Generative AI for Beginners는 21개 레슨을 Learn/Build 트랙으로 구성해 개념을 실행 가능한 코드로 고정시키는 GenAI 코스 저장소다. 프롬프트, RAG, 함수 호출, 에이전트 설계를 다루며, 보안과 책임 있는 사용, 라이프사이클 관점을 함께 넣어 ‘데모에서 멈추는 학습’을 끊는다. 모델 접근은 어댑터 계층으로 분리돼 있어 구성만 바꿔도 경로를 바꿀 수 있다. Azure OpenAI Service, OpenAI, GitHub Models 중 선택해 같은 유형의 실습을 돌릴 수 있다.
| ✕기존 문제점 | ✓혁신적 솔루션 |
|---|---|
| 개념 위주 자료는 실행 가능한 엔드투엔드 예제가 부족해 인증·호출·평가·보안 경계에서 쉽게 막힌다. | Generative AI for Beginners는 Learn/Build로 개념과 코드를 묶고 RAG·함수 호출·에이전트·보안·파인튜닝을 하나의 실행 경로로 연결해 ‘출시 가능한 역량’을 만든다. |
| 단일 언어·단일 벤더 경로는 락인을 만든다. 모델 진입점이 바뀌면 접착 코드가 무너진다. | 모델 접근을 어댑터 계층으로 분리해 Azure OpenAI Service, OpenAI, GitHub Models 전환을 설정 수준으로 낮춘다. |
1git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git && cd generative-ai-for-beginners1python --version || node --version1cp .env.example .env && sed -n '1,120p' .env1ls -la && echo "start with course setup or a build lesson"| 핵심 시나리오 | 대상 고객 | 솔루션 | 최종 결과 |
|---|---|---|---|
| 사내 GenAI 온보딩 | 플랫폼 팀과 앱 개발자 | Learn/Build로 프롬프트·RAG·함수 호출·보안 기준을 템플릿화 | 교육 시간을 줄이고 납품 품질을 표준화 |
| 멀티 모델 전환 연습 | 테크 리드 | 같은 실습을 Azure OpenAI/OpenAI/GitHub Models로 실행하며 어댑터·평가를 고정 | 전환 비용을 낮추고 선택 기준을 축적 |
| 면접 포트폴리오 강화 | 구직 엔지니어 | Build 레슨을 데모 앱으로 리팩터링하고 로깅·에러 처리·안전 노트를 추가 | 고신호 결과물로 변별력을 높인다 |
