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머신러닝과 AI에 관한 7개의 Andrew Ng 과정을 통한 나의 여정

ML 기초부터 GenAI 앱 제작까지, 몇 달 만에 Andrew Ng의 7개 과정을 완료했습니다. 제로에서 첫 번째 LLM 애플리케이션 출시까지의 로드맵을 공유합니다.

Google Trends 데이터에 따르면 "error in moderation"이 미국에서 ChatGPT 관련 급상승 검색어 1위였으며, 사용자들이 다급하게 검색하는 광범위한 안정성 문제를 드러냅니다.

랜딩 페이지를 분석해 Google 최적화된 RSA 광고 카피를 몇 분 만에 생성하는 GPT-4 도구를 만들었습니다 — Google의 최신 모범 사례를 자동으로 따르면서 수시간의 작업을 절약합니다.

4-6주에 걸쳐 GPT-4의 성능이 급격히 저하되는 것을 경험했습니다 — 결국 Claude Pro를 결제하게 되었습니다. 무엇이 문제이고 어떤 대안이 실제로 효과가 있는지 정리했습니다.

1주일 만에 챗봇을 재구축했습니다. 기본 게시물 요약에서 청킹, 보안, 메타데이터가 포함된 전문 검색으로 업그레이드한 과정과 AI 성능과 비용의 균형에 대해 배운 것을 공유합니다.

코딩 지식 제로에서 GPT API와 ChatGPT 4의 도움으로 5개월 만에 작동하는 챗봇을 만들었습니다 — 완전 초보자로서 어떻게 했고 무엇을 배웠는지 공유합니다.

코딩 지식 제로에서 Andrew Ng의 ML 과정을 수료하고 ChatGPT API로 AI 애플리케이션을 만들기까지 — 학습 곡선을 어떻게 극복했는지 공유합니다.

40세 광고 전문가에서 인증된 사이버보안 분석가이자 Python 프로그래머로 변신한 이야기 — Coursera의 자기 주도 학습 방식이 제 일상 업무를 바꿔놓았습니다.

코드를 전혀 모르던 상태에서 나만의 챗봇을 만들고 450개 이상의 블로그 글을 자동화하기까지—Python을 배우는 것이 어떻게 몰랐던 문을 열어주었는지 소개합니다.

Google의 Gen App Builder를 1주일간 테스트하면서 더 나은 챗봇 응답의 핵심을 발견했습니다: 비정형 데이터를 제공하고 chatGPT를 사용하여 450개 이상의 블로그 글을 올바른 형식으로 변환하는 것입니다.

Google의 생성형 AI 에이전트를 2시간 이내에 제 사이트에 통합했습니다—무엇이 효과가 있었고, 무엇이 없었으며, 왜 결국 제가 만든 챗봇으로 대체했는지 소개합니다.

첫 AI 챗봇을 배포한 후 이해할 수 없는 200개 이상의 보안 경고가 발생했고, 더 많은 앱을 만들기 전에 사이버 보안 기초가 필요하다는 것을 깨달았습니다.