Course Outline

Generative AI 및 Azure 소개 OpenAI

  • AI의 풍경과 Generative AI
  • Azure OpenAI 서비스 개요
  • Azure 계정 및 OpenAI 서비스 설정

Azure OpenAI 스튜디오 및 플레이그라운드 작업

  • Azure OpenAI 스튜디오 탐색
  • 놀이터에서 모델 실험하기
  • 모델 기능 및 제한 사항 이해

OpenAI를 Java과 통합

  • Java 개발 환경 설정
  • Accessing Azure OpenAI Java 사용
  • Java 애플리케이션에서 AI 기능 구축 및 테스트

AI 모델을 웹 애플리케이션으로 배포

  • Java을 사용하여 웹 애플리케이션 만들기
  • 웹 앱에 AI 기능 내장
  • 배포 및 확장 모범 사례

DALL-E를 사용한 이미지 생성

  • DALL-E 소개 및 이미지 생성
  • DALL-E 스튜디오를 사용하여 이미지 생성
  • Java 코드에서 이미지 생성

텍스트 임베딩 및 의미 체계 Search

  • 텍스트 임베딩 이해
  • Java에서 임베딩 모델 구현
  • 의미론적 검색 기능 구축

Whisper AI를 이용한 음성 처리

  • AI를 이용한 오디오 처리의 기본
  • 음성-텍스트 변환을 위해 Whisper AI 사용
  • 오디오 번역 및 다국어 지원

고급 AI 모델 통합

  • 텍스트와 오디오 모델 결합
  • 사용자 데이터와 AI 상호작용 개인화
  • 키워드 및 벡터 검색 구현

보안 및 미세 조정

  • AI 기반 애플리케이션 보호
  • 특정 사용 사례에 대한 모델 미세 조정
  • 콘텐츠 필터를 사용하여 품질 유지

실습 세션

  • 실제 시나리오가 포함된 실습 랩
  • 공동 프로젝트 및 동료 평가
  • Capstone 프로젝트: AI 기반 Java 애플리케이션 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • Java 프로그래밍에 대한 이해
  • RESTful API 및 웹 서비스 경험
  • 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 지식

청중

  • Java 개발자
  • 소프트웨어 엔지니어
  • 클라우드 매니아
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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