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프로그래밍 공부와 개발 업무에 ChatGPT를 효율적으로 활용하는 방법을 소개한다. 언어 모델의 간단한 역사를 알아보고 ChatGPT의 개발 과정과 동작 원리도 살펴본다. 이 책은 가장 많이 활용하는 Python, C를 통해 질문 답변에 대한 예시를 보여주는데, 개발 언어에 상관없이 C++, Java, Javascript, Ruby, Swift, Go, PHP 등 다양한 개발 언어를 사용해 질문할 수 있다.

프로그래밍을 공부하는 과정에서 새로운 언어에 대한 공부는 필수이다.
ChatGPT를 사용한다면 새로운 언어를 빠르고 쉽게 습득할 수 있을 것이다!

인공지능과 머신러닝 분야는 최근에 급격히 발전했고, 그중 가장 흥미로운 발전은 OpenAI의 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델을 꼽을 수 있다. ChatGPT는 인간과 같은 자연스러운 텍스트를 생성하는 능력과 더불어 우리가 컴퓨터와 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져왔다.
이 책에서 우리는 ChatGPT를 탐구하고, 그 능력을 심도 있게 살펴볼 것이다. 또한 언어 모델의 간단한 역사를 알아보고, ChatGPT의 개발 과정과 동작 원리도 살펴볼 것이다.
뿐만 아니라 이렇게 열광의 중심에 있는 ChatGPT의 활용 방법을 살펴봄으로써 우리의 삶에 ChatGPT가 스며들도록 할 것이다. 이를 통해 전공자들은 ChatGPT를 자신의 프로그램에 다양한 방법으로 활용할 수 있도록 하고, 비전공자들도 개발 공부 시 도움이 되는 다양한 활용 방법들을 배울 수 있도록 할 것이다.
이 책의 독자분들은 컴퓨터 과학 분야의 과학자, AI 전공자나 단지 과학의 미래에 관심이 많은 개발자 또는 개발에 관심이 있는 일반인일 수도 있다. 이 책은 그들 모두에게 ChatGPT에 대한 통찰력 있는 이해를 제공할 것이며, 이는 우리가 인공지능을 바라보는 시각을 바꿔 놓을 것이다.
이 책의 끝에 다다르면 여러분은 ChatGPT가 무엇인지, 어떻게 동작하는지 그리고 특정 용도에 ChatGPT를 어떻게 사용해야 하는지를 알게 될 것이다. 그럼 이제 ChatGPT의 놀라운 세계를 이해하기 위한 여정을 떠나 보자!

-머리말 중에서

정보제공 :

1장 ChatGPT 이해하기
01 ChatGPT란?
02 언어 모델이란?
03 ChatGPT는 생각을 하는가?
04 ChatGPT의 간단한 동작 원리 이해하기
05 사람들은 왜 ChatGPT에 열광하는가?

2장 ChatGPT의 발전 과정 알아보기
01 GPT 이전의 챗봇들
02 GPT 시리즈의 발전 배경
03 ChatGPT의 진화

3장 ChatGPT로 프로그래밍 공부하기
01 PC 버전에서 사용하기
02 모바일 버전에서 사용하기
03 ChatGPT로 프로그래밍 공부하기
04 새로운 언어에 대한 기본 문법과 예제 물어보기
05 알고리즘 문제를 풀어보고, 자신이 푼 정답을 비교해 보기
06 일부만 작성된 코드의 나머지 채우기
07 코딩 퀴즈 생성해 문제풀이!
08 기술적 지식을 효과적으로 질문하는 방법: 아이처럼 질문하라!
09 필자가 추천하는 방법: ChatGPT와 함께 맨땅에 헤딩하기

4장 ChatGPT를 개발 업무에 활용하기
01 코드 개선 및 디버깅에 활용하기
02 작은 함수들을 ChatGPT로 만들어 보기
03 복잡한 모델을 ChatGPT에게 만들어 달라고 하기
04 ChatGPT에게 알고리즘의 복잡도를 측정해 달라고 하기
05 개발 코드의 문서화 작업에 ChatGPT 활용하기
06 코드 리팩토링에 ChatGPT 활용하기
07 ChatGPT를 활용해 데이터 전처리하기
08 데이터 특성을 알려주고, 적합한 딥러닝/기계 학습 모델 선정하기
09 Unsplash API를 활용해 ChatGPT에서 사진 띄우기
10 DALL-E와 ChatGPT가 만나면? 세상에 없는 정교한 사진을 뽑아보자!

5장 ChatGPT를 다른 기술과 도구에 접목시키는 방법
01 REST API를 사용한 방법
02 라이브러리를 활용한 방법
03 plugin, add-on 등을 사용한 방법

6장 ChatGPT의 구조 이해하기
01 개요
02 토큰화, 임베딩부터 포지셔널 인코딩까지
03 어텐션 메커니즘에 대한 이해
04 Encoder 셀프 어텐션
05 멀티 헤드 어텐션
06 Masked Decoder 셀프 어텐션
07 Encoder-Decoder Attention(크로스 어텐션)
08 ChatGPT는 어떤 점이 다른가?
09 ChatGPT 학습 테크닉,
Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)
10 왜 ChatGPT가 대규모 학습에 유리할까?

7장 ChatGPT의 한계와 앞으로의 전망
01 ChatGPT의 한계점
02 ChatGPT 기술이 가져올 미래
03 결론