | | |
79 | | -| xx | [학습 계속하기](../../13-continued-learning/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 각각의 강의에서 학습을 계속할 수 있는 링크! | 생성형 AI 기술 습득하기 | | |
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85 | | -## 🎒 다른 강의 |
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| 65 | +| | 강의 링크 | 다루는 개념 | 학습 목표 | |
| 66 | +| :-: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --- | |
| 67 | +| 00 | [강의 소개 - 이 강의를 수강하는 방법](../../00-course-setup/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 기술 설정 및 강의 구조 | 이 강의에서 성공적인 학습을 위한 준비하기 | |
| 68 | +| 01 | [생성형 AI와 LLM 소개](../..//01-introduction-to-genai/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념**: 생성형 AI와 현재 기술 동향 | 생성형 AI의 개념과 대형 언어 모델 (LLM)의 작동 방식 이해하기 | |
| 69 | +| 02 | [다양한 LLM 탐색 및 비교](../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념**: 다양한 대형 언어 모델 테스트, 반복 및 비교 | 사용 사례에 적합한 모델 선택하기 | |
| 70 | +| 03 | [생성형 AI의 책임 있는 사용](../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념:** 기반 모델의 한계와 AI의 위험 이해 | 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 개발하기 | |
| 71 | +| 04 | [프롬프트 엔지니어링 기본 원리 이해](../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드/개념:** 프롬프트 엔지니어링 최적 사례의 실제 적용 | 프롬프트 구조와 사용법 이해하기 | |
| 72 | +| 05 | [고급 프롬프트 생성](../../05-advanced-prompts/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드/개념:** 다양한 기법을 적용하여 프롬프트 엔지니어링 지식 확장하기 | 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하여 프롬프트 결과 향상하기. | |
| 73 | +| 06 | [텍스트 생성 애플리케이션 구축](../../06-text-generation-apps/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** Azure OpenAI를 사용하여 텍스트 생성 앱 구축하기 | 토큰과 temperature를 효율적으로 사용하여 모델의 출력 다양성 이해하기 | | |
| 74 | +| 07 | [채팅 애플리케이션 구축](../../07-building-chat-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드**: 효율적으로 채팅 애플리케이션 구축 기법 | AI 기반 채팅 애플리케이션의 품질을 효과적으로 모니터링하고 유지하기 위한 주요 지표와 고려 사항 식별하기 | |
| 75 | +| 08 | [검색 애플리케이션 구축](../../08-building-search-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드**: 의미 기반 검색과 키워드 검색 비교. 텍스트 임베딩 및 검색에 대한 이해 | 임베딩을 사용하여 데이터 검색하는 애플리케이션 생성하기 | |
| 76 | +| 09 | [이미지 생성 애플리케이션 구축](../../09-building-image-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** 이미지 생성 및 애플리케이션 구축의 유용성 이해하기 | 이미지 생성 애플리케이션 구축하기 | |
| 77 | +| 10 | [로우 코드 AI 애플리케이션 구축](../../10-building-low-code-ai-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **로우 코드:** Power Platform에서 생성형 AI 소개 | 로우 코드를 사용하여 교육 스타트업을 위한 학생 과제 추적 앱 구축하기 | | |
| 78 | +| 11 | [외부 애플리케이션과의 function calling 통합](../../11-integrating-with-function-calling/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **코드:** function calling과 애플리케이션의 사용 사례 | 외부 API에서 데이터를 검색하기 위한 function calling 설정하기 | | |
| 79 | +| 12 | [AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인](../../12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ko/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **개념:** 신뢰성과 투명성을 위한 AI 애플리케이션 디자인 | 생성형 AI 애플리케이션 개발 시 UX 디자인 원칙 적용하기 | | |
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