[PART 01] 챗GPT와 파이썬

01장: 준비하기
1.1 초거대 AI
__1.1.1 GPT가 바꾼 일상
__1.1.2 대규모 언어 모델(LLM)
1.2 파이썬 시작하기
__1.2.1 파이썬의 특징
__1.2.2 파이썬 개발 환경 설치
__1.2.3 파이썬 실행하기
1.3 주피터 노트북 활용
__1.3.1 주피터 노트북 실행과 노트북 생성
__1.3.2 주피터 노트북 주요 기능 둘러보기
__1.3.3 주피터 노트북에서 코드 작성
__1.3.4 운영체제 명령어 실행
__1.3.5 파일을 쓰고 불러오고 실행하기
1.4 정리

02장: 파이썬 기본 문법
2.1 변수와 자료형
__2.1.1 변수
__2.1.2 숫자(int, float)
__2.1.3 문자열(str)
__2.1.4 불(bool)
__2.1.5 리스트(list)
__2.1.6 튜플(tuple)
__2.1.7 세트(set)
__2.1.8 딕셔너리(dict)
2.2 제어문
__2.2.1 조건문
__2.2.2 반복문
2.3 데이터의 출력
__2.3.1 기본 출력
__2.3.2 형식 지정 출력
2.4 예외 처리
__2.4.1 try ~ except 사용
__2.4.2 try ~ finally 사용
2.5 정리

03장: 함수와 모듈
3.1 함수
__3.1.1 함수의 정의와 호출
__3.1.2 내장 함수
3.2 모듈
__3.2.1 모듈 만들고 불러오기
__3.2.2 내장 모듈
3.3 정리

04장: 파일 읽고 쓰기와 문자열 처리
4.1 파일 읽고 쓰기
__4.1.1 파일을 읽고 쓰기 위한 기본 구조
__4.1.2 파일 읽기
__4.1.3 텍스트 파일을 한 줄씩 읽어 처리하기
__4.1.4 파일 쓰기
__4.1.5 with 문으로 파일 읽고 쓰기
4.2 문자열 처리
__4.2.1 문자열 분리하기
__4.2.2 불필요한 문자열 삭제하기
__4.2.3 문자열 연결하기
4.3 내장 모듈을 활용한 문자열 처리
__4.3.1 문자열 나누기
__4.3.2 문자열 축약하기
4.4 정리

[PART 02] 인공지능 API 활용하기

05장: 웹 API 기초
5.1 웹 API의 이해
__5.1.1 웹 데이터의 요청과 응답 과정
__5.1.2 웹 페이지 언어(HTML) 구조
__5.1.3 웹 API의 데이터 획득 과정
__5.1.4 웹 API의 인증 방식
__5.1.5 응답 데이터의 형식 및 처리
5.2 Requests 라이브러리로 요청하고 응답받기
__5.2.1 Requests 라이브러리 사용 설명
__5.2.2 웹 사이트 주소에 부가 정보 추가하기
5.3 정리

06장: 자연어를 이해하고 생성하는 OpenAI 모델
6.1 OpenAI 소개
__6.1.1 OpenAI의 챗GPT와 DALL·E
__6.1.2 OpenAI API 둘러보기
6.2 OpenAI API 사용을 위한 API 키 생성
__6.2.1 OpenAI 회원 가입 및 로그인
__6.2.2 OpenAI API 키 생성
6.3 OpenAI의 모델
__6.3.1 GPT-3.5와 GPT-4 모델
__6.3.2 DALL·E와 Whisper 모델
__6.3.3 모델 테스트를 위한 플레이그라운드
6.4 OpenAI API 사용하기
__6.4.1 OpenAI 파이썬 라이브러리 설치
__6.4.2 Completions API 이용해 텍스트 완성하기
__6.4.3 Chat Completions API를 이용한 챗봇 만들기
__6.4.4 Chat Completions API를 이용한 함수 호출
__6.4.5 Image API를 이용한 이미지 생성
__6.4.6 Audio API를 이용한 음성 추출
__6.4.7 OpenAI 토큰 계산하기
6.5 정리

07장: 웹 콘텐츠를 요약하는 유니버설 서머라이저
7.1 유니버설 서머라이저 소개 및 API 토큰 생성
__7.1.1 유니버설 서머라이저의 특징
__7.1.2 Kagi 회원 가입과 로그인
__7.1.3 Kagi API 토큰 생성
__7.1.4 유니버설 서머라이저 웹 앱 둘러보기
7.2 유니버설 서머라이저 API 사용하기
__7.2.1 콘텐츠 요약을 위한 API 이용 방법
__7.2.2 URL 입력을 통한 콘텐츠 내용 요약
__7.2.3 텍스트 내용 요약
7.3 정리

08장: 자연스러운 번역을 수행하는 DeepL
8.1 DeepL 둘러보기
8.2 DeepL API 사용을 위한 API 키 생성
__8.2.1 DeepL 회원 가입과 플랜 선택
__8.2.2 DeepL API 인증키 생성하기
8.3 DeepL API를 활용한 번역
__8.3.1 텍스트 번역
__8.3.2 문서 파일 번역
8.4 정리

09장: 유튜브 콘텐츠 분석 및 챗봇 만들기
9.1 유튜브 콘텐츠 정보 가져오기
__9.1.1 유튜브 동영상 관련 정보 가져오기
__9.1.2 유튜브 자막 정보 가져오기
9.2 유튜브 동영상 요약, 음성 추출, 번역
__9.2.1 유튜브 동영상 내용 요약
__9.2.2 비디오, 오디오 파일의 음성을 텍스트로 추출
__9.2.3 동영상 자막 번역
__9.2.4 번역한 자막으로 유튜브 보기
9.3 유튜브 내용으로 학습한 챗봇 만들기
__9.3.1 유튜브 비디오 자막 정보 활용
__9.3.2 음성에서 추출한 정보 활용
9.4 요약

[PART 03] 실전! 인공지능 애플리케이션 개발하기

10장: 스트림릿으로 웹 앱(Web App) 만들기
10.1 스트림릿 둘러보기
__10.1.1 데모 웹 앱으로 스트림릿 맛보기
__10.1.2 스트림릿 웹 앱 코드 실행 방법
__10.2.1 텍스트 요소
10.2 스트림릿 기본 기능
__10.2.2 입력 위젯
__10.2.3 미디어 요소
__10.3.1 레이아웃과 컨테이너
10.3 스트림릿 고급 기능
__10.3.2 세션 상태와 콜백 함수
__10.3.3 스트림릿 클라우드에 웹 앱 배포
10.4 정리

11장: 인공지능 이미지 생성기
11.1 번역 텍스트로 이미지 생성
11.2 상세 묘사로 이미지 생성
11.3 이미지를 생성하는 웹 앱
11.4 정리

12장: 인공지능 PDF 문서 요약기
12.1 PDF 문서 읽기
12.2 PDF 문서 요약하기
12.3 요약한 내용 번역하기
12.4 PDF 문서를 요약하는 웹 앱
12.5 정리

13장: 인공지능 유튜브 동영상 요약기
13.1 유튜브 동영상 자막 가져오기
13.2 긴 자막을 분리해 요약하기
13.3 유튜브 동영상 요약 웹 앱
13.4 정리

14장: 인공지능과 웹 서비스 연결
14.1 날씨 정보 가져오기
__14.1.1 날씨 제공 서비스의 웹 API 키 생성
__14.1.2 Weather API 이용 방법
__14.1.3 Weather API를 활용해 날씨 정보 가져오기
__14.1.4 OpenAI의 함수 호출로 날씨 정보 가져오기
14.2 이메일 보내기
__14.2.1 이메일을 보내기 위한 사전 준비
__14.2.2 파이썬 코드로 이메일 보내기
__14.2.3 OpenAI의 함수 호출로 이메일 보내기
14.3 정리

부록A
A.1 환경 변수 설정
__A.1.1 PYTHONPATH 환경 변수 설정
__A.1.2 API 키 환경 변수 설정