과정 소개

SO/IEC 17024 인공지능 교육지도사/ GPT프롬프트 

 

 

과정 소개

인공지능지도사/GPT프롬프트 강의는 참가자들에게 최신의 자연어 처리 모델인 GPT를 통한 인공지능의 혁신적인 가능성에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. 이 강의에서는 GPT의 기본 구조와 작동 원리, 그리고 언어 이해와 생성을 위한 학습 방법 등에 대해 학습하게 됩니다. 또한, 참가자들은 다양한 상황에서 적절하고 효과적인 프롬프트를 작성하고 GPT의 출력을 해석하는 능력을 개발할 수 있습니다. 이로써 참가자들은 높은 수준의 인공지능 지도사로 성장하고, 이를 통해 사회, 경제, 교육 등 다양한 분야에서의 인공지능 응용에 기여할 수 있게 됩니다.

이 과정은 다음의 주요 주제를 다룹니다:

1. GPT 기본 이해: GPT의 구조와 작동 방식, 그리고 GPT의 다양한 버전에 대한 이해를 제공합니다.
2. 프롬프트 설계 및 최적화: 효과적인 프롬프트 작성 방법, 프롬프트를 최적화하는 전략, 그리고 GPT를 활용한 문제 해결에 대해 배웁니다.
3. GPT와의 상호작용: GPT와 효과적으로 소통하고 의도한 결과를 얻기 위한 방법에 대해 배웁니다.
4. 인공지능 윤리: GPT 사용 시 유의해야 할 윤리적 측면과 데이터 프라이버시에 대해 이해하게 됩니다.

  교육 목표

이 과정의 주요 목표는 다음과 같습니다:

1.  GPT의 핵심 개념과 원리를 심도 깊게 이해하도록 합니다.
2. GPT를 활용한 프롬프트 설계 및 최적화 능력을 배양하도록 돕습니다.
3. GPT와의 효과적인 소통 능력을 갖추도록 합니다.
4. GPT 사용 시 윤리적 고려 사항에 대한 이해를 높이도록 합니다.

  교육 대상

  인공지능지도사/GPT프롬프트 과정은 다음과 같은 참가자들에게 적합합니다.

1. 인공지능, GPT, 프롬프트 최적화에 대한 지식을 깊게 이해하고 싶은 개인
2. GPT를 활용한 문제 해결에 관심이 있는 개발자나 데이터 과학자
3. 인공지능의 윤리적 사용에 대한 이해를 향상시키고 싶은 교육자나 학자

ISO인공지능지도사/GPT프롬프트 자격증 취득 후 향후 진로

• IT 회사와 테크 스타트업

• AI 솔루션 개발과 관리에 종사하는 회사

• 교육 기관, 연구소, 대학에서의 인공지능, 챗봇 관련 직종

• GPT 챗봇을 활용한 교육 및 훈련 전문가

• 정부기관, 비영리 단체에서 AI 관련 프로젝트 관리

• 마케팅, 고객 서비스, UX 디자인 등에서 챗봇을 활용한 직종

• 기타 자연어 처리, 텍스트 생성, GPT 챗봇 관련 직종

  교육 과정 구성

인공지능지도사 기본강의 ( 22강의 ) +  GPT프롬프트 심화강의 (온라인 13강+ 오프라인 실전 5강의)로 구성

과정은 이론 학습과 실습을 통해 참가자들이 GPT와 프롬프트 작성에 대한 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 설계되었습니다.

  사전 요구 사항

참가자는 기본적인 컴퓨터 기술과 인터넷 사용에 능숙해야 하며, 인공지능과 관련된 작업을 수행하는 데 필요한 기본적인 컴퓨터 기술을 보유해야 합니다.

이 과정을 완료하면 참가자들은 GPT를 효과적으로 사용하여 인공지능 시대에 필수적인 역량을 갖추게 될 것입니다.

이는 인공지능을 이해하고 활용하는 능력을 높이는 데 기여하며, 참가자들이 인공지능 기술을 통해 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

커리큘럼


  • 01 인공지능의 정의와 분류 31:45
  • 02 인공지능의 역사 37:37
  • 03 인공지능의 주요분야와 특징 (기계학습 • 딥러닝) 34:22
  • 04 자연어 처리 + 프로그래밍 언어 및 API 38:41
  • 05 인공지능 이해에 필요한 기본 수학 및 통계 지식 32:23
  • 06 인공지능을 구현하기 위한 도구 33:51
  • 07 인공지능의 책임과 법적문제 33:35
  • 08 인공지능의 도덕적 가치 + AI 편향 32:51
  • 09 데이터 프라이버시와 AI 27:30
  • 10 인공지능의 규제와 관리 29:37
  • 11 AI 핵심기술(1) 33:07
  • 12 AI 핵심기술(2) 39:03
  • 13 AI 핵심기술(3) 34:02
  • 14 인공지능 학습방법 30:36
  • 15 AI 기술의 적용 - 문제 유형에 따른 선택 25:21
  • 16 신경망 구조의 다양성 34:06
  • 17 AI 기술 주요 응용분야 26:07
  • 18 산업별 AI혁신 동향 25:37
  • 19 AI 프로젝트의 전체적인 프로세스 25:05
  • 20 데이터 수집과 정제 29:08
  • 21 딥러닝 모델 학습 및 최적화 35:34
  • 22 모델평가와 배포 35:13
  • 23 GPT 역사와 진화 31:42
  • 24 자연어 처리와 GPT의 발전 28:16
  • 25 인공지능와 언어 33:17
  • 26 GPT작동방식 및 학습과정 37:29
  • 27 프롬프트와 효과적인 질문기술 26:29
  • 28 GPT-효과적인 질문전략 수립 42:12
  • 29 GPT사용시 주의사항 + 프롬프트 활용 25:01
  • 30 실생활에서 GPT 활용하기 26:37
  • 31 GPT를 활용한 창조적 업무 솔류션(글쓰기, 요약, 변역) 28:50
  • 32 GPT를 활용한 창조적 업무 솔루션(번역) 41:39
  • 33 GPT를 활용한 비즈니스 업무 향상 42:06
  • 34 인공지능 윤리와 GPT 35:56
  • 35 GPT 한계와 문제점 35:47
  • 36 멀티모달. 간결형 VS 서술형 프롬프트 30:07
  • 37 GPT의 주요 기능(글쓰기.요약.번역.시각적 데이터 생성) 31:41
  • 38 치트키활용. API키.프롬프트 수정 31:04
  • 39 고급프롬프트 작성. GPT매개변수 31:47
  • 40 GPT의 한계 인식. 환각작용 감소 30:15

리뷰

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    과정 특징

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