AI를 50%는 아니고 조금 활용했습니다.
Prologue
Contents
Chapter 1
1. ChatGPT와 부동산경매의 역학
가. 부동산 경매시장의 개요
나. 부동산 경매 이론 및 메커니즘 소개
다. 부동산 경매에서 일반적으로 발생하는 법적 문제
라. 부동산 경매 전략 강화에서 ChatGPT의 역할
2. ChatGPT를 활용한 부동산경매 분석 및 최적화 전략
가. 시장 분석 및 예측
나. 매물정보 및 콘텐츠 생성
다. 교육 및 정보제공
라. 업무효율과 투자전략
3. 부동산경매 물건의 시세 예측을 위한 최신 기술
가. 빅데이터 및 AI 분석 기술
나. 드론 및 3D 모델링 기술
다. 가상현실(VR) 기술
라. 위성영상 및 GIS 데이터 분석
마. 블록체인 기반 데이터 공유 플랫폼
4. 부동산경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리즘
가. 랜덤 포레스트 (Random Forest)
나. 래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)
다. 신경망 (Neural Network)
라. 회귀 분석 (Regression Analysis)
마. 클러스터링 (Clustering)
5. 부동산경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리즘의 성능을 평가하는 방법
가. 교차 검증 (Cross-Validation)
나. 평균 제곱근 오차 (RMSE, Root Mean Squared Error)
다. 결정계수 (R-Squared)
라. 시각화 및 잔차 분석
마. 새로운 데이터 셋 테스트
6. 부동산경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리 즘의 학습 데이터 구성
가. 과거 부동산경매 낙찰 데이터 수집
나. 주변 실거래가 데이터 통합
다. 지역 개발계획 및 규제 정보 반영
라. 물건 상태 및 권리관계 데이터
마. 인구 통계, 교통 여건 등 부가 데이터
7. ChatGPT를 활용해 부동산경매 분석을 자동화
가. 데이터 분석 및 해석
나. 실시간 시장 정보 제공
다. 자동화와 추천서비스
라. 사기탐지 및 리스크 평가
Chapter 2
1. ChatGPT 가입 방법
2. 채팅 시작하기
3. 맞춤형 GPTs란 무엇인가?
가. 특정 요구사항과 맥락에 맞춰 조정된 AI 모델
나. My GPTs 만들기
4. Instructions(사용자 지침)
가. ChatGPT Instructions 사용 가이드
1) Instructions의 작동 원리
2) Instructions 사용 방법
3) My GPTs “부동산경매 권리분석” Instructions 예시
4) 타인 GPTs의 Instructions를 추출하는 방법
5) My GPTs의 Instructions 유출을 방지하는 방법
6) 인스트럭션과 프롬프트 작성시 권장 TOOL
5. Knowledge(지식)
6. Capabilities(능력)
7. Actions(액션)
가. OpenAI Actions in GPTs 소개
나. Add actions
다. GPTs Actions 스키마(Schema)에 대한 정보
라. SERP API용 GPTs Actions 스키마 정보
마. 스키마(Schema) 입력
바. "Real Estate Guide" GPTs의 스키마를 추출하는 방법
8. Privacy policy(개인정보 정책) URL 설정
9. My GPTs 화면에 도메인 주소 링크하기
10. 저장하기(Save)
11. Zapier를 GPTs에 자동화하는 워크플로 통합작업
및 특성
가. Zapier AI Actions 개요
나. GPT와 어시스턴트의 차이점
12. GPTs actions와 zapier 설정하는 방법
가. zapier 설정하기
나. Zapier 이메일 자동화 연동 Instructions 예시
13. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
가. 프롬프트 질문 잘하는 요령
나. 부동산경매 권리분석 GPTs 프롬프트 예시
다. 프롬프트를 자동으로 최적화 시켜주는 PrompTune
라. ChatGPT를 마스터하기 위한 "프롬프트 지침“ 논문 요약
마. ChatGPT를 활용한 부동산 마케팅 연구
바. Chat Completions API, GPTs, Assistants API의 차이점
사. Assistants API를 사용하여 만든 ChatBot의 주요 기능
아. OpenAI의 Assistants API를 활용한 프로젝트 예시
1) 부동산경매 물건 분석 튜터(tutor)
2) 부동산경매 권리 분석 튜터(tutor)
3) 부동산경매 수익률 분석 튜터(tutor)
4) 부동산경매 공부 도우미
5) 스트림릿(Streamlit)을 사용한 애플리케이션 개발
6) OpenAI Assistant API와 Streamlit을 결합한 프로젝트의 장점
14. Assistants API 사용 AI ChatBot 만들기
가. OpenAI API key 발급하기
나. Assistants API, Python을 활용하여 ChatBot 만들기
다. LangChain으로 “부동산경매 ChatBot” 만들기
라. LangChain과 RAG(검색 증강 생성)
15. 부동산경매에 RAG(검색 증강 생성)를 활용하는 방법
Chapter 3
1. 대화형 인공지능의 유형 10가지 비교
2. ChatGPT4o를 프롬프팅으로 부동산 데이터 분석과
비교한 예시
3. Google의 NoteBookLM과 Microsoft의 Copilot의 활용
가. Google의 NoteBookLM
나. Microsoft의 Copilot(Side Bar)
4. Obsidian에 ChatGPT, DeepL 등 활용
5. 인간처럼 사고하는 멀티모달(Multi Modal) AI
가. ChatGPT4o를 학원에 접목한 주요 특징과 활용
나. ChatGPT4o를 학원에 접목한 주요 특징
다. ChatGPT4o를 활용한 부동산경매
라. ChatGPT4o를 사용한 주요 장점
마. ChatGPT4o의 방대한 데이터 셋의 역할
바. ChatGPT4o의 데이터 셋의 활용 방안
사. ChatGPT4o의 경량화된 구조가 효율성에 미치는 영향
아. ChatGPT4o를 활용한 멀티모달의 기능과 활용
자. ChatGPT4o를 학원에 활용한 사례
6. ChatGPT4o와 GPTs Actions를 부동산경매에 적용
가. 부동산경매 의사결정 프로세스의 자동화
나. 부동산경매 분석에 적합한 외부 API
다. 부동산경매 데이터를 분석할 때 가장 중요한 요소
7. 검색 엔진 최적화(SEO)와 생성형 AI의 현재와 미래
가. 대표적인 검색 엔진 네이버(Cue)와 구글(SGE)
나. OpenAI의 SearchGPT
다. 생성형 AI가 SEO에 미치는 영향
라. 생성형 AI가 검색 엔진 알고리즘에 미치는 영향
마. 생성형 AI가 검색 엔진의 개인화 기능에 미치는 영향
바. 생성형 AI가 검색 엔진 사용자 경험의 개선 방향
8. 생성형 AI(Gen AI)의 경매에서 역할과 비교
가. 생성형 AI가 기존 경매 시장에 가져올 변화
나. 생성형 AI가 경매 시장에서의 혁신
다. 생성형 AI가 경매 시장에서 새로운 비즈니스 모델
라. 생성형 AI가 경매 시장에서의 정확도
마. 생성형 AI가 경매에서의 실시간 데이터 분석
바. 생성형 AI의 경매 데이터 분석을 자동화
사. 생성형 AI의 경매에서 실시간 데이터 수집
아. 생성형 AI의 경매에서 실시간 데이터를 수집하는 기술
자. 생성형 AI가 경매에서 실시간 데이터 수집의 알고리즘
차. 생성형 AI가 경매에서 데이터를 분석하는 방식
9. HuggingFace의 최신기술로 부동산이미지 분류와 활용
가. HuggingFace의 주요 기능과 특징
나. HuggingFace를 활용하여 부동산 이미지를 자동으로 분류하는 방법
다. HuggingFace로 부동산 이미지를 분류할 때의 모델
라. 부동산 이미지를 분류할 때 얻을 수 있는 정보
마. 부동산 이미지를 분류하여 파악할 수 있는 건물의
용도와 상태
바. 부동산 이미지를 분류하여 거래 가격 예측 가능
사. 부동산 이미지 분류에 사용되는 최신 기술
아. 부동산 이미지 분류에서 최신 기술의 장단점
자. 부동산 이미지 분류에서 AI가 사람보다 더 정확한 이유
10. 부동산경매와 My ChatBot
11. 부동산경매 Assistant API와 GPTs의 Chatbot 비교
12. OpenAI의 Assistants API와 RangChain
13. 부동산경매 공부방법이 "ChatBot 방식"으로
획기적 전환
14. 해외에서 운영하는 ChatBot형 한국 부동산경매사이트
Epilogue
