jhpark1029537

This course is a hands-on program where you'll directly implement generative AI applications based on text, images, voice, and documents using the OpenAI API.
Starting from setting up the Anaconda and Jupyter Notebook environment, it covers essential development environment configurations for real-world work, including API Key management and understanding costs and tokens.
Based on the latest Responses API, you'll implement text generation, summarization, classification, Vision (image understanding), voice processing, and PDF input processing, while practicing core features used directly in the field step by step, such as Function Calling, Structured Outputs (Pydantic), Embedding, and RAG (File Search).
Additionally, you'll learn how to expand beyond simple API calls to 'intelligent AI services' by including Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background tasks, and Conversation State management.
Finally, the goal is to implement agent-based AI systems that autonomously select and execute tools using the Agents SDK and MCP (Model Context Protocol), while learning the structure and design perspectives necessary for actual service development.

trimurti

지식공유자의 깜짝할인

OpenAI API-Based Generative AI Application Development in Practice

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이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다.
Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다.
최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다.
또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다.
마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다