Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
• LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
• LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
• LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
• LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
• 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션에서 소규모 언어 모델을 구현하고 활용하려는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소규모 언어 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 텍스트 생성 및 감정 분석과 같은 작업을 위해 SLM을 구현합니다.
• 특정 사용 사례에 맞게 SLM을 최적화하고 세부 조정하세요.
• 리소스가 제한된 환경에 SLM을 배포합니다.
• 실제 시나리오에서 SLM의 성능을 평가하고 해석합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 법률, 의료 및 기술 분야와 같은 특정 영역에 맞는 소규모 언어 모델을 만들고 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 도메인별 언어 모델의 중요성과 적용을 이해합니다.
• 모델 훈련을 위한 특수 데이터세트를 선별하고 전처리합니다.
• 도메인별 애플리케이션을 위한 언어 모델을 훈련하고 미세 조정합니다.
• 도메인 관련 지표를 사용하여 모델을 평가하고 벤치마킹합니다.
• 실제 시나리오에서 도메인별 언어 모델을 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 강력하고 환경 친화적인 작은 언어 모델을 사용하여 에너지 효율적인 AI 솔루션을 개발하려는 고급 수준의 기계 학습 엔지니어와 AI 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI가 에너지 소비와 환경에 미치는 영향을 이해합니다.
• 모델 압축 및 최적화 기술을 적용하여 AI 모델의 크기와 에너지 사용량을 줄입니다.
• AI 배포를 위해 에너지 효율적인 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 활용합니다.
• 지속 가능한 AI 개발을 위한 모범 사례를 구현합니다.
• AI 산업의 지속 가능한 관행을 옹호하고 기여합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 소규모 언어 모델을 사용하여 매력적이고 효율적인 AI 기반 대화 경험을 만들고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 및 AI 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대화형 AI의 기본 사항과 SLM의 역할을 이해합니다.
• 사용자 중심의 AI 상호작용을 설계하고 구현합니다.
• 대화형 애플리케이션을 위한 SLM을 개발하고 교육합니다.
• 적절한 지표를 사용하여 인간-AI 커뮤니케이션의 효율성을 평가하고 개선합니다.
• 실제 시나리오에서 확장 가능하고 윤리적인 AI 기반 대화 인터페이스를 배포하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 소규모 언어 모델을 처리 능력이 제한된 장치에 직접 배포하여 다양한 부문에서 혁신적인 애플리케이션의 가능성을 열어주고자 하는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소형 하드웨어에 AI를 구현하기 위한 과제와 솔루션을 이해합니다.
• 효율적인 기기 내 배포를 위해 AI 모델을 최적화하고 압축합니다.
• 온디바이스 모델 구현을 위해 최신 AI 프레임워크와 도구를 활용합니다.
• 모바일 및 IoT 장치용 실시간 AI 애플리케이션을 설계하고 개발합니다.
• 온디바이스 AI 시스템의 보안과 개인정보 보호를 평가하고 보장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini AI를 사용하여 AI 기능을 애플리케이션에 통합하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대규모 언어 모델의 기본 사항을 이해합니다.
• 다양한 AI 작업을 위해 Google Gemini AI를 설정하고 사용하세요.
• 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환을 구현합니다.
• 기본적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요.
• Google Gemini AI의 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini AI를 활용하여 콘텐츠 품질과 효율성을 향상시키려는 중급 콘텐츠 제작자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 콘텐츠 제작에서 AI의 역할을 이해합니다.
• Google Gemini AI를 설정하고 사용하여 콘텐츠를 생성하고 최적화하세요.
• 텍스트를 텍스트로 변환하여 창의적이고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다.
• AI 기반 통찰력을 사용하여 SEO 전략을 구현합니다.
• Gemini AI를 사용하여 콘텐츠 성능을 분석하고 전략을 조정하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고객 서비스 운영에 Google Gemini AI를 구현하려는 중급 수준의 고객 서비스 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI가 고객 서비스에 미치는 영향을 이해합니다.
• Google Gemini AI를 설정하여 고객 상호 작용을 자동화하고 개인화하세요.
• 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환하여 서비스 효율성을 향상합니다.
• 실시간 고객 피드백 분석을 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.
• 원활한 고객 서비스 경험을 창출하기 위한 고급 기능을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini를 사용하여 다양한 산업 전반에 걸쳐 복잡한 데이터 분석 작업을 보다 직관적으로 수행하고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 분석가 및 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다. 일체 포함.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Google Gemini AI의 기본 사항을 이해합니다.
• 다양한 데이터 소스를 Gemini AI에 연결하세요.
• 자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 탐색합니다.
• 데이터 패턴을 분석하고 인사이트를 도출합니다.
• 매력적인 데이터 시각화를 만들어보세요.
• 데이터 기반 통찰력을 효과적으로 전달하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 작업 및 도메인에 대해 LLM과 함께 생성 AI를 사용하는 방법을 배우려는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

생성 AI가 무엇이고 어떻게 작동하는지 설명하세요. LLM을 구동하는 변환기 아키텍처를 설명합니다. 경험적 확장 법칙을 사용하여 다양한 작업 및 제약 조건에 맞게 LLM을 최적화합니다. 최첨단 도구와 방법을 적용하여 LLM을 교육, 미세 조정 및 배포합니다. 사회와 비즈니스를 위한 생성 AI의 기회와 위험에 대해 논의합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LlamaIndex를 사용하여 AI 모델의 기능을 향상시켜 더 정확하고 다양한 애플리케이션에 대해 신뢰할 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LlamaIndex의 원리와 구성요소를 이해합니다.
• LLM에 사용할 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• AI 모델 성능을 향상시키기 위해 컨텍스트 확대를 구현합니다.
• LlamaIndex를 기존 AI 시스템 및 워크플로에 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위해 LlamaIndex를 마스터하려는 초보자 수준부터 고급 수준 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 함께 사용할 수 있도록 LlamaIndex를 설정하고 구성합니다.
• LlamaIndex를 사용하여 사용자 정의 데이터 세트를 색인화하고 쿼리하여 LLM 기능을 향상시킵니다.
• LlamaIndex 및 LLM을 활용하는 정교한 애플리케이션을 설계하고 개발합니다.
• LLM 및 LlamaIndex 작업에 대한 모범 사례를 이해하고 적용합니다.
• LLM 기반 애플리케이션 배포와 관련된 윤리적 고려 사항을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 자연어 작업에 대규모 언어 모델을 사용하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

인기 있는 LLM을 포함하는 개발 환경을 설정하세요. 기본 LLM을 생성하고 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정합니다. 텍스트 요약, 질문 답변, 텍스트 생성 등과 같은 다양한 자연어 작업에 LLM을 사용하세요. TensorBoard, PyTorch Lightning 및 Hugging Face Datasets와 같은 도구를 사용하여 LLM을 디버깅하고 평가합니다.