[PART 01] 챗GPT와 파이썬 ▣ 01장: 준비하기 1.1 초거대 AI __1.1.1 GPT가 바꾼 일상 __1.1.2 대규모 언어 모델(LLM) 1.2 파이썬 시작하기 __1.2.1 파이썬의 특징 __1.2.2 파이썬 개발 환경 설치 __1.2.3 파이썬 실행하기 1.3 주피터 노트북 활용 __1.3.1 주피터 노트북 실행과 노트북 생성 __1.3.2 주피터 노트북 주요 기능 둘러보기 __1.3.3 주피터 노트북에서 코드 작성 __1.3.4 운영체제 명령어 실행 __1.3.5 파일을 쓰고 불러오고 실행하기 1.4 정리 ▣ 02장: 파이썬 기본 문법 2.1 변수와 자료형 __2.1.1 변수 __2.1.2 숫자(int, float) __2.1.3 문자열(str) __2.1.4 불(bool) __2.1.5 리스트(list) __2.1.6 튜플(tuple) __2.1.7 세트(set) __2.1.8 딕셔너리(dict) 2.2 제어문 __2.2.1 조건문 __2.2.2 반복문 2.3 데이터의 출력 __2.3.1 기본 출력 __2.3.2 형식 지정 출력 2.4 예외 처리 __2.4.1 try ~ except 사용 __2.4.2 try ~ finally 사용 2.5 정리 ▣ 03장: 함수와 모듈 3.1 함수 __3.1.1 함수의 정의와 호출 __3.1.2 내장 함수 3.2 모듈 __3.2.1 모듈 만들고 불러오기 __3.2.2 내장 모듈 3.3 정리 ▣ 04장: 파일 읽고 쓰기와 문자열 처리 4.1 파일 읽고 쓰기 __4.1.1 파일을 읽고 쓰기 위한 기본 구조 __4.1.2 파일 읽기 __4.1.3 텍스트 파일을 한 줄씩 읽어 처리하기 __4.1.4 파일 쓰기 __4.1.5 with 문으로 파일 읽고 쓰기 4.2 문자열 처리 __4.2.1 문자열 분리하기 __4.2.2 불필요한 문자열 삭제하기 __4.2.3 문자열 연결하기 4.3 내장 모듈을 활용한 문자열 처리 __4.3.1 문자열 나누기 __4.3.2 문자열 축약하기 4.4 정리 [PART 02] 인공지능 API 활용하기 ▣ 05장: 웹 API 기초 5.1 웹 API의 이해 __5.1.1 웹 데이터의 요청과 응답 과정 __5.1.2 웹 페이지 언어(HTML) 구조 __5.1.3 웹 API의 데이터 획득 과정 __5.1.4 웹 API의 인증 방식 __5.1.5 응답 데이터의 형식 및 처리 5.2 Requests 라이브러리로 요청하고 응답받기 __5.2.1 Requests 라이브러리 사용 설명 __5.2.2 웹 사이트 주소에 부가 정보 추가하기 5.3 정리 ▣ 06장: 자연어를 이해하고 생성하는 OpenAI 모델 6.1 OpenAI 소개 __6.1.1 OpenAI의 챗GPT와 DALL·E __6.1.2 OpenAI API 둘러보기 6.2 OpenAI API 사용을 위한 API 키 생성 __6.2.1 OpenAI 회원 가입 및 로그인 __6.2.2 OpenAI API 키 생성 6.3 OpenAI의 모델 __6.3.1 GPT-3.5와 GPT-4 모델 __6.3.2 DALL·E와 Whisper 모델 __6.3.3 모델 테스트를 위한 플레이그라운드 6.4 OpenAI API 사용하기 __6.4.1 OpenAI 파이썬 라이브러리 설치 __6.4.2 Completions API 이용해 텍스트 완성하기 __6.4.3 Chat Completions API를 이용한 챗봇 만들기 __6.4.4 Chat Completions API를 이용한 함수 호출 __6.4.5 Image API를 이용한 이미지 생성 __6.4.6 Audio API를 이용한 음성 추출 __6.4.7 OpenAI 토큰 계산하기 6.5 정리 ▣ 07장: 웹 콘텐츠를 요약하는 유니버설 서머라이저 7.1 유니버설 서머라이저 소개 및 API 토큰 생성 __7.1.1 유니버설 서머라이저의 특징 __7.1.2 Kagi 회원 가입과 로그인 __7.1.3 Kagi API 토큰 생성 __7.1.4 유니버설 서머라이저 웹 앱 둘러보기 7.2 유니버설 서머라이저 API 사용하기 __7.2.1 콘텐츠 요약을 위한 API 이용 방법 __7.2.2 URL 입력을 통한 콘텐츠 내용 요약 __7.2.3 텍스트 내용 요약 7.3 정리 ▣ 08장: 자연스러운 번역을 수행하는 DeepL 8.1 DeepL 둘러보기 8.2 DeepL API 사용을 위한 API 키 생성 __8.2.1 DeepL 회원 가입과 플랜 선택 __8.2.2 DeepL API 인증키 생성하기 8.3 DeepL API를 활용한 번역 __8.3.1 텍스트 번역 __8.3.2 문서 파일 번역 8.4 정리 ▣ 09장: 유튜브 콘텐츠 분석 및 챗봇 만들기 9.1 유튜브 콘텐츠 정보 가져오기 __9.1.1 유튜브 동영상 관련 정보 가져오기 __9.1.2 유튜브 자막 정보 가져오기 9.2 유튜브 동영상 요약, 음성 추출, 번역 __9.2.1 유튜브 동영상 내용 요약 __9.2.2 비디오, 오디오 파일의 음성을 텍스트로 추출 __9.2.3 동영상 자막 번역 __9.2.4 번역한 자막으로 유튜브 보기 9.3 유튜브 내용으로 학습한 챗봇 만들기 __9.3.1 유튜브 비디오 자막 정보 활용 __9.3.2 음성에서 추출한 정보 활용 9.4 요약 [PART 03] 실전! 인공지능 애플리케이션 개발하기 ▣ 10장: 스트림릿으로 웹 앱(Web App) 만들기 10.1 스트림릿 둘러보기 __10.1.1 데모 웹 앱으로 스트림릿 맛보기 __10.1.2 스트림릿 웹 앱 코드 실행 방법 __10.2.1 텍스트 요소 10.2 스트림릿 기본 기능 __10.2.2 입력 위젯 __10.2.3 미디어 요소 __10.3.1 레이아웃과 컨테이너 10.3 스트림릿 고급 기능 __10.3.2 세션 상태와 콜백 함수 __10.3.3 스트림릿 클라우드에 웹 앱 배포 10.4 정리 ▣ 11장: 인공지능 이미지 생성기 11.1 번역 텍스트로 이미지 생성 11.2 상세 묘사로 이미지 생성 11.3 이미지를 생성하는 웹 앱 11.4 정리 ▣ 12장: 인공지능 PDF 문서 요약기 12.1 PDF 문서 읽기 12.2 PDF 문서 요약하기 12.3 요약한 내용 번역하기 12.4 PDF 문서를 요약하는 웹 앱 12.5 정리 ▣ 13장: 인공지능 유튜브 동영상 요약기 13.1 유튜브 동영상 자막 가져오기 13.2 긴 자막을 분리해 요약하기 13.3 유튜브 동영상 요약 웹 앱 13.4 정리 ▣ 14장: 인공지능과 웹 서비스 연결 14.1 날씨 정보 가져오기 __14.1.1 날씨 제공 서비스의 웹 API 키 생성 __14.1.2 Weather API 이용 방법 __14.1.3 Weather API를 활용해 날씨 정보 가져오기 __14.1.4 OpenAI의 함수 호출로 날씨 정보 가져오기 14.2 이메일 보내기 __14.2.1 이메일을 보내기 위한 사전 준비 __14.2.2 파이썬 코드로 이메일 보내기 __14.2.3 OpenAI의 함수 호출로 이메일 보내기 14.3 정리 ▣ 부록A A.1 환경 변수 설정 __A.1.1 PYTHONPATH 환경 변수 설정 __A.1.2 API 키 환경 변수 설정