1. 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용하여, 사용자 질문에 대해 외부 정보를 검색한 후 이를 활용해 응답을 생성하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축한다. 이때 bs4등 크롤링을 활용하여 실시간으로 데이터를 수집하고 OpenAI 임베딩 모델로 데이터를 벡터화하며 LangChain을 활용해 임베딩한 데이터를 벡터 DB와 연동한다.
2. 최근 AI의 발전과정, AI를 잘 활용하기 위한 방법, AI 모델링의 기본 프로세스를 학습한다.
3. 생성형 AI관련 개념인 Attention, Transformer, Hallucination에 대해서 이해할 수 있으며 생성형 AI인 Chat GPT를 활용하는 방법과 생성형 AI의 성능을 높여주는 프롬프트 엔지니어링 기법을 이해하고 활용한다.
4. google colab 툴을 활용하여 파이썬 기초와 데이터 분석 및 모델링을 위한 다양한 라이브러리(pandas, matplotlib, seaborn)을 배우고 파이썬 코드의 에러를 Chat GPT를 통하여 해결한다.
5. Chat GPT를 활용하여 테뷸러 데이터인 와인 데이터로 와인 평점을 예측하는 AI모델을 만든다. 데이터 분할, Epoch, Batch, Optimizer와 Activation Function의 개념을 배우고 AI 모델링에 활용한다. 데이터를 시각화하고 통계 분석하며 머신러닝 모델과 딥러닝 모델을 모두 생성해 본다.
6. Chat GPT를 활용하여 이미지 데이터인 손글씨 데이터로 손글씨를 분류하는 CNN 모델을 만들어본다. 사전 학습된 CNN 모델(pretrained-model)을 손글씨 데이터에 맞춰 파인 튜닝(fine-tuning)한다.
7. OpenAI Chat GPT API를 활용하여 주어진 데이터를 감정분석 및 감정분류한다.

- 프롬프트 활용에 익숙한 청년층
- AI 관련 실무를 하고 싶은 직원
- AI/SW 취업 희망자
- AI/SW 업무 관련 직장인
- 의사결정자