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처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)

미리보기

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

LLM 개념 이해에 큰 도움이 되었습니다.
설명 감사합니다.

과정소개

LLM 애플리케이션이 사람들의 관심을 끌 수밖에 없는 이유는 무엇일까요?
현재까지 수많은 기술들이 등장했다 사라져 갔는데, 오늘날에도 여전히 사용되고 있는 주요 기술은 개발이나 사용 패러다임을 크게 발전시켰다는 특징이 있습니다.
LLM 애플리케이션이 주력으로 자리 잡아 개발자 두뇌 속의 필수 공구상자에 들어갈지를 판단하기 위해, 우선 어떤 변화가 일어나고 있는지를 전문 강사님의 강의를 통해 알아봅시다!

학습목표

학습대상

학습내용

학습방법

웹+모바일 병행학습

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.

5.0 / 5.0	김** LLM 개념 이해에 큰 도움이 되었습니다.
4.0 / 5.0	김** 설명 감사합니다.

교 육 비	112,000 원
할 인 율	-
할인교육비	112,000 원

처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)

과정소개

학습목표

학습대상

학습내용

학습방법

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

학습목차

처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)

1 개월

교재내용

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