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생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링
랭체인, 스테이블 디퓨전, 미드저니, 챗GPT를 다루는 가장 실용적인 방법
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소개
목차
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1장 프롬프트의 다섯 가지 원칙_1.1 프롬프트의 다섯 가지 원칙 살펴보기_1.2 ① 지시 내리기_1.3 ② 형식 정하기_1.4 ③ 예시 들기_1.5 ④ 품질 평가하기_1.6 ⑤ 업무 나누기_1.7 마치며2장 텍스트 생성을 위한 대규모 언어 모델 소개_2.1 텍스트 생성 모델이란?_2.2 역사적 토대: 트랜스포머 아키텍처의 부상_2.3 오픈AI의 GPT_2.4 GPT-4_2.5 구글의 제미나이_2.6 메타의 라마와 오픈 소스_2.7 경량화와 LoRA 활용_2.8 미스트랄_2.9 앤트로픽의 클로드_2.10 GPT-4V(ision)_2.11 모델 비교_2.12 마치며3장 챗GPT로 텍스트 생성하기_3.1 목록 생성하기_3.2 중첩 목록 생성하기_3.3 JSON과 YAML_3.4 챗GPT를 통한 다양한 형식 생성하기_3.5 5살 아이에게 설명하기_3.6 LLM을 통한 범용 번역_3.7 맥락 요청하기_3.8 텍스트 스타일 추출하기_3.9 요약하기_3.10 텍스트 청킹_3.11 인코딩_3.12 감성 분석_3.13 최소에서 최대_3.14 역할 프롬프트_3.15 GPT 프롬프트 전략_3.16 LLM을 활용한 분류_3.17 간단한 기준으로 평가하기_3.18 메타 프롬프트_3.19 마치며4장 랭체인을 활용한 고급 프롬프트 기술_4.1 랭체인 소개_4.2 채팅 모델_4.3 랭체인 프롬프트 템플릿_4.4 랭체인 표현 언어(LCEL)_4.5 채팅 모델에 프롬프트 템플릿 사용하기_4.6 출력 파서_4.7 랭체인 평가 기능_4.8 함수 호출_4.9 랭체인으로 데이터 추출하기_4.10 쿼리 계획_4.11 퓨샷 프롬프트 템플릿 만들기_4.12 LLM 프롬프트 저장 및 로드_4.13 데이터 연결_4.14 텍스트 분할기_4.15 작업 분해_4.16 프롬프트 체이닝_4.17 마치며5장 FAISS와 파인콘을 활용한 벡터 데이터베이스_5.1 RAG_5.2 임베딩 소개_5.3 문서 로드_5.4 FAISS를 통한 메모리 검색_5.5 RAG와 랭체인_5.6 파인콘 등 벡터 데이터베이스 호스트 서비스_5.7 셀프 쿼리_5.8 대체 검색 메커니즘_5.9 마치며6장 메모리와 도구를 갖춘 자율 에이전트_6.1 생각의 사슬_6.2 에이전트_6.3 LLM을 API로 사용하기_6.4 오픈AI 함수와 ReAct 비교하기_6.5 에이전트 툴킷_6.6 사용자 맞춤 에이전트_6.7 LCEL의 맞춤형 에이전트_6.8 메모리의 이해와 사용법_6.9 랭체인의 메모리_6.10 랭체인의 인기 있는 메모리 유형_6.11 메모리가 있는 오픈AI 함수 에이전트_6.12 고급 에이전트 프레임워크_6.13 콜백_6.14 마치며7장 이미지 생성을 위한 확산 모델 소개_7.1 오픈AI와 DALL·E_7.2 미드저니_7.3 스테이블 디퓨전_7.4 구글 제미나이_7.5 텍스트 투 비디오_7.6 모델 비교_7.7 마치며8장 미드저니로 이미지 생성하기_8.1 형식 지정_8.2 아트 스타일 지정_8.3 프롬프트 역설계_8.4 품질 부스터_8.5 부정 프롬프트_8.6 가중치 부여하기_8.7 이미지로 프롬프트하기_8.8 인페인팅_8.9 아웃페인팅_8.10 인물의 일관성 유지_8.11 프롬프트 재작성_8.12 밈 분해_8.13 밈 매핑_8.14 프롬프트 분석_8.15 마치며9장 스테이블 디퓨전으로 고급 이미지 생성하기_9.1 스테이블 디퓨전 실행_9.2 AUTOMATIC1111 웹 사용자 인터페이스_9.3 Img2Img_9.4 이미지 업스케일링_9.5 CLIP에 질문하기_9.6 인페인팅과 아웃페인팅_9.7 컨트롤넷_9.8 SAM 모델_9.9 드림부스 미세 조정_9.10 스테이블 디퓨전 XL 리파이너_9.11 마치며10장 AI 기반 애플리케이션 구축_10.1 AI 블로그 글 작성_10.2 주제 연구_10.3 전문가 인터뷰_10.4 개요 생성_10.5 텍스트 생성_10.6 글쓰기 스타일_10.7 제목 최적화_10.8 AI 블로그 이미지_10.9 사용자 인터페이스_10.10 마치며
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저자 소개 4
James Phoenix
마케팅 팀을 위해 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수천 개의 반복 작업을 자동화하는 일을 한다. 미국에 본사를 둔 민간 영리 교육 기관인 제너럴 어셈블리(General Assembly)에서 60회 이상의 데이터 과학 부트캠프를 진행했다.
Mike Taylor
미국, 영국, EU에 사무소를 둔 50인 규모의 성장 마케팅 에이전시 Ladder의 공동 창립자이다. 링크드인 러닝, 유데미, 벡스파워(Vexpower)에서 마케팅과 인공지능 관련 강의를 진행하며, 누적 수강생 수는 40만 명이 넘는다.
LG CNS에서 빅데이터 플랫폼 아키텍트로 차세대 데이터 플랫폼 프로젝트를 진행하고 있다. 다양한 데이터관련 오픈소스와 AI 기술에 관심이 많으며 여러 기술을 공부하기 좋아한다. 또한 기술을 이해하기 쉽게 전달하는 교육에 관심이 많다.
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개발자이자 교육자, 정보유통업자이다. 서울대학교에서 인류학을, 국립방송통신대학교에서 컴퓨터과학과 통계/데이터과학을 전공했다. 다방면의 지식 공유를 통해 AI 생태계의 성장 촉진에 기여했으며, 프로덕트 지향적 AI 엔지니어 모임을 운영하고 있다. 계속 배우는 사람으로서 더 잘 학습한 AI를 만들고, 다시 그 AI가 사람의 성장을 돕는 순환을 만들고자 한다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 06월 23일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 10.81MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 494쪽 ?
- ISBN13
- 9791169219556
출판사 리뷰
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AI 시대, 진짜 실력은 '입력'에서 갈린다!프롬프트 하나로 결과가 달라지는 생성형 AI 실전 가이드 모두가 프롬프트를 쓰는 시대, 이제는 더 ‘잘’ 쓰는 법을 배워야 할 때입니다. 이 책은 챗GPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등 최신 생성형 AI 도구를 활용해 AI에게 ‘무엇을 어떻게 요청할 것인가’를 깊이 있게 다루는 프롬프트 엔지니어링 실전서입니다. 단순한 사용법 소개를 넘어, ‘지시 내리기’, ‘형식 정하기’, ‘예시 들기’, ‘품질 평가하기’, ‘업무 나누기’라는 다섯 가지 프롬프트 엔지니어링 원칙을 중심으로 여러분이 지금 사용하고 있는 프롬프트의 품질을 한 단계 끌어올릴 수 있도록 돕습니다.텍스트와 이미지 생성 프롬프트를 모두 아우르며 초심자는 체계적인 학습을, 실무자는 실제 프로젝트에 적용 가능한 전략을 익힐 수 있습니다. AI의 품질, 효율성, 신뢰성을 끌어올리고 싶은 실무자에게 가장 실용적인 실전 가이드가 될 것입니다. ※ 이 책의 실습은 기본적인 파이썬 문법을 바탕으로 하며, 오픈AI 개발자 계정과 미드저니 계정이 필요합니다.주요 내용● 생성형 AI의 핵심 개념과 원리● 프롬프트 엔지니어링의 다섯 가지 원칙● 프롬프트 최적화 방법과 실전 활용법● AI 윤리와 신뢰성 문제 해결법● 실제 AI 프로젝트 적용 사례와 도구 활용법대상 독자● 프롬프트 설계 역량을 체계적으로 익히고 싶은 AI 실무자● AI 서비스나 콘텐츠 기획에 관여하는 마케터, 디자이너, 기획자● 지금보다 더 정교하고 효율적인 프롬프트를 만들고 싶은 사용자● 생성형 AI를 업무와 일상에 활용하고 싶은 입문자
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