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과정상세

[AI Start]텍스트 생성형 AI로 일하기 위한 질문의 기술 활용편

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이러닝

초급 모바일

[AI Start]텍스트 생성형 AI로 일하기 위한 질문의 기술 활용편

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70,000원 (VAT없음)
학습기간 신청일로부터 1개월(Month)

과정요약

과정요약
강사 류한석 학습기간 1개월(3시간) / 청강기간 : 교육 후 12개월
신청기간 상시 난이도 초급
교육비 70,000원 평가항목 진도율 100%
수료기준 총점 80점 이상시 수료 1일 진도제한 없음
정원 1,000명
모바일 병행 본 과정은 모바일 과정으로 모바일 환경에 최적화 되어 있으며, PC를 통한 학습도 가능 합니다. 모바일 서비스 안내

과정소개

디지털 환경에서 글과 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 챗GPT, 바드와 같은 대규모 언어 모델 기반 생성형 AI와의 협업이 필수적입니다.

글쓰기의 장인에서 AI 협업의 명장까지!
본 과정에서는 텍스트와 데이터를 최적화하는 방법부터 AI를 활용한 전문적인 답변 생성, 메타프롬프트 및 체인 프롬프트와 같은 고급 기법까지 폭넓게 살펴봅니다.
특히 만능 역할 부여 프롬프트 생성 도구, 만능 프롬프트 개선 도구 등과 같이 AI와의 협업을 극대화하는 방법을 학습함으로써 프롬프트 마스터가 될 수 있는 길을 열어줍니다.

Point 1. AI와 효과적으로 협업하는 여러 기법을 습득하는 과정:
AI에 특정 역할을 부여하는 방법, 역할 부여 프롬프트의 응용, 만능 역할 부여 프롬프트 생성 도구, 그리고 체인 프롬프트를 통한 AI와의 협업 방법을 배웁니다.

Point 2. 글과 데이터를 최적화하는 방법을 안내:
글을 다양한 형식으로 변환하는 기법과 데이터 구조화, 매력적인 글을 만드는 일관성 및 플로우 개선 전략을 습득합니다.

Point 3. 프롬프트 작성과 관련된 고급 기법을 통해 AI 활용 극대화:
프롬프트를 만드는 메타프롬프트 및 이를 이용해 효과적인 프롬프트를 구성하는 최적화 기법, 슈퍼 메타프롬프트의 활용법 등을 통해 최고의 프롬프트를 구성할 수 있는 방법을 알려줍니다.

* 영상 학습 시, 자막 설정을 활용해 보다 편리하게 이용하실 수 있습니다.
* 과정 자료실에 요약 및 프롬프트 문서를 제공합니다.
1) 본문 요약 및 프롬프트 문서
    강의 중에 사용된 프롬프트는 해당 문서에서 확인할 수 있으며, 필요시 복사해서 이용하세요.
2) 참고용 프롬프트 예시 목록
    본 문서는 언제든지 편의에 따라 검토하실 수 있습니다.
    또한 모든 학습을 완료하신 후에 전체적으로 검토해 보시는 것을 적극 권장합니다.

학습목표

  • AI와의 협업을 최적화하는 프롬프트 기법을 이해하고 실무에 활용할 수 있다.
  • 텍스트를 다양한 형식으로 변환하고 개선하는 능력, 고급 프롬프트 작성 역량을 키울 수 있다.

학습대상

  • 업무 효율성 및 생산성을 향상시키기 위해 생성형 AI를 활용하고자 하는 모든 실무자
  • 비개발 직군 및 전 직무 실무자 대상

강사소개

류한석
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주요경력
- (現) 기술문화연구소 소장
- (前) 소프트뱅크미디어랩 소장,삼성전자 책임연구원, 한국SW아키텍트연합회 부회장

저서
《빅씽, 디지털 경제로의 대전환》(2023.03)
《미래인을 위한 테크놀로지 교양》(2019.08)
《플랫폼, 시장의 지배자》(2016.06)

과정목차

  • [AI Start]텍스트 생성형 AI로 일하기 위한 질문의 기술 활용편

    • 01차시

      디코딩 알고리즘 및 글을 다양한 형식으로 변환하는 방법

    • 02차시

      글을 매력적으로 만들고 일관성과 플로우를 개선하는 방법

    • 03차시

      데이터를 자동으로 구조화하고 스프레드시트 생성하기

    • 04차시

      AI에 특정 역할을 부여해 전문적인 답변을 얻는 방법

    • 05차시

      역할 부여 프롬프트의 응용 및 만능 역할 부여 프롬프트 생성 도구

    • 06차시

      메타프롬프트를 이용한 프롬프트 최적화 기법

    • 07차시

      체인 프롬프트를 이용한 AI와의 협업 및 슈퍼 메타프롬프트

    • 08차시

      멀티모달 AI와 대규모 언어 모델의 미래, 표절 문제

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