인공지능기초

강의상세

상세검색

언어유형

강의연도

CCL유형

인공지능기초

건국대학교
백우진

페이스북 트위터 카카오톡 네이버밴드 링크복사

주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
강의학기

2025년 1학기

조회수

1,238

강의계획서: 강의계획서

이 과목은 컴퓨터공학을 전공하는 학부 3학년 학생들을 대상으로 하며, 최신 인공지능 기술의 실용적 이해와 활용 능력 배양을 목표로 한다. 과목은 Responsible AI와 AI 보안 및 리스크 관리 같은 윤리적・사회적 쟁점을 다루면서, 동시에 ChatGPT 및 OpenAI API, LangChain, Pinecone, Hugging Face 등 다양한 인공지능 플랫폼과 도구를 실습 중심으로 학습한다. 또한, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 프롬프트 엔지니어링, LLM 응용 시스템 개발, AI 비즈니스화 전략 등 인공지능 생태계 전반을 경험함으로써, 학생들이 실제 산업 현장에서 필요한 실무 능력과 창의적 문제 해결 역량을 기를 수 있도록 설계되었다

수강안내 및 수강신청
※ 수강확인증 발급을 위해서는 수강신청이 필요합니다

책임감 있는 AI

차시별 강의

1.	책임감 있는 AI	AI와 책임감 있는 AI의 이해, AI 리스와 규제 환경, 책임감 있는 AI 실행 전략
2.	AI 보안 및 리스크 관리	AI 시대의 새로운 보안 과제, AI 보안 생태계와 생애주기 리스크, AI 리스크 관리 프레임워크 및 실행, 보안 중심 문화 구축과 미래 전망
3.	OPENAI API를 활용한 텍스트 생성 및 변형	OpenAI API를 통해 AI모델 사용하기, Python 리스트 및 딕셔너리, 복잡한 머신러닝(ML) 이론
4.	프롬포트 엔지니어링과 OPENAI API 실전	대규모 언어 모델(LLM)의 응답을 제어하는 '프롬포트 엔지니어링' 원칙을 이해
5.	CHATGPT 프롬포트 엔지니어링	프롬포트 엔지니어링이란?, 기본 프롬포트 작업(Basic Tasks), 고급 프롬포트 전략(Advanced Strategies), 핵심 프로세스: 반복적 개선
6.	AI 챗봇 개발과 API 실전 활용	챗봇을 위한 프롬프트 엔지니어링, [핵심]system 메시지를 통한 챗봇 제어, [실전]프로덕션 환경의 도전과제, [응용] API 속도제한(Rate Limits)과 최적화
7.	AI API로 구축하기	API란?, ,작동 방식: 클라이언트&서버, 계약서
8.	임베딩이란 무엇이며 어떻게 작동하는가?	컴퓨터는 어떻게 "배고프다"와 "피곤하다"가 "사과"와 "자동차"보다 더 관련 있다는 것을 알까요?
9.	벡터 데이터베이스: 개념, 구현, 그리고 비교	기존 임베딩 시스템의 한계
10.	벡터 데이터베이스와 Pinecone 활용	벡터 데이터베이스의 핵심 개념 이해, Pinecone의 기본 API, 고급 쿼리 최적화 전략 이해
11.	Hugging Face 생태계와 한국어 NLP: 기초부터 배포까지	Pre-training&Fine-tuning 패러다임의 이해, Transformer 아키텍처 유형(Encoder, Decoder, Seq2seq)과 한국어 모델 매핑, Hugging Face 라이브러리(transformers, datasets)의 내부 동작 원리, 실전 한국어 태스크 구현 및 Gradio 데모 배포
12.	LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발:Chains부터 Agents까지	LLM 오케스트레이션(Orchestration)의 필요성 이해, LangChain의 핵심 문법 LCEL(LangChain Expressin Language) 습득, RAG(Retrieval Augmented Generation) 파이프라인 구축 실습, LangGraph를 활용한 에이전트(Agent) 시스템 설계
13.	LangChain을 활용한 RAG 시스템 심화	Document Loading부터 Graph RAG 최적화까지
14.	LangChain을 활용한 에이전트 시스템 설계	Designing Agentic Systems: LangGraph & Custom Tools