01. 데브코스-생성형 ai 백엔드코스 2일차

1일차 오리엔테이션을 마치고 2일차에 접어든 데브코스!

강의 첫째날이니 만큼 실습보다는 강의 위주의 수업들이었다.

 

 

생성형 ai인 chatGPT에 대한 소개와 prompting 기법들, 간단한 git&github 소개가 이어졌다.

 

1. 생성형 ai에 대한 이해와 활용
   1. chatgpt는 사용자의 질문이나 요청에 자연스럽게 답변하는 대화형 인공지능
   2. GPT는 트랜스포머라는 딥러닝 구조를 사용하여 대규모 텍스트 데이터를 학습하고, 문장의 흐름과 의미를 예측하는 능력을 갖추고 있습니다.
   3. GPT 모델은 예측기반 생성 모델로, 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 문장을 구성, 이로 인해 자연스럽고 논리적인 문장이 만들어집니다.
   4. prompt engineering
      1. 원하는 값을 인공지능에서 얻을 수 있는 프롬프트를 설계하는 방법
      2. 명확하고 구체적으로 요청해야 한다.
      3. 역할 지정
      4. 예시 제공
      5. 조건 설정
      6. 단계적 요청
      7. 출력 형식 지정
   5. 프론트엔드 개발에서 chatgpt 활용 예시
      1. 코드 설명 및 디버깅
      2. 리팩토링 및 코드 최적화
      3. 접근성 및 표준 준수 체크
   6. ai는 전지전능하지 않다 - 똑똑하지만 절대 정답 생성기 아님
   7. 할루시네이션은 무엇인가? AI가 사실이 아닌 내용을 진짜처럼 생성하는 현상
2. Git & Github
   1. 파일(문서, 코드 등) 변경 이력을 기록하고, 필요한 시점으로 되돌리는 기술
   2. 소스 코드 버전 관리를 위한 도구
   3. 핵심기능
      1. 스냅샷: git은 파일의 변경사항을 스냅샷으로 기록
      2. 로컬 작업: 인터넷 없이도 모든 버전 관리 가능
      3. 브랜치: 실험용 작업 공간을 쉽게 만들 수 있음
      4. 커밋: 하나의 변경 단위를 저장하는 명령어
   4. git의 동작 방식
      1. 작업 디렉터리: 실제 파일이 있는 폴더
      2. 스테이징 영역: git add 명령어로 올리기
      3. 로컬 저장소: gir commit 명령으로 저장

 

앞으로 남은 수업들이 기대되는 강의였다. 

남은 강의들도 화이팅!