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프롬프트 엔지니어링으로 인공지능 제대로 일 시키기

프롬프트 엔지니어링으로 인공지능 제대로 일 시키기

(챗GPT, 바드, 클로바X, 스테이블 디퓨전 등 직무별 업무에 활용하는 효과적인 AI 사용법)

이규남, 조우진, 김동민 (지은이)
  |  
제이펍
2023-11-10
  |  
22,000원

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프롬프트 엔지니어링으로 인공지능 제대로 일 시키기

책 정보

· 제목 : 프롬프트 엔지니어링으로 인공지능 제대로 일 시키기 (챗GPT, 바드, 클로바X, 스테이블 디퓨전 등 직무별 업무에 활용하는 효과적인 AI 사용법)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791192987590
· 쪽수 : 380쪽

책 소개

질문만 하면 바로 답을 내리는 인공지능이라도 어떻게 쓰느냐에 따라 천차만별의 결과를 만든다. 다양한 인공지능 서비스에 적용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링을 배우고, 실질적으로 도움이 되는 직무별 인공지능 활용법을 살펴보자.
프롬프트 엔지니어링을 배워 미래 사회의 리더가 되자

인공지능 사용이 필수인 시대다. 정보화시대에는 워드, 엑셀, 파워포인트 같은 오피스 프로그램 활용이 직장인의 기본 소양이었다면, 이제는 인공지능을 내 몸처럼 사용할 줄 알아야 한다. 특히 말하는 것은 무엇이든 만드는 생성형 인공지능의 등장과 함께, 명령어만 입력하면 텍스트, 이미지, 문서 생성은 물론이고 코딩, 쇼핑, 여행 계획 등 필요한 모든 것을 인공지능으로 해결할 수 있다. 심지어 목표만 설정해주면 해결 방법까지 인공지능이 찾고 결과물을 만들어낸다.

이 책은 생성형 인공지능을 효과적으로 사용하기 위한 질문법을 담았다. 생성형 인공지능이 이해하기 쉬운 방식으로 질문해야 효율적으로 원하는 답을 얻을 수 있으며, 이렇게 프롬프트를 설계하고 가공하는 것을 ‘프롬프트 엔지니어링’이라 한다. 인공지능 전문가인 저자들은 독자가 이해하기 쉽게 구체적인 조건 명시, 하이퍼파라미터 튜닝, 문맥 내 제로샷 러닝 등 16가지 프롬프트 엔지니어링 기법을 정리해 설명한다. 최소한의 인공지능 원리와 함께, 각 프롬프트 엔지니어링 기법을 어떤 시나리오에 어떻게 적용하는지 실습과 함께 살펴본다.

ChatGPT, 바드, 클로바 X 등 자연어 생성형 인공지능은 물론이고, DALL-E2, 스테이블 디퓨전 같은 이미지 생성형 인공지능, 명령어로 프레젠테이션 자료를 생성해주는 감마 인공지능 서비스, 목적 지향 AgentGPT까지 다양한 인공지능 서비스에 프롬프트 엔지니어링을 직접 적용해본다. 또 전략, 마케팅, 인사, 개발, 법무에 이르기까지 직장인들이 각 직무에서 어떤 인공지능 서비스를 어떻게 이용하면 좋을지 제안한다.

ChatGPT가 처음 등장하고 프롬프트 엔지니어의 연봉이 뉴스에 오르내렸다. 앞으로 세상은 생성형 인공지능을 잘 활용하는 인재에게 기회가 많을 것이다. 초거대 생성형 인공지능이 무엇인지 알고, 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 적용하는지 배우면 본인의 능력을 한층 업그레이드할 수 있다. 자유자재로 인공지능을 다루는 시티즌 프롬프트 엔지니어가 되어 끊임없는 변화 속에서 기회를 잡길 바란다.

주요 내용
- 16가지 프롬프트 엔지니어링 기법 소개
- 자연어 생성, 이미지 생성, 문서 생성 등 인공지능 서비스 적용 예시
- 전략, 마케팅, 인사, 개발, 법무 등 직무별 인공지능 활용법
- 인공지능 적용 환경과 미래 사회에 대한 인사이트

목차

추천사 viii
머리말 xi
이 책의 활용법 xiv

1장 초거대 생성형 인공지능, 네가 궁금해
1.1 인공지능은 왜 이렇게 화제일까? 003
1.2 초거대 생성형 인공지능이 필요한 이유 014
1.3 초거대 생성형 인공지능 서비스를 적용하기 좋은 상황 018
1.4 이해관계자의 이해 032

2장 비전공자를 위한 프롬프트 엔지니어링
2.1 프롬프트 엔지니어링이 대체 뭘까? 037
2.2 기본 단계 프롬프트 엔지니어링 051
__자세히 알려줘, 구체적인 조건 명시
__어떤 맥락이야? 맥락 학습
__너를 알려줘, 정의 명시
__아버지가방에들어가신다, 모호성 회피
__한 명만 말해, 과정보 제거
__하이퍼파라미터 튜닝
__다각도로 살펴보기, 반복 질문
__역으로 얻기 위해 제외한다, 정보의 제외
2.3 고급 단계 프롬프트 엔지니어링 080
__좀 더 잘 대답해줘, 파인 튜닝
__이런 것도 할 수 있어? 문맥 내 퓨샷 러닝
__하나만 예시를 준다면? 문맥 내 원샷 러닝
__예시가 없어도 가능해? 문맥 내 제로샷 러닝
__답을 주고 물어본다, 사고의 사슬
__자아의 부여, 역할극
__될 때까지 물어본다, 질문의 사슬
2.4 비용을 추정하는 방법 103

3장 초거대 생성형 인공지능 서비스와 프롬프트 엔지니어링 사용 사례
3.1 자연어 생성 인공지능 109
__오픈AI ChatGPT
__구글 바드
__네이버 CLOVA X
__마이크로소프트 빙챗
3.2 이미지 생성 인공지능 170
__오픈AI DALL-E2
__스테이블 디퓨전
__마이크로소프트 빙 이미지 크리에이터
3.3 프레젠테이션을 비롯한 문서 생성 인공지능 196
__감마
3.4 목적 지향 인공지능 210
__AgentGPT

4장 프롬프트 마켓플레이스
4.1 프롬프트베이스 219
4.2 프롬프트히어로 220
4.3 아트허브 221
4.4 프롬프트시 222
4.5 챗X 223
4.6 프롬프트타운 223

5장 직무별 적용 예시
5.1 전략 227
5.2 마케팅 245
5.3 인사 255
5.4 개발 265
5.5 법무 280

6장 초거대 생성형 인공지능 서비스를 실무에 적용할 때 알면 도움이 되는 것들
6.1 초거대 생성형 인공지능의 성능이 뛰어난 이유 297
6.2 초거대 생성형 인공지능 서비스 적용을 위한 전제 조건 302
6.3 초거대 생성형 인공지능 서비스 출시 시 발생할 수 있는 문제와 해결 방법 317
6.4 초거대 생성형 인공지능 사용 시 고려해야 할 것들 333

7장 변화는 곧 기회다
7.1 위기 속에서 기회를 잡는 방법 345
7.2 인공지능 사용 시 버려야 하는 것들 346
7.3 커리어 변화 348
7.4 미래의 인공지능 사회 353

찾아보기 357

저자소개

이규남 (지은이)    정보 더보기
비즈니스 AI 전략가 및 개발자. 정보통계와 심리학을 공부하고, 빅데이터 공학 석사를 마쳤다. 미래에셋증권에서 데이터 과학자로 일했으며, 한국인공지능협회의 전문위원을 역임했다. 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 리서치 엔지니어, MLOps 엔지니어를 거치며 디지털 트랜스포메이션 및 비즈니스 AI 응용 경험을 다방면으로 쌓았다. 현재 국내 대기업의 AI 전략 및 개발자로 일하며 비즈니스 전반에 AI를 적용하는 AI 트랜스포메이션을 추진하고 있다. 저서로는 《우리 회사를 위한 인공지능 도입 실무 가이드북》(비제이퍼블릭, 2023)이 있다.
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조우진 (지은이)    정보 더보기
플랫폼 비즈니스 기획 및 마케터. 서강대학교에서 경영학을 공부하고, 고려대학교에서 디지털융합금융학 석사를 마쳤다. 티몬에서 신사업 기획 및 제휴를 담당하고, 미래에셋증권에서 디지털 마케팅 업무를 하며 디지털 트랜스포메이션 경험을 쌓았다. 현재 혁신 IT 기술을 바탕으로 새로운 플랫폼 비즈니스를 발굴하는 스타트업 바움랩스에서 CEO를 맡고 있다. 앞으로 고객의 더 나은 미래를 위해 끊임없이 공부하고 도전하며 혁신을 만들고자 한다.
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김동민 (지은이)    정보 더보기
디지털 마케터 및 디지털 트랜스포메이터. 동양미래대학교에서 기계공학을 전공하면서 자동화 로봇 개발과 인공지능을 접했으며, 디지털화를 이끌기 위해 보수적인 금융 업계에 첫발을 디뎠다. 미래에셋증권과 하나증권에서 근무하며 오프라인 기반의 상품과 마케팅을 온라인화하였고, 현재 바이셀스탠다드에서 마케팅 팀장으로 일하고 있다. 최근에는 금융 마이데이터 마케팅과 다양한 서비스 기획, 앱/시스템 개발 기획에 참여하고 있으며, 특히 우수한 기술력을 가진 기업과 제휴를 통해 디지털화를 시도하고 있다.
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책속에서

기존의 반복적인 업무는 대부분 인공지능으로 교체될 것이다. 우리는 더 고차원적인 업무를 수행해야 하며, 이 시대에 요구받는 것과는 다른 역량이 중요한 날이 올 수 있다. 예를 들어 지금 일반 사무직에게 인공지능을 활용하는 역량은 필수적이지 않지만, 나중에 인공지능을 활용하지 못하는 사람은 근무하지 못할 수 있다. 인공지능이 하지 못하는 일을 찾아서 해야 하고, 그런 일을 잘하는 사람이 각광받는 시대가 올 것이다.


인공지능으로부터 원하는 값을 얻기 위한(성능을 올리기 위한) 프롬프트 값을 조정하는 작업이다 보니 꼭 텍스트일 필요는 없다. 인공지능은 이미지나 텍스트 외에도 정형 데이터 등 다양한 값을 입력받을 수 있기 때문이다. 하지만 최근 좋은 성과를 보이고 있는 생성형 인공지능은 대부분 텍스트가 포함된 값을 초기값으로 제공하면 텍스트나 이미지 등 여러 형태의 결과물을 제공한다. 그래서 주로 텍스트 위주의 프롬프트 엔지니어링을 논하고자 한다.


대화할 때 수많은 사람이 동시에 이야기하면 제대로 대화가 안 된다. 상대방이 무슨 이야기를 하는 건지 잘 알아들을 수가 없기 때문에 어떤 말을 해야 할지 알 수 없다. 인공지능 또한 마찬가지다. 프롬프트에 너무 많은 정보가 한꺼번에 들어오면 제대로 응답하기가 어렵다. 특히 쓸모없는 정보들이 많이 들어오면 이에 따라 답변도 영향을 받는다. 그러므로 쓸모없는 정보들을 제거하고 핵심 정보들 위주로 프롬프트를 간략하게 구성하는 것이 중요하다.


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