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                            <article id="post-Python-DS-133-afore2023" itemscope="" itemprop="blogPost">
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            <blockquote>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://chat.openai.com/">ChatGPT</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.ksnre.or.kr/afore/2023">AFORE 2023</a></p>
</blockquote>
<ul>
<li><b>한국신재생에너지학회</b>에서는 매년 국제학회 AFORE 2023 (Asia-Pacific Forum on Renewable Energy)를 주최합니다.<ul>
<li>금년에는 시대상황을 반영해 ChatGPT를 활용한 머신러닝 튜토리얼을 진행했습니다.</li>
<li><b>“Data Analysis and Machine Learning with ChatGPT”</b>라는 제목으로,</li>
<li>ChatGPT에게 코딩을 시켜 Google Colab에서 실행하는 방식입니다.<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/11/10/Python-DS-133-afore2023/133-afore2023_01.png"></p></li>
</ul>
</li>
</ul>
<ul>
<li><p>코딩에 실행까지 해주는 <b>GPT-4 Adv. Data Analysis</b>도 있고</p>
</li>
<li><p><b>vscode GPT plugin</b>과 <b>Github Copilot</b>도 있습니다.</p>
<ul>
<li>그러나 오늘의 청중은 그런 걸 쓸만큼 코딩에 익숙한 분들이 아닙니다.</li>
<li>코딩이 낯설어 ChatGPT의 도움을 받으라고 말씀을 드리는 분들께는 저런 전문적 시스템이 더 어렵습니다.</li>
</ul>
</li>
<li><p>프롬프트에 <b>코드를 달라</b>고 하는 대신 <b>함수를 달라</b>고 말하는 것이 핵심입니다.</p>
<ul>
<li>ChatGPT는 같은 질문에도 답이 다르기 때문에 강연에서 코드를 달라고 하면 통제가 안 됩니다.</li>
<li>질문도 가지각색이 나와 대응이 어렵습니다.</li>
<li><b>input</b>, <b>output</b>, <b>operation</b>을 지정해 함수를 달라 하고</li>
<li>상황에 따라 <b>parameter 추가</b> 등 확장성을 넓히는 것이 안정적으로 쓰는 방법입니다.<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/11/10/Python-DS-133-afore2023/133-afore2023_02.png"></p></li>
</ul>
</li>
</ul>
<ul>
<li><p><b>GPT-4 시연으로 마무리</b>했습니다.</p>
<ul>
<li><b>Adv. Data Analysis</b>를 선보였습니다.</li>
<li>1시간 30분동안 복붙을 열심히 하다가 5분만에 스스로 하는 모습을 보여줬습니다.</li>
<li>새로운 기술에 경외감을 느끼고 능동적으로 사용하면 좋겠습니다.</li>
<li><b>DALL-E3</b>도 보여주었습니다.</li>
<li>데이터셋을 의인화하라고 한 후, 사람으로 표현해 주었습니다.</li>
<li>상상력이 넓어졌기를 바랍니다.<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/11/10/Python-DS-133-afore2023/133-afore2023_03.png"><br><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/11/10/Python-DS-133-afore2023/133-afore2023_04.png"></p></li>
</ul>
</li>
<li><p>발표자료를 공개합니다.</p>
<ul>
<li><a href="231110_%EC%9D%B4%EC%A0%9C%ED%98%84_AFORE2023.pdf">발표자료는 여기에서 다운로드받을 수 있습니다 (링크)</a></li>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://bit.ly/AFORE2023_Colab">Google Colab에서 코드를 보실 수 있고 (링크)</a></li>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://bit.ly/AFORE2023_ChatGPT">ChatGPT와 나눈 대화는 여기서 보실 수 있습니다 (링크)</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2023/11/10/Python-DS-133-afore2023/133-afore2023_05.jpg" alt="행사공지"></p>

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Pega Devlog

Pega

ChatGPT
AFORE 2023
한국신재생에너지학회에서는 매년 국제학회 AFORE 2023 (Asia-Pacific Forum on Renewable Energy)를 주최합니다.
금년에는 시대상황을 반영해 ChatGPT를 활용한 머신러닝 튜토리얼을 진행했습니다.
“Data Analysis and Machine Learning with ChatGPT”라는 제목으로,
ChatGPT에게 코딩을 시켜 Google Colab에서 실행하는 방식입니다.
코딩에 실행까지 해주는 GPT-4 Adv. Data Analysis도 있고
vscode GPT plugin과 Github Copilot도 있습니다.
그러나 오늘의 청중은 그런 걸 쓸만큼 코딩에 익숙한 분들이 아닙니다.
코딩이 낯설어 ChatGPT의 도움을 받으라고 말씀을 드리는 분들께는 저런 전문적 시스템이 더 어렵습니다.
프롬프트에 코드를 달라고 하는 대신 함수를 달라고 말하는 것이 핵심입니다.
ChatGPT는 같은 질문에도 답이 다르기 때문에 강연에서 코드를 달라고 하면 통제가 안 됩니다.
질문도 가지각색이 나와 대응이 어렵습니다.
input, output, operation을 지정해 함수를 달라 하고
상황에 따라 parameter 추가 등 확장성을 넓히는 것이 안정적으로 쓰는 방법입니다.
GPT-4 시연으로 마무리했습니다.
Adv. Data Analysis를 선보였습니다.
1시간 30분동안 복붙을 열심히 하다가 5분만에 스스로 하는 모습을 보여줬습니다.
새로운 기술에 경외감을 느끼고 능동적으로 사용하면 좋겠습니다.
DALL-E3도 보여주었습니다.
데이터셋을 의인화하라고 한 후, 사람으로 표현해 주었습니다.
상상력이 넓어졌기를 바랍니다.
발표자료를 공개합니다.
발표자료는 여기에서 다운로드받을 수 있습니다 (링크)
Google Colab에서 코드를 보실 수 있고 (링크)
ChatGPT와 나눈 대화는 여기서 보실 수 있습니다 (링크)

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