[Chapter 1. LLM 어플리케이션 개발을 위한 환경과 도구]
· 학습 목표
LLM 어플리케이션 개발에 필요한 기본 환경 설정 및 도구 사용법을 이해합니다.
· 주요 내용
1. Google Colab과 Jupyter Notebook을 활용한 개발 환경 설정
2. ChatGPT 활용을 위한 개발자 도구 및 자원에 대한 안내
3. 데이터 수집, 전처리 및 가상 데이터 생성 기법 학습
4. 데이터 분석과 처리를 위한 Python 라이브러리 활용 방법

[Chapter 2. OpenAI API 기본]
· 학습 목표
OpenAI API의 기본 개념을 이해하고 간단한 챗봇을 만들어 봅니다.
· 주요 내용
1. OpenAI API의 기본 개념과 토큰, 파라미터 설정 방법 이해
2. 간단한 OpenAI API를 활용한 챗봇 생성 실습
3. OpenAI API와 함께 사용할 수 있는 Gradio UI 구성 방법 학습
4. OpenAI API 활용 사례 소개 및 기본 응용 프로그램 제작 실습

[Chapter 3. OpenAI API 고급]
· 학습 목표
다양한 OpenAI API를 활용하여 더 복잡한 어플리케이션을 만들 수 있는 능력을 개발합니다.
· 주요 내용
1. Vision API를 통한 이미지 처리 및 응용 프로그래밍 인터페이스(API) 구성
2. Text to Speech와 Speech to Text API를 활용한 음성 인식 및 변환 실습
3. Speech API를 활용한 고급 어플리케이션 구현 방법 탐구
4. Assistants API를 통한 복잡한 질의응답 시스템 설계
5. 프롬프트 기반의 엔지니어링을 통해 Assistants API를 어플리케이션에 통합하는 고급 기법 습득

[Chapter 4. 프롬프트 엔지니어링]
· 학습 목표
프롬프트 엔지니어링을 통해 사용자 질의에 대해 최적화된 결과를 제공하는 기법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. 프롬프트 디자인의 기본 원칙과 가이드라인 이해
2. 반복적, 요약, 추론, 변형, 확장 등 다양한 유형의 프롬프트 엔지니어링 실습
3. 챗봇을 위한 고급 프롬프트 엔지니어링 기법과 사례 연구
4. 프롬프트를 이용한 문제 해결 및 창의적 대화 흐름 설계 방법 학습

[Chapter 5. 어플리케이션 개발 실습]
· 학습 목표
ChatGPT와 여러 OpenAI API를 통합해 실제 어플리케이션 개발을 경험합니다.
· 주요 내용
1. 뉴스 텍스트 어플리케이션을 위한 텍스트 크롤링 및 요약 기법 실습
2. 날씨 정보를 제공하는 어플리케이션 개발 및 API 연계 방법
3. 주가 데이터 분석과 Function Call을 통한 어플리케이션 개발 방법 탐구
4. ChatGPT와 OpenAI API를 활용한 Assistants 미니 프로젝트 실행