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