인공지능지도사/GPT 프롬프트
인공지능지도사
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1. 인공지능의 정의와 분류
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2
2 인공지능의 역사
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3
3 인공지능의 주요분야와 특징 (기계학습 • 딥러닝)
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4 자연어 처리 + 프로그래밍 언어 및 API
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5 인공지능 이해에 필요한 기본 수학 및 통계 지식
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6 인공지능을 구현하기 위한 도구
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7.인공지능의 책임과 법적 문제
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8. 인공지능의 도덕적 가치 + AI 편향
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9. 데이터 프라이버시와 AI
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10. 인공지능의 규제와 관리
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11. AI 핵심 기술①
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12. AI 핵심기술②
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13. AI 핵심기술③
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14. 인공지능 학습방법
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15. AI 기술의 적용-문제 유형에 따른 선택
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16. 신경망 구조의 다양성
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17. AI 기술 주요 응용분야
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18. 산업별 AI혁신 동향
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19. AI 프로젝트의 전체적인 프로세스
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20. 데이터 수집과 정제
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21. 딥러닝 모델 학습 및 최적화
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22 모델평가와 배포
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GPT 프롬프트
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1. GPT 역사와 진화
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2. 자연어 처리와 GPT의 발전
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3. 인공지능과 언어
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4. GPT작동방식 및 학습과정
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5. 프롬프트와 효과적인 질문기술
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6. GPT-효과적인 질문전략 수립
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7. GPT사용시 주의사항+ 프롬프트 활용
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8. 실생활에서 GPT활용하기
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9. GPT를 활용한 창조적 업무 솔루션 (글쓰기, 요약, 번역)
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10. GPT를 활용한 창조적 업무 솔루션( 번역)
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11. GPT를 활용한 비즈니스 업무 향상
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12. 인공지능 윤리와 GPT
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13. GPT한계와 문제점
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실기 (GPT 실전 심화)
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1.멀티모달. 간결형 VS 서술형 프롬프트
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2. GPT의 주요 기능(글쓰기.요약.번역.시각적 데이터 생성)
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3. 치트키활용. API키.프롬프트 수정
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4, 고급프롬프트 작성. GPT매개변수
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5.GPT의 한계 인식. 환각작용 감소
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