Azure에서 AI 솔루션 개발 계획 및 준비
- AI란 무엇인가?
- Azure AI 서비스
- Azure AI Foundry
- 개발자 도구 및 SDK
- 책임 있는 인공지능
- 연습 - AI 개발 프로젝트 준비

Azure AI Foundry 포털의 모델 카탈로그에서 모델 선택 및 배포
- 모델 카탈로그에서 언어 모델 살펴보기
- 엔드포인트에 모델 배포
- 언어 모델 성능 개선
- 연습 - 언어 모델 탐색, 배포 및 채팅

Azure AI Foundry SDK를 사용하여 AI 앱 개발
- Azure AI Foundry SDK란?
- 프로젝트 연결 작업
- 채팅 클라이언트 만들기
- 연습 - 생성 AI 채팅 앱 만들기

Azure AI Foundry에서 언어 모델 앱을 개발하기 위한 프롬프트 흐름 시작
- LLM(대규모 언어 모델) 앱의 개발 수명 주기 이해
- 핵심 구성 요소 이해 및 흐름 유형 탐색
- 연결 및 런타임 살펴보기
- 변형 및 모니터링 옵션 살펴보기
- 연습 - 프롬프트 흐름 시작

Azure AI Foundry를 사용하여 사용자 고유의 데이터로 RAG 기반 솔루션 개발
- 언어 모델의 기반을 마련하는 방법 이해
- 데이터를 검색 가능하도록 만들기
- RAG 기반 클라이언트 애플리케이션 만들기
- 프롬프트 흐름에서 RAG 구현
- 연습 - 사용자 고유의 데이터를 사용하는 생성 AI 앱 만들기

Azure AI Foundry를 사용하여 언어 모델 미세 조정
- 언어 모델을 미세 조정해야 하는 시기 이해
- 채팅 완료 모델을 세부적으로 조정하기 위한 데이터 준비
- Azure AI Foundry 포털에서 미세 조정 언어 모델 살펴보기
- 연습 - 언어 모델 미세 조정

Azure AI Foundry에서 책임 있는 생성 AI 솔루션 구현
- 책임 있는 생성 AI 솔루션을 계획하기
- 잠재적인 피해 파악
- 잠재적인 피해 측정
- 잠재적인 피해 완화
- 책임감 있는 생성 AI 솔루션 관리
- 연습 - 유해한 콘텐츠의 출력을 방지하기 위해 콘텐츠 필터 적용

Azure AI Foundry 포털에서 생성 AI의 성능을 평가하기
- 모델 성능 평가
- 모델의 성능을 수동으로 평가
- 자동화된 평가
- 연습 - 생성형 AI 모델 성능 평가