진짜 챗GPT API 활용법(위키북스 GAI 시리즈 1)

▣ 1장: ChatGPT란?
1.1 ChatGPT 맛보기
__1.1.1 ChatGPT 시작하기
__1.1.2 ChatGPT Plus 사용하기
1.2 ChatGPT를 활용하는 다양한 방법
__1.2.1 다양한 장르의 콘텐츠 작성
__1.2.2 프로그래밍 도우미
__1.2.3 번역과 문체 바꿔 쓰기
__1.2.4 텍스트 요약하기
__1.2.5 정보 또는 설명 요청하기
__1.2.6 아이디어 얻기
__1.2.7 마케팅 준비하기
1.3 ChatGPT의 한계

▣ 2장: ChatGPT API 시작하기
2.1 API 사용 요금
2.2 API 키 발급하기
2.3 실습 환경 조성하기
__2.3.1 파이썬 설치하기
__2.3.2 파이썬 가상 환경 만들기
__2.3.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기
__2.3.4 구글 코랩 사용하기
2.4 ChatGPT API 기본 사용 방법
__2.4.1 기본 질문하기
__2.4.2 역할 부여하기
__2.4.3 이전 대화를 포함하여 답변하기
2.5 OpenAI에서 제공하는 AI 서비스

▣ 3장: 나만의 음성 비서 만들기
3.1 음성 비서 프로그램 맛보기
3.2 음성 비서 프로그램의 구조
3.3 개발 환경 구축하기
3.4 텍스트를 음성 파일로 변환하는 gTTS 사용법 익히기
3.5 음성 파일을 텍스트로 변환하는 Whisper API 사용법 익히기
3.6 프로그램 UI를 생성하는 스트림릿 사용법 익히기
__3.6.1 스트림릿 설치
__3.6.2 스트림릿 시작하기
3.7 스트림릿으로 음성 비서 프로그램의 UI 만들기
__3.7.1 스트림릿의 상태를 저장하기 위한 session_state 함수
__3.7.2 스트림릿 오디오 레코더를 활용하여 음성 녹음하기
3.8 음성 파일을 텍스트로 변환하기
3.9 ChatGPT API로 질문하고 답변 구하기
__3.9.1 대화 내용을 채팅 형식으로 시각화하기
3.10 gTTS로 답변을 음원 파일로 만들고 재생하기
3.11 음성 비서 프로그램 배포하기
__3.11.1 깃허브 리포지토리 생성하기
__3.11.2 깃허브에 코드 및 패키지 정보 업로드하기
__3.11.3 스트림릿 사이트와 깃허브 연동하기

▣ 4장: 텔레그램과 카카오톡에 나만의 AI 챗봇 만들기
4.1 AI 챗봇 맛보기
4.2 개발 환경 구축하기
4.3 그림을 그려주는 DALL.E 2 사용법 익히기
__4.3.1 DALL.E 2 맛보기
__4.3.2 DALL.E 2 API 사용 방법
4.4 텔레그램에 AI 챗봇 만들기
__4.4.1 웹에서 대화하는 방법: HTTP 통신 이해하기
__4.4.2 텔레그램 API 사용하기
4.5 로컬 PC를 활용하여 텔레그램 챗봇 만들기
__4.5.1 FastAPI와 ngrok을 활용하여 서버 생성 및 텔레그램 서버와 연결하기
__4.5.2 텔레그램 챗봇 구현하기
4.6 아마존 웹 서비스를 활용하여 텔레그램 챗봇 만들기
__4.6.1 아마존 웹 서비스란
__4.6.2 AWS 요금 정책 확인하기
__4.6.3 AWS를 활용한 텔레그램 챗봇의 구조
__4.6.4 AWS 람다 설정하기
__4.6.5 AWS API 게이트웨이 설정하기
__4.6.6 AWS 로그 살펴보기
4.7 카카오톡에 AI 챗봇 만들기
__4.7.1 카카오톡 챗봇 생성하기
4.8 로컬 PC를 활용하여 카카오톡 챗봇 만들기
__4.8.1 FastAPI와 ngrok을 활용하여 서버 생성 및 카카오톡 서버와 연결하기
__4.8.2 카카오 챗봇 구현하기
4.9 아마존 웹 서비스를 활용하여 카카오톡 챗봇 만들기
__4.9.1 카카톡오 챗봇의 lambda_function 코드 작성하기
__4.9.2 API 게이트웨이 주소와 카카오톡 서버 연결하기

▣ 5장: ChatGPT API로 우리 회사 챗봇 만들기
5.1 개발 환경 구축하기
5.2 미드저니로 마스코트 만들기
__5.2.1 미드저니 사용법 확인하기
__5.2.2 미드저니 구독과 유료 정책
__5.2.3 미드저니 파라미터
__5.2.4 미드저니로 이미지 생성하기
__5.2.5 미드저니로 챗봇의 마스코트 만들기
5.3 ChatGPT를 이용한 데이터 전처리
5.4 벡터의 유사도
__5.4.1 텍스트 임베딩
__5.4.2 코사인 유사도
__5.4.3 OpenAI의 Embedding API
5.5 챗봇의 구조
5.6 스트림릿으로 챗봇 실행하기
__5.6.1 스트림릿 및 OpenAI 설치
__5.6.2 스트림릿 시작하기
__5.6.3 스트림릿 실행하기

▣ 6장: 랭체인을 활용한 회사 챗봇 만들기
6.1 랭체인 설치 및 데이터 로드
6.2 텍스트 분할하기
6.3 ChromaDB를 이용한 검색기 사용하기
6.4 질문으로부터 답변 얻기
6.5 Gradio로 챗봇의 UI 만들기

▣ 7장: OpenAI의 GPT를 추가로 학습시키는 파인튜닝
7.1 GPT-3의 파인튜닝(fine-tuning)
7.2 파인튜닝을 위한 데이터셋 준비 가이드
7.3 금융 뉴스를 감성 분류하는 AI 모델 만들기
7.4 금융 뉴스를 감성 분류하는 모델의 UI 만들기

김준성 성균관대 기계공학부를 졸업하고 현대자동차 연구소에 입사했다. 입사 후 데이터 사이언스에 관심을 두고 성균관대 데이터사이언스융합학과에 진학하여 석사학위를 땄다. 현재 현대자동차에서 자율주행SW개발 엔지니어로 일하고 있다. ChatGPT를 다양한 분야, 특히 데이터 사이언스 분야에 응용하고자 연구/개발에 힘쓰고 있다.