This is my self-study plan to learn AI, which I made using ChatGPT. This one is for learning Japanese. This one is for learning how to make better YouTube videos.

And last but not least, this one is for learning personal finances. These are the four topics, the four study plans that I'm currently following.

They're all custom-designed to fit my specific goals. Like for the Japanese one, I don't care about how to like speak Japanese or read Japanese.

I just want to learn how to understand Japanese so that I can watch anime without subtitles. I know it's pretty specific, but yeah, they're all custom-made at my study level, my skill set, my preferred resources, and my preferred study schedule.

Before ChatGPT, each of these study plans would have taken me days if not weeks to get to this level.

But with ChatGPT, I was able to do each of them in less than 10 minutes after I got the prompt right.

Though the prompt itself did take me weeks to actually figure out. But luckily for you, in this video, I'm going to just show you guys this prompt to make a really optimized custom study plan using ChatGPT that works for any subject.

Plus, I'm going to give you some bonus prompts and tips and tricks on how to use ChatGPT to make the actual studying process faster and also more fun.

A portion of this video is sponsored by HubSpot.

All right, let's have that start running while I explain the prompt. So for this example, I'm going to make a study plan for learning AI.

You can change that for any other topic that you want as well. All right, so the prompt: You are an expert learning tutor who is well versed in Scott Young's book, Ultralearning.

So that is from this book over here. I have tried a lot of different frameworks from a lot of different books and resources, and by far the best one for how to create a good study plan using ChatGPT, um, this framework in this book works the best.

So I actually covered this, um, book in detail. You can check it out in this link over here.

So I'm not going to go into much of it now, but just trust me on this one, okay? All right, so moving on. So right now, I want to make a study plan for ultralearning AI based on the principle of metalearning and the why-what-how framework.

Why is why I want to learn it. What is what I will learn. This is divided into concepts, facts, and procedures. How is how will I learn it?

This is based on techniques of benchmarking and emphasize/exclude. Benchmarking means define common ways people learn it by doing research.

Emphasize/exclude means for making modifications to align with the goal. My why for learning AI is because I want to build simple AI web applications using LLMs and other AI products.

The why is extremely important. Make sure to think carefully about why it is that you want to learn this topic and tell ChatGPT.

The more specific you are, the better. Like my Japanese one is specific for learning how to understand anime Japanese so I don't have to read subtitles.

My personal finance one has specific goals about buying land and property, and for making YouTube videos, I say specifically it's for making video essays to maximize for views.

I already know how to code in Python. I know how to build Python applications with Django, so I understand the components of a web application and how they work, et cetera.

This is where you tell ChatGPT what you already know about that topic, so it's able to adjust its skill level for you.

So, let's create a study plan using this framework.

Let's start with the 'what'. For the 'what' in your study plan, we'll break it down into concepts, facts, and procedures. So, it tells me the concepts that I need to learn, such as AI and machine learning basics, natural language processing, pre-trained models and APIs, web application architecture for AI apps, and ethics and bias in AI.

And for facts: key libraries and frameworks, data formats, pre-trained model specs, and performance metrics. And for procedures, um, the actual steps I need to take.

So all of this is very specific to my goal and looks very reasonable. Um, by the way, the reason why I didn't give you like one massive prompt and I said to start with the 'what' is that in this way it offers you flexibility.

Like, for example, maybe I don't care about ethics and bias. I should care about ethics and bias, but I could say something like, "I don't care about ethics and bias." He's removed that.

But yeah, see, this is how you can kind of iterate on top of it so that you get the concepts, facts, and the procedures that you want to have.

All right, let's actually add it back in. Okay, so let's now move on to the 'how' of the framework.

All right, we asked ChatGPT to do benchmarking, which is through research common methods of learning. So you and I are not the first people who want to learn how to use AI to build applications.

So instead of trying to come up with something from scratch, we can actually ask ChatGPT to research the collective knowledge of people who have come before us and what they figured out is the best way to learn.

And based on that, we're doing emphasis exclude.

So we're emphasizing things that are targeted towards my goals and excluding things that are not useful towards my goal. So in this case, from doing that research, we know that people use beginner-friendly courses such as Andrew Ng's course on Coursera or Fast AI.

People use APIs and library documentation.

Project-based learning is really important, online communities and GitHub, and for ethics and bias, looking at case studies and ethical guidelines. So we're emphasizing project-based learning and API integration of web applications because we want to build a web app using LLM and AI models through APIs.

Uh, we need to have AI fundamentals, so the focus on large language models specifically, and for bias identification and mitigation.

What we're excluding is in-depth theoretical ML/deep learning knowledge.

Since I said that I wanted to be applied, I just want to build these applications, not like build my own models and deeply understand them. That's why we're excluding this.

And also, uh, we're excluding dataset creation and fine-tuning. These are things that we might want to do later on, but since I just want to build an application right now using the APIs, we can keep things simple and exclude that in this current study plan.

All right, now we wanted to combine together the why, what, how, and come up with a comprehensive study plan that also has resources and timelines.

So I said, combine these things together and make a week-by-week study plan with specific deliverables.

For these deliverables, I said, make specific assignments and projects with rubrics and specs that you can grade and provide feedback for.

Um, this is going to be really helpful so that it doesn't just tell you to like learn something very vague.

We wanted to give you specific assignments that have objectives, and later on, I'll talk about this as one of the later prompts. You also want ChatGPT to be able to provide you with feedback as you're completing the assignments and going through the study plan.

So we want to bake that in while we're making the study plan itself.

And we want corresponding relevant resources. I said that I can study 6 hours a week with 3 hours on Monday and Wednesdays, and I want resources that are primarily text or video courses because that's just how I learn best.

Week one: Introduction to AI APIs and LLMs. The objective is to understand AI basics and how pre-trained models and APIs work. Concepts are going to be AI and machine learning basics and natural language processing and LLMs.

So it lists out what the facts are and what the procedure is going to be. It has a deliverable, so it says, "Create a Python script that calls the OpenAI API to generate text based on the prompt." It was very specific about what it is that I actually need to accomplish, and this rubric is helpful because it gives you an understanding of what should be included in the deliverable.

And we have our little resources as well.

So week two is going to be integrating APIs into Django applications. So week three is working with image recognition models, so not just LLMs.

And we have a deliverable to create a web app that accepts an image input of a plant and returns information about the species using a pre-trained image recognition API.

Very interesting. I don't know why it's about a plant, but it seems good. Week four is your ethics and bias, and week five is when we build our full-stack AI application.

Very excited for that. And week six is going to be for debugging, testing, and refining.

Overall, it's going to be 6 weeks, and by the end of it, it looks like we would have built an AI application just like how I wanted it to.

It tells you exactly what it is that you need to learn, and it has like project-based deliverables that you can apply to skills that you learn, and it even has a rubric. Um, so you know what are the components that make up that project.

And of course, there are resources based upon what other people have used in the past and they found to be good. Not to toot my own horn here, but I'm genuinely pretty proud of this prompting sequence to get to this point.

You have no idea how long it actually took me to get to this point.

So yes, just let me have this one, okay? Um, but we're actually not done. There is one more final step.

I hope this video has made you realize how useful ChatGPT is in terms of learning things, but actually that's just the beginning. It's relevant to increasing your productivity across all aspects of your life.

HubSpot has a whole bundle of resources designed to help you understand and make the most out of ChatGPT.

It will make you super productive. It's very well laid out. It gives you lots of ideas on ways you can incorporate ChatGPT, for example, using ChatGPT to consolidate research materials like different articles, tutorials, and resources so you can directly ask it questions instead of having to flip through all of them yourself, or keeping you up to date with industry news and updates.

They also have this nice flowchart on when it's appropriate to use ChatGPT to solve a problem or streamline your workflow.

My favorite part is that it has over 100 prompts to start playing around with, which is great, since as you can see, prompting is extremely important to getting the most out of ChatGPT.

The best part is that it's completely free.

I highly recommend that you download it using this link over here, also linked in the description. Thank you so much Hopsa for providing free resources to help us leverage the power of AI and for sponsoring this portion of the video.

Ideally, you want an expert, someone who already knows the content of your study plan, to look over your study plan and just to like double- check that things make sense.

You can do this if you actually know someone who already knows AI or like knows Japanese or is really good at personal finances and they can look over your plan.

But assuming you don't know anybody, this final step is you're going to ask ChatGPT to now be an expert AI engineer that specializes in developing AI applications.

And we're asking this AI engineer to look at the study plan above as if it's for the first time and to provide feedback on what they think and also what they think should be changed.

So as an AI engineer, here are some strengths: project-based learning is good, balanced approach, API-centric rubric for deliverables as ethics and bias consideration.

So some suggestions for improvement: maybe you want to have more emphasis on debugging and error handling because building AI applications often involves dealing with unforeseen edge cases, especially when integrating multiple APIs.

And it gives you like specific changes, like increasing focus on error handling and then adding a mini project in week three where you intentionally introduce errors or unexpected inputs and learn to handle them.

This is actually very common practice when you're debugging an application, so very good point here. Um, and also introduce real-world data earlier and more frequent iterations and refactoring.

So you can choose to incorporate some of this feedback or you can choose to ignore it.

So in this case, I'm going to choose to include some of this feedback. Thank you. Please include suggestions one and two into the study plan.

And voilà, there you have it. We have created a custom study plan for learning how to build AI applications. Don't worry, if you didn't catch everything, I'll leave a link in the description that has the prompt sequence in it.

So, now that we have the study plan, the next step is that we actually have to study.

Got to study, got to study. I also want to share with you guys some of the prompts and the little techniques that I use, um, where I can get through the study plans so much faster and like a lot more fun as well.

First, one of my favorite ChatGPT study use cases is using ChatGPT to create test questions.

A couple months back, I had to take the knowledge section of my driver's exam, but I didn't really feel like reading the hundreds of pages of rules related to driving.

So, instead, I just gave ChatGPT those documents and told her to ask me questions.

If I don't know how to answer a question, I would just ask it to explain it to me and that was just a much more fun learning experience.

You can use this technique even if you're not actually studying for an exam, but in this case, since I was studying for an exam, I also gave it samples of some of the exam questions from the test.

So this is even more effective because as I learned, I was also actually like practicing taking the test multiple times as well.

I'm happy to report that I did pass the exam and it took me two hours of study.

I also like to use the Feynman technique with ChatGPT. Um, this was named after Richard Feynman, who has this method for deeply understanding concepts that he's learning.

He's a Nobel Prize-winning physicist who is known for really deeply intuitively understanding things.

So, step number one is to choose a topic. For example, I want to learn the role of emotions and how it relates to storytelling, um, as part of my study plan in making better YouTube videos.

So, step two is to write down what you know, and I'm just writing this down to ChatGPT.

Step three is to teach it. So, in this case, I'm going to be teaching ChatGPT about everything that I know.

So, for example, during that process, I realize I don't actually understand the relationship between positive emotions and negative emotions.

Like, are we supposed to have like one positive, one negative, or does it like really matter? Which is when I can do step four, which is identify the gap in my knowledge and try to fill that in.

In this case, I can just directly ask ChatGPT to help me fill in that gap, so much faster than having to flip through resources using like the traditional Feynman technique.

In fact, I realize I can do this even faster when instead of having to write everything down, I can actually use ChatGPT's speech functionality and actually say it instead.

I want to try using the Feynman technique with you to learn about the relationship between emotions and storytelling.

So, Feynman technique: First, I'm going to choose a topic, which is relationship between emotions and technique.

Uh, next, I'm going to write down what I have to know, and then I'm going to teach it, and then finally I'm going to identify gaps.

How To Make The ULTIMATE Self Study Plan With ChatGPT (step by step prompting guide)

Hi! My name is Tina and I'm a ex-Meta data scientist. Now I create content and other internet things! 

This channel is about coding, tech, career, and self-study. I love learning new things and my goal is to always minimize effort and maximize outcome! 

I strive to do things in the most efficient way possible and with the highest reward. I basically refuse to do extra work to achieve my goals c: 




Tina Huang

ChatGPT를 활용한 맞춤형 학습 계획 수립

이 영상은 **ChatGPT를 이용해 맞춤형 자율 학습 계획을 만드는 방법**을 소개합니다. 일본어 학습, 유튜브 영상 제작, 개인 재정 관리, AI 학습 등 네 가지 주제에 대한 맞춤형 학습 계획을 예시로 들며, 각 계획이 특정 목표에 맞춰 설계되었음을 강조합니다. 예를 들어, 일본어 학습은 애니메이션 자막 없이 시청하는 것을 목표로 합니다.

ChatGPT를 사용하기 전에는 이러한 학습 계획을 세우는 데 며칠에서 몇 주가 걸렸지만, **올바른 프롬프트만 있다면 각 계획을 10분 이내에 만들 수 있습니다.** 이 영상에서는 어떤 주제에도 적용 가능한 최적화된 맞춤형 학습 계획을 만들기 위한 프롬프트를 공개합니다. 또한, 학습 과정을 더 빠르고 즐겁게 만들 수 있는 추가 프롬프트와 팁도 제공합니다.

핵심 프롬프트: 울트라 러닝 원칙 적용

프롬프트의 핵심은 '울트라 러닝(Ultra Learning)' 전문가 학습 튜터로서 역할을 부여하는 것입니다. 이 방식은 스콧 영(Scott H. Young)의 저서 '울트라 러닝'의 프레임워크를 기반으로 하며, ChatGPT를 활용하여 효과적인 학습 계획을 만드는 데 가장 적합하다고 설명합니다. **'메타 학습(metal learning)'과 'Why, What, How' 프레임워크를 사용하여 AI 학습 계획을 수립**하는 예시를 보여줍니다.

'Why, What, How' 프레임워크는 다음과 같이 구성됩니다: **'Why'는 학습 목표**, 예를 들어 'LLM 및 기타 AI 제품을 사용하여 간단한 AI 웹 애플리케이션 구축'과 같이 구체적이어야 합니다. 'What'은 학습할 내용을 개념, 사실, 절차로 나누며, 'How'는 벤치마킹과 강조/제외 기술을 통해 학습 방법을 정의합니다. 기존 지식을 ChatGPT에 알려주어 학습 수준을 조정하게 하는 것이 중요합니다.

처음부터 하나의 큰 프롬프트를 사용하는 대신, 'What'부터 시작하여 유연성을 확보하는 것이 좋습니다. 이를 통해 **학습자는 윤리나 편견과 같은 특정 개념을 추가하거나 제외하며 계획을 반복적으로 수정**할 수 있습니다. 예를 들어, AI의 윤리 및 편견에 관심이 없다면 이를 제외하도록 지시할 수 있습니다.

'How' 단계에서는 ChatGPT에게 벤치마킹을 통해 일반적인 학습 방법을 조사하도록 요청합니다. 이를 통해 **다른 사람들이 AI 애플리케이션 구축을 학습하는 데 사용한 최상의 방법을 파악**할 수 있습니다. 이후, 이 정보를 바탕으로 자신의 목표에 맞는 내용을 강조하고 불필요한 내용을 제외합니다. 예를 들어, '프로젝트 기반 학습'과 '웹 애플리케이션의 API 통합'을 강조하고, '심층적인 이론적 ML/딥러닝 지식'은 제외합니다.

다음으로, 'Why, What, How'를 종합하여 자원과 일정이 포함된 주간 학습 계획을 만듭니다. 이 계획은 **구체적인 목표와 루브릭, 사양을 포함한 과제 및 프로젝트를 포함**해야 합니다. 이를 통해 ChatGPT가 모호한 지시 대신 구체적인 학습 내용을 제공하고, 학습자가 과제를 완료하는 동안 피드백을 제공할 수 있도록 준비합니다. 또한, 일주일에 6시간 공부할 수 있으며, 주로 텍스트 또는 비디오 강좌 형태의 자료를 선호한다는 정보를 제공하여 맞춤형 자원을 제공합니다.

예시로 제시된 6주 AI 학습 계획은 **AI 기본 사항부터 API 및 LLM 통합, Django 애플리케이션 개발, 이미지 인식 모델, 윤리 및 편견, 풀스택 AI 애플리케이션 구축, 디버깅 및 테스트에 이르기까지 구체적인 내용**을 다룹니다. 각 주차는 목표, 개념, 사실, 절차, 구체적인 과제와 루브릭, 그리고 관련 자료를 명확히 제시합니다. 이 계획은 학습자가 실제 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 프로젝트 기반의 학습 방식을 제공합니다.

전문가 피드백 통한 학습 계획 최적화

학습 계획이 완성된 후, **ChatGPT에게 숙련된 AI 엔지니어의 역할을 부여하여 계획에 대한 피드백을 요청**합니다. 이 단계는 실제 전문가의 검토를 대체하며, 계획의 강점과 개선점을 파악하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 디버깅 및 오류 처리의 중요성을 강조하고, 이를 위한 미니 프로젝트를 추가하는 등의 구체적인 변경 사항을 제안합니다.

제안된 피드백 중 일부를 선택하여 학습 계획에 반영할 수 있습니다. 예를 들어, **디버깅 및 오류 처리 강조와 실제 데이터를 일찍 도입하는 등의 제안을 통합**하여 더욱 강력하고 현실적인 학습 계획을 완성합니다. 이 과정을 통해 ChatGPT는 단순히 계획을 생성하는 것을 넘어, 계획을 비판적으로 평가하고 개선하는 도구로 활용됩니다.

ChatGPT 활용한 효율적인 학습 방법

학습 계획이 수립된 후, **ChatGPT를 활용하여 학습 과정을 가속화하고 즐겁게 만드는 다양한 팁**을 소개합니다. 첫 번째는 ChatGPT를 이용해 시험 문제를 만드는 것입니다. 운전면허 시험 준비 경험을 예로 들며, 수백 페이지의 규칙을 읽는 대신 ChatGPT에 문서를 주고 질문을 받으며 학습하는 것이 훨씬 재미있었다고 설명합니다.

두 번째는 **파인만 기법(Feynman Technique)을 ChatGPT와 함께 사용하는 것**입니다. 파인만 기법은 개념을 깊이 이해하기 위한 방법으로, 주제 선택, 아는 것을 적고 가르치기, 지식의 격차 식별 및 채우기 단계로 구성됩니다. ChatGPT의 음성 기능을 활용하면 훨씬 빠르게 지식의 격차를 식별하고 채울 수 있어 전통적인 파인만 기법보다 효율적입니다.

세 번째는 **ChatGPT의 오디오 기능을 활용하여 모의 면접이나 연설 연습을 하는 것**입니다. 데이터 과학 면접 예시를 통해, ChatGPT가 면접관 역할을 하며 행동 질문을 하고, 답변에 대한 피드백을 제공하여 개선점을 제시하는 과정을 보여줍니다. STAR(Situation, Task, Action, Result) 형식 사용, 측정 가능한 결과 강조, 팀워크 강조와 같은 구체적인 피드백을 제공합니다.

마지막 팁은 **특정 분야를 집중적으로 연습하는 데 ChatGPT를 활용하는 것**입니다. 예를 들어, 동적 프로그래밍과 같이 어려웠던 개념을 학습할 때, ChatGPT에게 해당 주제에 대한 다양한 유형의 질문을 요청하여 동적 프로그래밍이 유용한 상황에 대한 직관을 기를 수 있습니다. 또한, 그림을 배울 때 코 그리는 법이 어렵다면, 다양한 유형의 코 예시를 요청하여 연습할 수 있습니다.

이건 제가 ChatGPT를 사용해서 만든 AI 학습 계획이고요. 이건 일본어 학습 계획, 이건 더 나은 유튜브 영상을 만드는 방법 학습 계획이에요.

마지막으로 이건 개인 금융 학습 계획입니다. 이렇게 네 가지 주제에 대한 학습 계획을 현재 따르고 있어요.

이 계획들은 모두 제 특정 목표에 맞춰서 맞춤 설계되었어요. 예를 들어 일본어 학습 계획은 일본어를 말하거나 읽는 방법에는 관심이 없고,

그냥 자막 없이 애니메이션을 볼 수 있도록 일본어를 이해하는 방법을 배우고 싶거든요. 꽤 구체적이죠? 어쨌든 이 학습 계획들은 모두 제 학습 수준, 기술, 선호하는 자료, 선호하는 학습 일정에 맞춰서 맞춤 제작되었어요.

ChatGPT를 사용하기 전에는 이런 수준의 학습 계획을 하나 만드는 데 며칠, 몇 주가 걸렸을 거예요.

하지만 ChatGPT를 사용하니까 프롬프트를 제대로 설정한 후에는 각 학습 계획을 10분 안에 만들 수 있었어요.

물론 프롬프트 자체를 알아내는 데 몇 주가 걸리긴 했지만요. 다행히 이 영상에서는 ChatGPT를 사용해서 어떤 주제든 적용 가능한 최적화된 맞춤 학습 계획을 만들 수 있는 프롬프트를 알려드릴 거예요.

게다가 ChatGPT를 사용해서 실제 학습 과정을 더 빠르고 재미있게 만드는 보너스 프롬프트와 팁도 알려드릴게요.

이 영상의 일부는 HubSpot의 후원을 받았습니다.

자, 프롬프트를 설명하는 동안 이걸 실행해 볼게요. 이 예시에서는 AI 학습 계획을 만들어 보겠습니다.

원하는 다른 주제로 변경할 수도 있습니다. 자, 프롬프트입니다. 당신은 스콧 영의 책 'Ultralearning'에 정통한 전문 학습 튜터입니다.

이 책에서 나온 내용이고요. 다양한 책과 자료에서 다양한 프레임워크를 시도해 봤는데, ChatGPT를 사용해서 좋은 학습 계획을 만드는 데는 이 책의 프레임워크가 단연 최고였습니다.

이 책에 대해서는 자세히 다룬 적이 있습니다. 이 링크에서 확인해 보세요.

자세히 설명하지는 않겠지만 일단은 믿어주세요. 좋아요, 그럼 다음으로 넘어가서, 지금부터 메타 학습 원리와 Why-What-How 프레임워크에 기반한 AI 초고속 학습 계획을 세우려고 합니다.

이 프레임워크는 책에서 가져온 것입니다.

Why는 왜 배우고 싶은지, What은 무엇을 배울 것인지 나타내며, 이는 개념, 사실, 절차로 나뉩니다. How는 어떻게 배울 것인지를 의미합니다.

이는 벤치마킹과 강조/배제 기법에 기반합니다. 벤치마킹은 연구를 통해 사람들이 일반적으로 배우는 방식을 정의하는 것을 의미합니다.

강조/배제는 목표에 맞게 수정하는 것을 의미합니다. AI를 배우려는 이유는 LLM 및 기타 AI 제품을 사용하여 간단한 AI 웹 애플리케이션을 구축하고 싶기 때문입니다.

Why는 매우 중요합니다. 왜 이 주제를 배우고 싶어 하는지 신중하게 생각하고 ChatGPT에 알려주세요.

더 구체적일수록 좋습니다. 제 일본어 학습 목표는 자막 없이 애니메이션을 이해하는 방법을 배우는 것이고,

개인 금융 학습 목표는 토지와 부동산을 구매하는 것이며, YouTube 비디오 제작의 경우 조회수를 최대화하기 위해 비디오 에세이를 만드는 것이라고 구체적으로 명시했습니다.

저는 이미 Python 코딩을 할 줄 알고 Django로 Python 애플리케이션을 구축하는 방법을 알고 있으며 웹 애플리케이션의 구성 요소와 작동 방식 등을 이해하고 있습니다.

ChatGPT에게 해당 주제에 대해 이미 알고 있는 것을 알려주면 ChatGPT가 사용자의 기술 수준에 맞춰 조정할 수 있습니다.

자, 이 프레임워크를 사용하여 학습 계획을 만들어 보겠습니다.

What부터 시작하겠습니다. 학습 계획의 What은 개념, 사실, 절차로 나눌 것입니다. ChatGPT는 AI 및 머신 러닝 기초, 자연어 처리, 사전 훈련된 모델 및 API, AI 앱을 위한 웹 애플리케이션 아키텍처, AI 윤리 및 편향과 같은 학습해야 할 개념을 알려줍니다.

사실: 주요 라이브러리 및 프레임워크, 데이터 형식, 사전 훈련된 모델 사양 및 성능 지표. 그리고 절차는 제가 수행해야 할 실제 단계입니다.

이 모든 것은 제 목표에 매우 구체적이고 매우 합리적으로 보입니다. 어, 그런데 제가 왜 이렇게 큰 프롬프트를 한 번에 드리지 않고 '무엇'부터 시작하라고 말씀드렸냐면, 이렇게 하면 유연성을 제공하기 때문입니다.

예를 들어, 윤리나 편향에 대해 신경 쓰지 않을 수도 있습니다. 윤리와 편향에 대해 신경 써야 하지만, '윤리와 편향에 대해 신경 쓰지 않는다'고 말할 수도 있습니다. 그러면 그것을 제거할 것입니다.

네, 보시다시피 이런 식으로 반복해서 원하는 개념, 사실, 절차를 얻을 수 있습니다.

좋습니다, 다시 추가해 보겠습니다. 좋습니다, 이제 프레임워크의 '어떻게'로 넘어가 보겠습니다.

좋습니다, ChatGPT에게 벤치마킹을 요청했는데, 이는 일반적인 학습 방법을 연구하는 것입니다. 저와 여러분은 AI를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우고 싶어 하는 첫 번째 사람들이 아닙니다.

따라서 처음부터 무언가를 만들려고 하는 대신, ChatGPT에게 우리보다 먼저 온 사람들의 집단적 지식과 그들이 알아낸 최상의 학습 방법을 연구하도록 요청할 수 있습니다.

그리고 그것을 바탕으로 강조하고 제외합니다.

따라서 제 목표에 맞는 것들을 강조하고 제 목표에 유용하지 않은 것들을 제외합니다. 따라서 이 경우, 해당 연구를 통해 사람들은 Coursera의 Andrew Ng 강좌나 Fast AI와 같은 초보자 친화적인 강좌를 사용한다는 것을 알게 되었습니다.

사람들은 API 및 라이브러리 문서를 사용합니다.

프로젝트 기반 학습은 온라인 커뮤니티와 GitHub에서 정말 중요하며, 윤리와 편향의 경우 사례 연구와 윤리 지침을 살펴봅니다. 따라서 LLM 및 AI 모델을 API를 통해 사용하여 웹 앱을 구축하려고 하므로 프로젝트 기반 학습과 웹 애플리케이션의 API 통합을 강조합니다.

어, AI 기본 사항이 필요하므로 특히 대규모 언어 모델에 중점을 두고 편향 식별 및 완화에 중점을 둡니다.

제외하는 것은 심층적인 이론적 ML/딥 러닝 지식입니다.

제가 응용을 원한다고 말했기 때문에 이러한 응용 프로그램을 구축하고 싶을 뿐이고, 나만의 모델을 구축하고 깊이 이해하고 싶지 않습니다. 그래서 이것을 제외하는 것입니다.

그리고 데이터 세트 생성 및 미세 조정은 제외합니다. 이것들은 나중에 하고 싶을 수도 있지만, 지금은 API를 사용하여 애플리케이션을 구축하고 싶기 때문에 간단하게 유지하고 현재 학습 계획에서는 제외할 수 있습니다.

자, 이제 왜, 무엇, 어떻게를 결합하여 리소스와 타임라인이 포함된 포괄적인 학습 계획을 세우려고 합니다.

그래서 저는 이 모든 것을 결합하여 구체적인 결과물을 포함한 주별 학습 계획을 세우라고 했습니다.

이러한 결과물에 대해 채점하고 피드백을 제공할 수 있는 루브릭과 사양을 포함한 구체적인 과제와 프로젝트를 만들라고 했습니다.

음, 이것은 매우 모호한 것을 배우라고 말하는 것이 아니라 정말 도움이 될 것입니다.

저희는 목표가 있는 구체적인 과제를 제공하고 싶었고, 나중에 프롬프트 중 하나로 이에 대해 이야기할 것입니다. 또한 과제를 완료하고 학습 계획을 진행하면서 ChatGPT가 피드백을 제공할 수 있기를 바랍니다.

그래서 학습 계획을 세우는 동안 그것을 포함하고 싶습니다.

그리고 해당 관련 리소스를 원합니다. 저는 월요일과 수요일에 3시간씩 일주일에 6시간 공부할 수 있다고 말했고, 주로 텍스트나 비디오 강좌로 된 리소스를 원합니다. 왜냐하면 그것이 제가 가장 잘 배우는 방법이기 때문입니다.

1주차: AI API 및 LLM 소개. 목표는 AI 기본 사항과 사전 훈련된 모델 및 API가 작동하는 방식을 이해하는 것입니다. 개념은 AI 및 머신 러닝 기본 사항과 자연어 처리 및 LLM입니다.

그래서 사실이 무엇인지, 절차가 무엇인지 나열합니다. 결과물이 있습니다. 즉, "프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성하기 위해 OpenAI API를 호출하는 Python 스크립트를 만드십시오." 실제로 달성해야 할 사항에 대해 매우 구체적이었고, 이 루브릭은 결과물에 무엇이 포함되어야 하는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 유용합니다.

그리고 작은 리소스도 있습니다.

그래서 2주차는 API를 Django 애플리케이션에 통합하는 것입니다. 3주차는 LLM뿐만 아니라 이미지 인식 모델을 사용하는 것입니다.

그리고 사전 훈련된 이미지 인식 API를 사용하여 식물의 이미지 입력을 받아 종에 대한 정보를 반환하는 웹 앱을 만드는 결과물이 있습니다.

아주 흥미롭네요. 왜 식물에 대한 내용인지는 모르겠지만 좋아 보여요. 4주 차에는 윤리 및 편향에 대해 배우고, 5주 차에는 풀스택 AI 애플리케이션을 구축합니다.

정말 기대되네요. 그리고 6주 차에는 디버깅, 테스트 및 개선을 진행할 거예요.

전반적으로 6주 동안 진행되며, 끝날 때쯤에는 제가 원했던 대로 AI 애플리케이션을 구축했을 것 같아요.

무엇을 배워야 하는지 정확히 알려주고, 배운 기술을 적용할 수 있는 프로젝트 기반 결과물도 있어요. 심지어 평가 기준도 있어서 프로젝트를 구성하는 요소가 무엇인지 알 수 있습니다.

물론 다른 사람들이 과거에 사용했고 좋다고 생각했던 자료들도 있습니다. 자랑하려는 건 아니지만, 이 시퀀스 프롬프트를 이끌어낸 것이 정말 자랑스럽습니다.

이 지점에 도달하는 데 얼마나 오래 걸렸는지 상상도 못 하실 거예요.

그러니 그냥 넘어가 주세요, 알겠죠? 음, 하지만 아직 끝난 게 아니에요. 마지막 단계가 하나 더 있습니다.

이 비디오를 통해 ChatGPT가 학습에 얼마나 유용한지 아셨으면 좋겠지만, 사실 그건 시작에 불과합니다. 삶의 모든 측면에서 생산성을 높이는 데 관련이 있습니다.

HubSpot은 ChatGPT를 이해하고 최대한 활용할 수 있도록 설계된 전체 리소스 번들을 제공합니다.

매우 생산성을 높여줄 거예요. 매우 잘 정리되어 있습니다. ChatGPT를 통합할 수 있는 방법에 대한 많은 아이디어를 제공합니다. 예를 들어, ChatGPT를 사용하여 다양한 기사, 튜토리얼 및 리소스와 같은 연구 자료를 통합하여 직접 질문할 수 있으므로 직접 훑어볼 필요가 없거나 업계 뉴스 및 업데이트를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

또한 ChatGPT를 사용하여 문제를 해결하거나 워크플로를 간소화하는 데 적합한 시기에 대한 멋진 순서도가 있습니다.

제가 가장 좋아하는 부분은 100개 이상의 프롬프트가 있어서 바로 시작할 수 있다는 점입니다. 보시다시피 ChatGPT를 최대한 활용하려면 프롬프트가 매우 중요하기 때문입니다.

가장 좋은 점은 완전 무료라는 것입니다.

이 링크를 통해 다운로드하는 것을 강력히 추천합니다. 설명란에도 링크가 있습니다. AI의 힘을 활용할 수 있도록 무료 리소스를 제공해 주시고, 이 비디오의 이 부분을 후원해 주신 Hopsa에게 정말 감사합니다.

자, 다시 비디오로 돌아가서요.

이상적으로는 전문가, 즉 여러분의 학습 계획 내용을 이미 알고 있는 사람이 여러분의 학습 계획을 검토하고, 내용이 합리적인지 다시 한번 확인해 주기를 원할 겁니다.

만약 AI를 이미 알고 있거나 일본어를 알거나 개인 재정에 능통한 사람을 알고 있다면, 그들에게 여러분의 계획을 검토해 달라고 할 수 있습니다.

하지만 아는 사람이 없다고 가정하면, 마지막 단계는 ChatGPT에게 AI 애플리케이션 개발을 전문으로 하는 AI 엔지니어가 되어 달라고 요청하는 것입니다.

그리고 우리는 이 AI 엔지니어에게 위의 학습 계획을 처음 보는 것처럼 보고, 그들이 생각하는 바와 변경해야 할 사항에 대한 피드백을 제공해 달라고 요청합니다.

AI 엔지니어로서 몇 가지 강점은 다음과 같습니다. 프로젝트 기반 학습은 좋고, 균형 잡힌 접근 방식, 윤리 및 편향 고려 사항으로서의 API 중심 결과물 평가 기준.

개선 사항에 대한 몇 가지 제안: AI 애플리케이션을 구축하는 데는 예상치 못한 엣지 케이스를 다루는 경우가 많기 때문에 디버깅 및 오류 처리에 더 중점을 두는 것이 좋습니다. 특히 여러 API를 통합할 때 그렇습니다.

그리고 3주차에 의도적으로 오류나 예상치 못한 입력을 도입하고 이를 처리하는 방법을 배우는 미니 프로젝트를 추가하여 오류 처리에 대한 집중도를 높이는 것과 같은 구체적인 변경 사항을 제시합니다.

이것은 애플리케이션을 디버깅할 때 매우 일반적인 관행이므로 여기서 매우 좋은 지적입니다. 음, 또한 실제 데이터를 더 일찍 도입하고 더 자주 반복하고 리팩토링합니다.

따라서 이 피드백의 일부를 통합하거나 무시할 수 있습니다.

이 경우 이 피드백의 일부를 포함하기로 하겠습니다. 감사합니다. 제안 1과 2를 학습 계획에 포함해 주세요.

자, 다 됐습니다. AI 애플리케이션 구축 방법을 배우기 위한 맞춤형 학습 계획을 만들었습니다. 모든 내용을 파악하지 못했더라도 걱정하지 마세요. 프롬프트 시퀀스가 포함된 링크를 설명란에 남겨두겠습니다.

자, 이제 학습 계획이 있으니 다음 단계는 실제로 공부해야 한다는 것입니다.

공부해야지, 공부해야지. 그리고 제가 사용하는 프롬프트와 작은 기술들을 여러분과 공유하고 싶어요. 음, 이걸 사용하면 학습 계획을 훨씬 더 빨리, 그리고 훨씬 더 재미있게 진행할 수 있어요.

첫째, 제가 가장 좋아하는 ChatGPT 학습 활용법 중 하나는 ChatGPT를 사용하여 시험 문제를 만드는 거예요.

몇 달 전에 운전면허 시험의 지식 부분을 봐야 했는데, 운전에 관련된 수백 페이지의 규칙을 읽고 싶지 않았어요.

그래서 대신 ChatGPT에게 그 문서를 주고 질문을 해달라고 했어요.