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초보자를 위한 생성형 AI - 자바 에디션

Microsoft Foundry Discord

초보자를 위한 생성형 AI - 자바 에디션

소요 시간: 전체 워크샵은 로컬 설정 없이 온라인에서 완료할 수 있습니다. 환경 설정은 2분이 소요되며, 샘플 탐색은 탐색 깊이에 따라 1~3시간이 필요합니다.

빠른 시작

  1. 이 저장소를 GitHub 계정으로 포크하세요
  2. Code → Codespaces 탭 → ... → New with options... 클릭
  3. 기본값을 사용하세요 – 이 과정용 개발 컨테이너가 선택됩니다
  4. Create codespace 클릭
  5. 환경 준비를 위해 약 2분 기다리세요
  6. 바로 첫 번째 예제로 이동

다국어 지원

GitHub Action을 통한 지원 (자동 및 항상 최신)

아랍어 | 벵골어 | 불가리아어 | 버마어 (미얀마) | 중국어 (간체) | 중국어 (번체, 홍콩) | 중국어 (번체, 마카오) | 중국어 (번체, 대만) | 크로아티아어 | 체코어 | 덴마크어 | 네덜란드어 | 에스토니아어 | 핀란드어 | 프랑스어 | 독일어 | 그리스어 | 히브리어 | 힌디어 | 헝가리어 | 인도네시아어 | 이탈리아어 | 일본어 | 칸나다어 | 크메르어 | 한국어 | 리투아니아어 | 말레이어 | 말라얄람어 | 마라티어 | 네팔어 | 나이지리아 피진 | 노르웨이어 | 페르시아어 (파르시) | 폴란드어 | 포르투갈어 (브라질) | 포르투갈어 (포르투갈) | 펀자브어 (구르무키) | 루마니아어 | 러시아어 | 세르비아어 (키릴) | 슬로바키아어 | 슬로베니아어 | 스페인어 | 스와힐리어 | 스웨덴어 | 타갈로그어 (필리핀) | 타밀어 | 텔루구어 | 태국어 | 터키어 | 우크라이나어 | 우르두어 | 베트남어

로컬에서 클론을 선호하시나요?

이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하여 다운로드 크기가 상당히 큽니다. 번역 없이 클론하려면 sparse checkout을 사용하세요:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

이로써 훨씬 빠른 다운로드로 과정을 완료하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

과정 구조 및 학습 경로

1장: 생성형 AI 소개

  • 핵심 개념: 대형 언어 모델 이해, 토큰, 임베딩 및 AI 기능
  • Java AI 생태계: Spring AI 및 OpenAI SDK 개요
  • 모델 컨텍스트 프로토콜: MCP 소개 및 AI 에이전트 통신 역할
  • 실용적 응용: 채팅봇과 콘텐츠 생성 등 실제 사례
  • → 1장 시작하기

2장: 개발 환경 설정

  • 멀티 공급자 구성: GitHub 모델, Azure OpenAI, OpenAI Java SDK 통합 설정
  • Spring Boot + Spring AI: 엔터프라이즈 AI 앱 개발 최적 기법
  • GitHub 모델: 프로토타입 및 학습용 무료 AI 모델 접근(신용카드 불필요)
  • 개발 도구: 도커 컨테이너, VS Code, GitHub Codespaces 구성
  • → 2장 시작하기

3장: 핵심 생성형 AI 기법

  • 프롬프트 엔지니어링: 최적 AI 모델 응답 기술
  • 임베딩 & 벡터 연산: 의미 검색 및 유사도 매칭 구현
  • 검색 보강 생성 (RAG): AI와 자체 데이터 소스 결합
  • 함수 호출: 맞춤 툴 및 플러그인으로 AI 기능 확장
  • → 3장 시작하기

4장: 실용 응용 및 프로젝트

  • 펫 스토리 생성기 (petstory/): GitHub 모델을 활용한 창의적 콘텐츠 생성
  • Foundry 로컬 데모 (foundrylocal/): OpenAI Java SDK를 활용한 로컬 AI 모델 통합
  • MCP 계산기 서비스 (calculator/): Spring AI 기반 기본 모델 컨텍스트 프로토콜 구현
  • → 4장 시작하기

5장: 책임 있는 AI 개발

  • GitHub 모델 안전성: 내장 콘텐츠 필터링 및 안전 메커니즘 테스트(강제 차단 및 부드러운 거부)
  • 책임 있는 AI 데모: 최신 AI 안전 시스템 실제 작동 예제
  • 최고 사례: 윤리적 AI 개발 및 배포 필수 가이드라인
  • → 5장 시작하기

추가 자료

LangChain

초보자를 위한 LangChain4j 초보자를 위한 LangChain.js 초보자를 위한 LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

초보자를 위한 AZD 초보자를 위한 Edge AI 초보자를 위한 MCP 초보자를 위한 AI 에이전트

생성형 AI 시리즈

초보자를 위한 생성형 AI 생성형 AI (.NET) 생성형 AI (Java) 생성형 AI (JavaScript)

핵심 학습

초보자를 위한 ML 초보자를 위한 데이터 과학 초보자를 위한 AI 초보자를 위한 사이버 보안

초보자를 위한 웹 개발 초보자를 위한 IoT 초보자를 위한 XR 개발

코파일럿 시리즈

AI 페어 프로그래밍용 코파일럿 C#/.NET용 코파일럿 코파일럿 어드벤처

도움 받기

AI 앱을 개발하다가 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대해 학습하는 다른 학습자와 경험 많은 개발자들과 함께 토론에 참여하세요. 질문을 환영하고 지식을 자유롭게 나누는 지원 커뮤니티입니다.

Microsoft Foundry Discord

제품 피드백이나 개발 중 오류가 있으면 다음을 방문하세요:

Microsoft Foundry 개발자 포럼

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 소스로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우에는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 모든 오해나 잘못된 해석에 대해서는 책임을 지지 않습니다.