처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)

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담당튜터 미배정
과정교재 LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 - LLM의 기본부터 모델 학습, 임베딩, 벡터 데이터베이스로 만드는 RAG까지
복습기간 교육종료 후 1년
4.5 / 5.0
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과정소개

학습목표

학습대상

학습내용

학습방법

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

평가항목 점수비중 과락기준 유의사항
진도 8 차시 100 % 0 % 이상
총계 - 100% 60 점 이상 총점 평균 60 점 미만 시 수료 불가

학습목차

처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)

제 01 단원 LLM 지도
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. LLM이란?
  • 03. 언어 모델에서 채팅 모델로
  • 04. LLM 활용하기
  • 05. LLM의 미래
  • 06. 아웃트로
제 02 단원 트랜스포머 아키텍처와 말 잘 듣는 모델 학습
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. LLM의 중추, 트랜스포머 아키텍처 살펴보기
  • 03. 말 잘 듣는 모델 만들기
  • 04. 아웃트로
제 03 단원 효율적인 GPU 활용과 sLLM 학습
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. GPU 효율적인 학습
  • 03. sLLM 학습하기
  • 04. 아웃트로
제 04 단원 모델 가볍게 만드는 방법과 sLLM 서빙
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. 모델 가볍게 만들기
  • 03. sLLM 서빙하기
  • 04. 아웃트로
제 05 단원 LLM 애플리케이션 개발과 임베딩 모델 활용
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. LLM 애플리케이션 개발하기
  • 03. 임베딩 모델로 데이터 의미 압축하기
  • 04. 아웃트로
제 06 단원 RAG 개선과 구현
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. 자신의 데이터에 맞춘 임베딩 모델 만들기: RAG 개선하기
  • 03. 벡터 데이터베이스로 확장하기: RAG 구현하기
  • 04. 아웃트로
제 07 단원 멀티 모달 생성 실습
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. [실습1] 멀티 모달 생성
  • 03. [실습2] 파이콘
  • 04. 아웃트로
제 08 단원 멀티 모달 LLM과 에이전트
  • 01. 인트로/학습목표
  • 02. 멀티 모달 LLM
  • 03. LLM 에이전트
  • 04. 아웃트로

1 개월

  • LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 - LLM의 기본부터 모델 학습, 임베딩, 벡터 데이터베이스로 만드는 RAG까지 미리보기
  • 저자 허정준
  • 출판 책만
  • 페이지수 556 p

교재내용

LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다.

목차

    [1부] LLM의 기초 뼈대
    [2부 LLM 길들이기]
    [3부] LLM을 활용한 실전 애플리케이션 개발
    [4부] 멀티 모달, 에이전트 그리고 LLM의 미래
    부록 | 실습을 위한 준비사항
    A.1 구글 코랩 사용법
    A.2 허깅페이스 토큰
    A.3 OpenAI 토큰
수강후기
4.5 / 5.0
교 육 비 373,000 원
할 인 율 70%
할인교육비 112,000 원
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