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책소개

이 책은 챗GPT가 기여한 내용으로 구성되어 있으며, 다양한 주제에 대한 깊이 있는 지식과 이해를 제공하고자 합니다.
책은 챗GPT가 학습한 방대한 양의 데이터와 기계학습 알고리즘을 활용하여 만들어진 능력을 활용하여 쓰여졌습니다. 이 책은 인공지능 기술을 사용하여 작성되었기 때문에, 새로운 시각과 다양한 지식을 제공할 것입니다.
또한, 이 책은 다양한 독자층을 고려하여 작성되었습니다. 어느 분야에서든 관심을 가지는 사람들에게 유용한 정보와 통찰력을 제공하고자 하며, 쉽게 이해할 수 있는 문체로 작성되어 있습니다.
이 책을 통해 독자들은 ChatGPT가 제공하는 깊이 있는 지식과 정보를 경험할 수 있을 것입니다. 각 주제별로 다양한 시각과 차별화된 접근 방식을 제공하여 독자들의 이해를 촉진시킬 것입니다.
독자들에게 새로운 지식과 인사이트를 제공하고, 독자들이 더욱 높은 수준의 이해와 지식을 얻을 수 있는데 도움이 되길 바랍니다.

저자소개

김경중 (Senior Technical Architect)
현재 외국계 솔루션 회사에서 Digital Transformation, CRM, Business Intelligence 관련 프로세스 및 솔루션 컨설팅 경력이 있다. 인하대에서 전자공학, 서강대에서 경영학 석사를 전공하였으며 박사과정 중인 그는 오라클, IBM, Salesforce 등 다양한 외국계회사와 외국에서 IT 경험을 축적하였고, 수 많은 대기업 고객사와 중견기업을 대상으로 IT 컨설팅 및 시스템 구축을 수행해왔다. 
Solution Architecture, Digital Marketing, Data Warehouse, Contact Center Automation 및 IT Service Management 분야에 전문성이 있으며, 다양한 Digital Transformation 솔루션 기반으로 성공적인 비즈니스의 변화를 이루도록 대상 기업에 Advisory를 수행하고 있다.


윤영태
HP, EMC 등 다수의 글로벌 IT 회사와 삼성SDS 에서 인프라 전문가로 근무해왔다.
클라우드, K8S 및 다양한 Software Defined X 프로젝트를 수행하며 IT 변화의 흐름에 동행하고 있다.
인하대에서 전자공학을 전공했으며, 현재 외국계 IT 회사에서 근무하고 있다

목차

1.챗GPT란?
1.1. 챗GPT의 개념과 역사
1.1.1. 챗봇과 대화형 인공지능의 역사
1.1.2. 챗GPT의 개념과 구성 요소
1.2. 챗GPT의 주요 특징
1.2.1. GPT 모델의 특징과 장단점
1.2.2. 챗GPT 모델의 특징과 장단점

2. 챗GPT의 작동 원리
2.1. 딥러닝과 인공 신경망
2.1.1. 딥러닝의 개념과 역사
2.1.2. 인공 신경망의 개념과 구성 요소
2.2. 전이 학습과 언어 모델링
2.2.1. 전이 학습의 개념과 응용 사례
2.2.2. 언어 모델링의 개념과 구현 방법

3. 챗GPT 모델 사용하기
3.1. 챗GPT 모델 구축하기
3.1.1. 데이터 수집과 전처리
3.1.2. 모델 아키텍처 선택과 구현
3.2. 챗GPT 모델 학습하기
3.2.1. 학습 데이터 구성과 성능 측정 지표
3.2.2. 모델 학습 방법과 하이퍼파라미터 튜닝
3.3. 챗GPT 모델 튜닝하기
3.3.1. 전이 학습과 파인 튜닝
3.3.2. 텍스트 생성 및 품질 평가 방법

4. 챗GPT의 응용 분야
4.1. 챗봇과 가상 비서
4.1.1. 챗봇과 가상 비서의 개념과 역할
4.1.2. 챗GPT를 이용한 챗봇 및 가상 비서 구현 방법
4.2. 자연어 처리 기술의 응용 분야
4.2.1. 자연어 처리의 응용 분야와 사례
4.2.2. 챗GPT를 이용한 자연어 처리 모델 구현 방법
4.3. 음성 인식 기술과 음성 대화형 인터페이스
4.3.1. 음성 인식 기술의 개념과 역사
4.3.2. 챗GPT와 음성 인식 기술을 이용한 음성 대화형 인터페이스 구현 방법

5. 챗GPT를 활용한 프로젝트 구현 예시
5.1. 챗봇 구현
5.1.1. 챗GPT를 활용한 간단한 챗봇 구현 예시
5.1.2. 챗GPT를 이용한 실제 서비스에서의 챗봇 구현 사례
5.2. 자연어 처리
5.2.1. 챗GPT를 이용한 자연어 처리 예시
5.2.2. 챗GPT를 이용한 자연어 처리 프로젝트 사례
5.3. 문서 요약
5.3.1. 챗GPT를 활용한 문서 요약 예시
5.3.2. 챗GPT를 이용한 문서 요약 프로젝트 사례
5.4. 기계 번역
5.4.1. 챗GPT를 활용한 기계 번역 예시
5.4.2. 챗GPT를 이용한 기계 번역 프로젝트 사례
5.5. 이미지 캡셔닝
5.5.1. 챗GPT를 활용한 이미지 캡셔닝 예시
5.5.2. 챗GPT를 이용한 이미지 캡셔닝 프로젝트 사례

6. 챗GPT와 인공지능의 미래
6.1. 인공지능과 빅데이터 기술의 발전
6.1.1. 인공지능과 머신러닝의 발전
6.1.2. 빅데이터의 중요성과 활용
6.2. 인공지능과 챗봇의 미래
6.2.1. 챗봇이 사용되는 분야와 가능성
6.2.2. 챗봇의 한계와 개선 방안
6.3. 챗GPT의 발전 가능성과 한계
6.3.1. 챗GPT의 발전 가능성에 대한 전망
6.3.2. 챗GPT의 한계와 개선 방안
6.4. 인공지능 윤리와 관련된 이슈
6.4.1. 인공지능의 윤리적 이슈
6.4.2. 챗GPT의 윤리적 측면과 관련된 이슈
6.5. 인공지능과 챗GPT의 미래 전망
6.5.1. 인공지능과 챗GPT의 발전 방향과 전망
6.5.2. 인공지능이 인류에 미칠 영향에 대한 논의

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