이 책은 인공지능 시대에 인간과 인공지능의 상호작용 방식을 이해하고, 인공지능 기술을 효과적으로 활용하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

1장은 인간의 데이터에서는 인간의 학습 과정과 지식 습득 방식을 살펴보고, 인공지능 시스템 개발에 사용되는 데이터의 종류와 특징을 소개합니다. 또한, 교육 시스템의 변천사와 인공지능 기술의 교육 분야 적용 가능성을 논의합니다.

2장은 인공지능 학습의 기본 원리를 설명하고, 빅 데이터와 인공지능 학습의 관계를 탐구합니다. 또한, 딥러닝 기술의 핵심 개념인 순환 신경망 (RNN)과 합성곱 신경망 (CNN)의 작동 방식을 자세히 살펴봅니다.

3장은 OpenAI, Copilot, Gemini에서 개발한 혁신적인 대화형 인공지능 모델인 ChatGPT의 발전 과정과 주요 특징을 소개합니다. 또한, ChatGPT의 다양한 종류와 각 종류의 특징, 그리고 ChatGPT의 작동 방식을 이루는 핵심 기술인 생성형 기술에 대해 설명합니다.

4장 LLM에서는 대규모 언어 모델 (LLM)의 개념과 역사를 소개하고, LLM의 텍스트 생성 방법과 주요 프로세스를 자세히 설명합니다. 또한, LLM 기술의 다양한 활용 방안과 주요 제공 모델들을 살펴봅니다.

5장 프롬프트에서는 인공지능 모델과 효과적으로 소통하기 위한 중요한 도구인 프롬프트의 개념과 역할을 설명합니다. 또한, 프롬프트의 다양한 종류와 사용 방법을 소개하고, 프롬프트를 활용하여 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다.

6장 Prompt 활용 방법에서는 다양한 분야에서 프롬프트를 효과적으로 활용하는 구체적인 방법들을 소개합니다. 또한, 프롬프트 구성 요소와 프롬프트 템플릿, 프롬프트 설계 시 고려해야 할 사항 등을 자세히 설명합니다.

본 서적은 인공지능 기술에 대한 기본적인 이해를 독자에게 설명 하며, 인공지능 시대에 인간과 인공지능을 활용하는 방식을 모색하는 데 도움을 줄 수 있도록 구성되었습니다. 이 책을 통해 독자 여러분이 ChatGPT의 세계에 대해 더 깊이 이해하고, 그것을 활용하는 방법을 배울 수 있기를 바랍니다.

목 차

1장. 인간의 데이터 1
-데이터 역사 2
-교육의 역사 11
-시스템의 종류 13
-인간의 학습 과정 16
-전문가 시스템과 GPT 22
-로봇과 ChatGPT 27

2장. 인공지능 학습 32
-빅 데이터-32
-AI 학습-33
-순환신경망 40
-CNN 47

3장. ChatGPT 49
-ChatGPT 발전 50
-ChatGPT 종류 57
-생성형 기술 개요 58
-생성적 적대 신경망 (GAN) 61
-변분 오토인코더 (VAE) 63
-트랜스포머 모델 64
-Multimodal 69

4장. LLM 72
-LLM의 소개 73
-LLM의 텍스트 생성 방법 78
-LLM의 프로세스 80
-LLM 제공 모델 85
-파인 튜닝 89
-Chunking 기술 94
-Langchain 프레임워크 97
-주요 AI 도구 100

5장. 프롬프트 102
-프롬프트 서비스 102
-프롬프트 사용법 104
-Copilot과 GPT 답변 차이 116

6장. Prompt 활용 방법 120
-일반 프롬프트 활용 예시 121
-프롬프트 도메인 활용 129
-맥락 해석 및 입력지시 기호 131
-세션과 프롬프트 133
-매개변수와 조건 프롬프트 134
-프롬프트 구성 요소 135
-역할 프롬프트 활용 137
-참조 모델 프롬프트 141
-프롬프트 템플릿 143
-방법론의 프롬프트 145
-Zero shot 프롬프트 147
-Chain of thought 프롬프트 148
-수학 프롬프트 예제 157
-물리 프롬프트 예제 162
-수학 프롬프트 예제 157
-사업계획서 작성 프롬프트 174