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                            <article id="post-Python-DS-129-azurethon" itemscope="" itemprop="blogPost">
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            <blockquote>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://aifactory.space/">AI Factory</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://aifactory.space/learning/2361/discussion/234">AI Factory: [챗GPT 러닝데이 &amp; MS 애저톤] Open API를 활용한 연구원의 업무 효율화 -이제현</a><br><a href="230425_MVP_OpenAPI.pdf">강의자료 다운로드</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://bit.ly/3HaUIgy">예제코드: Google Colab</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.langchain.dev/">Langchain 공식 블로그</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://python.langchain.com/en/latest/index.html">Langchain 공식문서</a></p>
</blockquote>
<ul>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://aifactory.space/">AI Factory</a> 김태영 대표님(MS RD, MS MVP AI)의 초청으로 <b>챗GPT 러닝데이 &amp; MS 애저톤</b>에서 발표를 드렸습니다.</li>
<li>제가 늘상 수행하는 연구원의 업무 효율화 일부를 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.langchain.dev/">Langchain</a>을 사용해 대체했습니다.</li>
</ul>
<ul>
<li><p>대량의 논문을 가져와서 약간의 데이터 처리를 거쳐 두 가지로 정리합니다.</p>
</li>
<li><p>첫번째로 <b>년도별 출판 건수</b>를 그림으로 정리하고,</p>
</li>
<li><div><p>두번째로는 <b>요약보고서</b>를 만드는 시나리오입니다.</p><p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/04/28/Python-DS-129-azurethon/129_azurethon_01.png"></p><p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/04/28/Python-DS-129-azurethon/129_azurethon_02.png"></p></div>
</li>
<li><p>발표 영상 : <a target="_blank" rel="noopener" href="https://youtu.be/ENun2zuvZuE">Youtube Link</a><br></p>
</li>
</ul>
<p><iframe src="https://www.youtube.com/embed/ENun2zuvZuE" frameborder="0" loading="lazy" allowfullscreen=""></iframe></p> 

<ul>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://aifactory.space/">AI Factory</a>에서는 이 외에도 많은 양질의 강의를 제공합니다.</li>
<li>원하는 내용의 영상을 보시고 필요한 기술을 습득하시기 바랍니다.<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/04/28/Python-DS-129-azurethon/129_azurethon_03.png"></p></li>
</ul>

        </div>
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		  <p><a href="https://www.buymeacoffee.com/jehyunlee" target="_blank">
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AI Factory 김태영 대표님(MS RD, MS MVP AI)의 초청으로 챗GPT 러닝데이 & MS 애저톤에서 발표를 드렸습니다.
제가 늘상 수행하는 연구원의 업무 효율화 일부를 Langchain을 사용해 대체했습니다.
대량의 논문을 가져와서 약간의 데이터 처리를 거쳐 두 가지로 정리합니다.
첫번째로 년도별 출판 건수를 그림으로 정리하고,
두번째로는 요약보고서를 만드는 시나리오입니다.
발표 영상 : Youtube Link
 
AI Factory에서는 이 외에도 많은 양질의 강의를 제공합니다.
원하는 내용의 영상을 보시고 필요한 기술을 습득하시기 바랍니다.

챗GPT 러닝데이 & MS 애저톤 - Open API를 활용한 연구원의 업무 효율화

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