learn generative ai

클라우드 응용 생성 AI 엔지니어링 (Geneng) 학습

이 과정은 인증 된 클라우드 응용 생성 AI 엔지니어 (GENENG)의 일부입니다.

모든 교수진과 학생은 Microsoft Azure 및 Google Cloud 계정에 등록하십시오.

1. Microsoft Azure 계정 https://azure.microsoft.com/en-us/free/ai-services/

참고 : 가능하면 회사 이메일 주소에 계정을 등록하십시오.

가입 ID가 있으면 Azure Open AI 서비스를 신청하면 여기를 참조하십시오.

https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service

2. Google 클라우드 계정 https://cloud.google.com/free

새로운 시대

Microsoft에서 MIT MBA에 이르기까지 AI Reeducation Boot Camp는 모든 근로자 및 임원을 위해 출시됩니다.

AI의 나이가 시작되었습니다

Nvidia는 생성 ​​AI가 인터넷보다 클 것이라고 말합니다.

생성 AI 및 경제적 영향 : 알아야 할 사항

읽어 봐야합니다 : Openai DevDay- AI의 중추적 인 순간

생성 공학 (Geneng)

Geneng Revolution은 생성 AI 기술을 최상의 레버리지 및 통합하는 방법에 대한 깊은 능력을 구축하는 개발자가 이끄는

모델 (데이터 과학자 및 엔지니어)과 해당 모델 (개발자)을 사용하는 사람들 사이에는 역할이 명확하게 분리되어 있습니다. 이것은 이미 진행 중이었고 Genai Revolution에서 훨씬 더 명확 해졌습니다. Genai의 미래는 그것이 어떻게 채택으로 이어질 것인지에 대해 결정될 것이며 개발자가 그것을 채택하는 방식에 의해 주도 될 것입니다.

Geneng 실무자들은 확장 가능한 아키텍처, 엔터프라이즈 시스템 통합 및 비즈니스 사용자의 요구 사항 이해를 포함하여 전통적인 애플리케이션 개발 기술을 많이 가져야합니다. 이러한 기술은 신속한 엔지니어링 측면을 검증하고 가격/성능 및 결과를 기반으로 올바른 LLM을 선택하는 데 비즈니스 도메인 전문가를 포함하는 등 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 뉘앙스로 보강됩니다.

Geneng의 부상 : AI가 개발자 역할을 변화시키는 방법

시청 : Geneng의 부상

최신 뉴스

Google은 가장 크고 '가장 유능한'AI 모델 인 Gemini를 출시합니다.

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Sam Altman은 Openai의 CEO로 돌아 왔습니다

비즈니스 및 최고 관리 관점의 기술

2024 년 기술의 해 : Harvard Business Review에서 필요한 통찰력

Tech 2024의 해 : Harvard Business Review의 생성 AI 및 Web 3.0에 필요한 통찰력은 조직의 최신 및 가장 중요한 기술 혁신이 무엇을 의미하는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 비즈니스가 바뀌고 있습니다. 당신은 적응하거나 남겨 둘 것입니까? Harvard Business Review Series에서 필요한 통찰력으로 회사의 미래를 형성하는 주제에 대한 속도를 높이고 이해하십시오. 이러한 문제가 비즈니스와 사회의 풍경을 어떻게 변화 시킬지 무시할 여유가 없습니다. 시리즈가 필요한 통찰력은 이러한 중요한 아이디어를 파악하고 미래를 위해 귀하와 회사를 준비하는 데 도움이됩니다.

McKinsey Technology Trends Outlook 2023

생성 AI 소개

생성 AI 소개를보십시오

생성 AI와 경제

1. McKinsey : 생성 AI의 경제적 잠재력 : 다음 생산성 프론티어, McKinsey Digital Report, 2023 년 6 월

2. GPT는 GPT입니다 : 대형 언어 모델의 노동 시장 영향 잠재력, Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Miskin 및 Daniel Rock (ARXIV : 2303.10130)

3. Goldman Sachs : 인공 지능의 경제 성장에 대한 잠재적으로 큰 영향, Joseph Briggs 및 Devesh Kodnani, 2023 년 3 월

"Chatgpt API"또는 올바르게 : OpenAi API

OpenAI API는 API 모음입니다

API는 다양한 대형 언어 모델 (LLM)에 대한 액세스를 제공합니다.

LLM : 인간 언어를 이해하도록 훈련 된 프로그램

Chatgpt는 채팅 완료를 사용하는 웹 서비스입니다. API는 다음과 같습니다.

1. gpt-3.5-turbo (무료 계층)
2. GPT-4.0 (유료 계층)

Openai API 종료점

1. 채팅 완료 : 일련의 메시지가 주어지면 응답 생성

2. 기능 호출 : 호출 할 기능을 선택하십시오

3. 이미지 생성 : 텍스트 설명이 주어진 이미지를 생성합니다

4. 텍스트로의 음성 : 오디오 파일과 프롬프트가 주어지면 성적 증명서를 생성합니다.

5. 미세 조정 : 입력 및 출력 예제를 사용하여 모델을 훈련

Openai Assistants API

새로운 어시스턴트 API는 보조와 같은 경험의 창출을 단순화하고 개발자가 코드 통역사 및 검색과 같은 강력한 도구에 대한 액세스를 가능하게하는 채팅 완료의 진화 한 진화입니다.

채팅 완료 API vs Assistant API

채팅 완료 API의 프리미티브는 메시지이며, 모델 (GPT-3.5-Turbo, GPT-4 등)으로 완료를 수행합니다. 가볍고 강력하지만 본질적으로 상태가 없으므로 대화 상태, 도구 정의, 검색 문서 및 코드 실행을 수동으로 관리해야합니다.

Assistants API의 프리미티브는 다음과 같습니다

1. 기본 모델, 지침, 도구 및 (컨텍스트) 문서를 캡슐화하는 조수,
2. 대화 상태를 나타내는 스레드 및
3. 텍스트 응답 및 다단계 도구 사용을 포함하여 스레드에서 조수의 실행을 전원으로 제공합니다.

AI의 OPL 스택은 무엇입니까?

OPL 스택은 OpenAi, Pinecone 및 Langchain을 나타냅니다. LLM을 구축하고 배포하는 오픈 소스 도구 및 라이브러리 모음입니다.

생성 AI의 미래

Higgins는 CNBC가 CNBC가 말한다. "사람들이 사다리 위로 올라가서 경제적 자유에 대한 꿈을 추구하는 장벽을 파괴 할 것입니다."

이미 거의 1,000 억 달러에 달했으며 2030 년까지 세계 경제에 15.7 조 달러를 기부 할 것으로 예상됩니다.

Higgins는“지금은 뛰어 다니지 않으면 결코 할 수있는 것은 아닙니다. "지금은 당신이 그것을 활용할 수있는 가장 큰 기회입니다."

AI는 역사상 가장 큰 자산 창조주가 될 것입니다

Generative AI는 세계 경제에 매년 최대 $ 4.4 조를 추가 할 수 있습니다.

연구 보고서

실리콘 밸리는 Genai가 구동하는 새로운 종류의 모바일 장치를 봅니다.

Microsoft CEO : AI는 "PC보다 크고 모바일보다 큽니다" - 그러나 그는 맞습니까?

인공 일반 정보는 이미 여기에 있습니다

레이스 내에서 생성 AI를위한 '운영 체제'를 구축하기위한

생성 BI

Genai 시대의 비즈니스 인텔리전스

생성 AI 및 웹 3.0의 수렴

AI 및 Web3의 수렴 : 새로운 분산 지능의 시대

결합 될 때 생성 AI 및 웹 3.0의 잠재력은 얼마입니까?

Web3가 생성 AI의 힘을 발휘할 수있는 방법

교과서

1. Langchain과 함께 생성 AI : Python, Chatgpt 및 기타 LLM을 사용하여 LLM (Large Language Model) 앱을 구축
2. Langchain Crash Course : OpenAi LLM 구동 앱을 구축하십시오
3. 구축 및 학습 : 초보자를위한 AI 앱 개발 : Langchain & Streamlit로 Chatgpt API를 해제
4. 건강 관리의 생성 AI- Chatgpt 혁명
5. 회계 안내서 생성 AI : 회계에서 생성 AI의 가능성 탐색
6. 비즈니스 백서에서 생성 AI 사용
7. 생성 AI : 2023 년에 회계사가 알아야 할 사항
8. 100 개의 실제 응용 프로그램 및 생성 AI 사용 사례

Langchain, Pinecone 및 LLM을 배우십시오

Langchain은 13 분 만에 설명했다 초보자를위한 QuickStart 튜토리얼

초보자를위한 Langchain 충돌 과정

초보자 비디오를위한 Langchain 충돌 과정

LLM 애플리케이션 개발을위한 Langchain

Langchain : 데이터와 채팅

LLMS, 에이전트 및 Utils를 랑케인을 통한 부드러운 소개

Langchain Cookbook- 7 가지 필수 개념에 대한 초보자 가이드

Greg Kamradt의 Langchain YouTube 재생 목록

1LittleCoder Langchain YouTube 재생 목록

피네콘

https://docs.pinecone.io/docs/quickstart

https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/pinecone

랑케인 - vercel ai sdk

https://sdk.vercel.ai/docs/guides/providers/langchain

JS 13 API에서 Python 및 Flask 사용

https://github.com/wpcodevo/nextjs-flask-framework

https://vercel.com/templates/python/flask-hello-world

https://vercel.com/docs/functions/serverless-functions/runtimes/python

https://codevoweb.com/how-tointegrate-flask-framework-with-nextjs/#google_vignette

https://github.com/vercel/examples/tree/main/python

https://github.com/orgs/vercel/discussions/2732

https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/tutorial/

https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/

참조 자료 :

Langchain 공식 문서

Langchain AI 핸드북

Langchain을 배우기위한 상위 5 개 리소스

공식 Langchain YouTube 채널

프로젝트

Langchain 및 Pinecone Vector 데이터베이스를 사용하여 맞춤형 Q & A 응용 프로그램 구축

Langchain을 사용하여 End to End LLM 프로젝트 | NLP 프로젝트 끝에서 종료

구축 및 학습 : 초보자를위한 AI 앱 개발 : Langchain & Streamlit로 Chatgpt API를 해제

Genai 퀴즈의 기초

총 질문 : 40

기간 : 60 분