말하는 대로, 원하는 대로 인공지능을 자유자재로 다루는 프롬프트 엔지니어링 질문만 하면 바로 답을 내리는 인공지능이라도 어떻게 쓰느냐에 따라 천차만별의 결과를 만든다. 다양한 인공지능 서비스에 적용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링을 배우고, 실질적으로 도움이 되는 직무별 인공지능 활용법을 살펴보자. 생성형 인공지능을 효과적으로 사용하기 위한 질문법뿐만 아니라, 인공지능을 일과 삶에 어떻게 적용할지 인사이트도 얻을 수 있다. 인공지능 전문가가 알려주는 16가지 프롬프트 엔지니어링 기법을 내 것으로 만들어 인공지능을 마음껏 활용해보자.
Contents
추천사 viii
머리말 xi
이 책의 활용법 xiv
1장 초거대 생성형 인공지능, 네가 궁금해
1.1 인공지능은 왜 이렇게 화제일까? 003
1.2 초거대 생성형 인공지능이 필요한 이유 014
1.3 초거대 생성형 인공지능 서비스를 적용하기 좋은 상황 018
1.4 이해관계자의 이해 032
2장 비전공자를 위한 프롬프트 엔지니어링
2.1 프롬프트 엔지니어링이 대체 뭘까? 037
2.2 기본 단계 프롬프트 엔지니어링 051
__자세히 알려줘, 구체적인 조건 명시
__어떤 맥락이야? 맥락 학습
__너를 알려줘, 정의 명시
__아버지가방에들어가신다, 모호성 회피
__한 명만 말해, 과정보 제거
__하이퍼파라미터 튜닝
__다각도로 살펴보기, 반복 질문
__역으로 얻기 위해 제외한다, 정보의 제외
2.3 고급 단계 프롬프트 엔지니어링 080
__좀 더 잘 대답해줘, 파인 튜닝
__이런 것도 할 수 있어? 문맥 내 퓨샷 러닝
__하나만 예시를 준다면? 문맥 내 원샷 러닝
__예시가 없어도 가능해? 문맥 내 제로샷 러닝
__답을 주고 물어본다, 사고의 사슬
__자아의 부여, 역할극
__될 때까지 물어본다, 질문의 사슬
2.4 비용을 추정하는 방법 103
3장 초거대 생성형 인공지능 서비스와 프롬프트 엔지니어링 사용 사례
3.1 자연어 생성 인공지능 109
__오픈AI ChatGPT
__구글 바드
__네이버 CLOVA X
__마이크로소프트 빙챗
3.2 이미지 생성 인공지능 170
__오픈AI DALL-E2
__스테이블 디퓨전
__마이크로소프트 빙 이미지 크리에이터
3.3 프레젠테이션을 비롯한 문서 생성 인공지능 196
__감마
3.4 목적 지향 인공지능 210
__AgentGPT
5.1 전략 227
5.2 마케팅 245
5.3 인사 255
5.4 개발 265
5.5 법무 280
6장 초거대 생성형 인공지능 서비스를 실무에 적용할 때 알면 도움이 되는 것들
6.1 초거대 생성형 인공지능의 성능이 뛰어난 이유 297
6.2 초거대 생성형 인공지능 서비스 적용을 위한 전제 조건 302
6.3 초거대 생성형 인공지능 서비스 출시 시 발생할 수 있는 문제와 해결 방법 317
6.4 초거대 생성형 인공지능 사용 시 고려해야 할 것들 333
7장 변화는 곧 기회다
7.1 위기 속에서 기회를 잡는 방법 345
7.2 인공지능 사용 시 버려야 하는 것들 346
7.3 커리어 변화 348
7.4 미래의 인공지능 사회 353
찾아보기 357
Author
김동민,이규남,조우진
도전과 공유의 가치를 중요하게 생각한다. 인공지능 업계에 수년간 있으면서 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 리서치 엔지니어를 거쳐 MLOps 엔지니어까지 다방면으로 관련 경험을 쌓아 왔다. 특히 인공지능 업무 다방면에 걸쳐 관심이 있다. 인공지능 구조를 설계하고 구현하는 작업, 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지관리하는 작업, 실제 서비스하도록 배포하기까지의 전 과정에 관심이 많아 최근 다양한 업무 영역을 넓혀 가고 있다. 최근에는 MLOps 엔지니어와 리서치 엔지니어의 일을 함께하고 있다. 항상 새로운 것에 관심이 많아 적극적으로 공부하고 업무에 활용하고 있다. 습득한 지식을 지속해서 공유하고자 노력한다.
現) 국내 대기업 MLOps Engineer
前) 한국인공지능협회 전문위원
前) 미래에셋대우 DATA SCIENTIST
前) 빅데이터 공학 석사
前) 정보통계 / 심리학 학사
도전과 공유의 가치를 중요하게 생각한다. 인공지능 업계에 수년간 있으면서 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 리서치 엔지니어를 거쳐 MLOps 엔지니어까지 다방면으로 관련 경험을 쌓아 왔다. 특히 인공지능 업무 다방면에 걸쳐 관심이 있다. 인공지능 구조를 설계하고 구현하는 작업, 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지관리하는 작업, 실제 서비스하도록 배포하기까지의 전 과정에 관심이 많아 최근 다양한 업무 영역을 넓혀 가고 있다. 최근에는 MLOps 엔지니어와 리서치 엔지니어의 일을 함께하고 있다. 항상 새로운 것에 관심이 많아 적극적으로 공부하고 업무에 활용하고 있다. 습득한 지식을 지속해서 공유하고자 노력한다.
現) 국내 대기업 MLOps Engineer
前) 한국인공지능협회 전문위원
前) 미래에셋대우 DATA SCIENTIST
前) 빅데이터 공학 석사
前) 정보통계 / 심리학 학사