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OpenAI API 를 이용한 생성형 AI 프로그램 개발 - 2025 최신판

OpenAI API를 사용하여 생성형 AI 모델을 활용하는 방법을 배우는 과정입니다. 이 강의에서는 API의 기본 사용법, 다양한 언어 모델의 활용, 실제 프로그래밍 예제 및 응용 사례를 통해 생성형 AI의 실질적인 적용 방법을 다룹니다.

초급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 생성형AI] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 최신 OpenAI API의 기본 개념과 기능

  • API 키 생성 및 관리 방법

  • 다양한 언어 모델 선택 및 파라미터 튜닝 방법

  • 자동화된 텍스트 생성

  • 챗봇 개발

  • 문서 요약 및 생성

  • 성능 최적화 및 효율적인 API 호출 방법

OpenAI API는 어떻게 우리의 생산성을 높여줄까요? 🤔

답은 생성형 AI와 API의 강력한 조합에 있습니다. OpenAI API는 자연어 처리, 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 처리 등 다양한 기능을 제공하여, 개발자가 쉽고 빠르게 AI를 활용한 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와줍니다.

본 강의에서는 OpenAI API를 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하는 방법을 학습합니다. OpenAI의 GPT-4o, DALL·E, Whisper, Embedding 모델을 활용하여 자연어 처리, 음성 변환, 이미지 생성, 추천 시스템등을 구현하는 법을 배울 수 있습니다.

뿐만 아니라, Prompt Engineering, Function Calling, Assistants API, Structured Outputs 등 최신 기술을 실습하며 생산성을 극대화할 수 있는 AI 애플리케이션을 직접 구축해 봅니다.

피상적인 튜토리얼에 지쳤다면, 실전에서 바로 사용할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하면서 개발의 재미를 되찾아 보세요! 🚀

텍스트, 이미지, 음성까지
OpenAI API로 배우는 실전 개발

📌 OpenAI API의 모든 핵심 기능을 한 번에! GPT-4o, DALL·E, Whisper, Embedding을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 노하우를 제공합니다.

📌 Prompt Engineering, Function Calling, Assistants API 등 OpenAI의 최신 기술을 직접 실습하면서 배우는 강의입니다.

📌 이론 10% 실습 90%! 단순한 개념 설명이 아닌, OpenAI API 기반의 AI 서비스를 직접 구축하고 실험해 봅니다.

📌 생산성을 높이는 AI 활용법 – AI를 단순한 도구가 아닌, 실제 프로젝트에 바로 적용 가능한 형태로 학습합니다.

📌 중급자를 위한 강의! Python을 활용한 기본적인 API 개발 경험이 있다면, 이 강의에서 AI 기반 애플리케이션 개발을 마스터할 수 있습니다. 🚀

이런 분들께 추천해요

🧑‍💻 AI 기반 백엔드 개발을 배우고 싶어요.

기본적인 API는 만들 수 있지만, AI를 활용한 고급 기능을 어떻게 추가해야 할지 고민이라면 이 강의가 해결해 드립니다.

🌍 AI와 API를 활용한 서비스 개발에 관심 있어요.

ChatGPT, DALL·E, Whisper, Embedding 모델을 활용해 실제 프로젝트에서 AI를 어떻게 적용하는지 배우고 싶은 분들을 위한 강의입니다.

🚀 최신 AI 기술을 실전에서 적용하고 싶어요.

Function Calling, Assistants API, Prompt Engineering 등 OpenAI API의 최신 기능을 활용한 AI 서비스 개발 방법을 실습합니다.

수강 후에는

💡 OpenAI API 활용이 자연스러워져요.

GPT-4o, DALL·E, Whisper, Embedding을 활용한 AI 기반 애플리케이션을 자유롭게 개발할 수 있게 됩니다.

🔍 Function Calling과 Assistants API를 활용한 고급 AI 서비스 개발이 가능해져요.

실제 프로덕션 환경에서 AI가 외부 API를 호출하고, 파일 검색 및 코드 실행을 수행하는 방법을 익히게 됩니다.

📊 Prompt Engineering을 활용해 AI의 응답 품질을 높일 수 있어요.

Few-shot Prompting, Chain-of-Thought, Structured Outputs 등을 활용해 더 정교한 AI 응답을 설계할 수 있습니다.

이런 내용을 배워요.

📌 OpenAI API 기본 및 활용
GPT-4o, DALL·E, Whisper, Embedding 모델을 활용하여 자연어 처리, 이미지 생성, 음성 변환, 추천 시스템 등을 직접 구현합니다.

📌 Function Calling과 Assistants API
OpenAI의 Function Calling을 활용해 AI가 외부 API를 호출하고, 파일 검색 및 코드 실행을 수행하는 방법을 배웁니다.

📌 Prompt Engineering 최적화 기법
Few-shot Prompting, Chain-of-Thought 기법을 활용해 더 정교하고 정확한 AI 응답을 설계하는 방법을 익힙니다.

📌 Transformer와 Embedding의 원리 이해
Transformer 모델의 동작 방식과 Embedding을 활용한 텍스트 벡터화, 유사도 검색, 추천 시스템 구축 방법을 배웁니다.

이 강의를 만든 사람 - 오영제

  • 2019 ~ 현재: 전문 인공지능 강사

  • 2001~2019: 현장에서 IT 개발 및 운영

  • Inflearn 에 인공 지능 강의 13 개 과정 운영 중

💡이 강의와 관련된 지식공유자 소개를 통해 강의에 대한 신뢰도를 높여 보세요.

  • 강의 주제와 연관이 깊은 이력 및 경험을 중심으로 작성해보세요.

  • 모든 이력을 무조건 나열하기보다는 이 강의를 만들기까지의 고민과 동기를 녹여내면 좋아요.

  • 담백한 글과 함께 포트폴리오, 영상, 사진 등을 활용해 눈길을 끌어보세요.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의는 Windows 기준으로 진행됩니다. MacOS 환경에서도 Anaconda 가 설치되어 있다면 대부분의 실습을 따라올 수 있습니다.

  • 강의에서는 Jupyter Notebook을 활용하여 OpenAI API 실습을 진행합니다.

  • 실습을 위해 OpenAI API Key를 발급 받아야 합니다. 발급 방법은 과정 중에 자세히 설명합니다.

학습 자료

  • pdf 파일과 github 링크로 제공해 드립니다!

선수 지식 및 유의 사항

  • 기본적인 파이썬 문법

  • 인공 지능 자연어 처리 모델에 대한 사전 지식이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • Python을 포함한 프로그래밍 언어에 익숙한 개발자 및 엔지니어

  • 머신러닝 및 딥러닝을 학습하고 있는 학생 및 연구자

  • AI 기술을 비즈니스에 적용하려는 스타트업 창업자 및 기획자

  • AI 교육을 진행하는 교수 및 강사

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 프로그래밍 언어

  • 자연어 처리(NLP) 기본 개념

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

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수강생

185

수강평

115

답변

4.7

강의 평점

14

강의

오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼

전체

43개 ∙ (9시간 26분)

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마지막 업데이트일: 

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아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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