LLMs for Content Generation 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 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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 구현하여 응답성이 뛰어나고 지능적인 고객 지원 챗봇을 만들려는 초급~중급 고객 지원 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Large Language Models (LLMs)의 기본 사항과 아키텍처를 이해합니다.
• LLM을 고객 지원 시스템에 설계하고 통합합니다.
• 챗봇의 응답성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 윤리적 고려 사항을 다루고 업계 표준을 준수하도록 하세요.
• 실제 애플리케이션을 위한 LLM 기반 챗봇을 배포하고 유지 관리합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 비즈니스 통찰력을 추출하기 위해 LLM의 강력한 기능을 활용하려는 중급 비즈니스 전문가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 인텔리전스의 맥락에서 LLM의 기본 및 적용을 이해합니다.
• LLM을 적용하여 대규모 데이터세트를 분석하고 의미 있는 통찰력을 추출하세요.
• LLM 기반 분석을 전략적 비즈니스 의사 결정 프로세스에 통합합니다.
• 비즈니스에서 LLM을 사용하기 위한 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 평가합니다.
• AI의 미래 동향을 예측하고 진화하는 비즈니스 인텔리전스 환경에 대비하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용하여 코딩 작업 흐름을 간소화하고 자세하고 포괄적인 문서를 작성하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 기술 작가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 코드 생성 및 소프트웨어 문서화 자동화에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• LLM을 활용하여 정확하고 효율적인 코드 조각과 문서를 생성하세요.
• 생산성 향상을 위해 LLM을 소프트웨어 개발 수명주기에 통합합니다.
• 자동화된 도구를 사용하여 고품질 문서 표준을 유지합니다.
• 소프트웨어 개발에 AI를 사용하기 위한 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하고 다양한 목적을 위한 새롭고 다양한 콘텐츠를 만들고자 하는 중급 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 필수 도구를 사용하여 개발 환경을 구축하세요.
• LLM을 사용하여 NLU 및 NLI 작업을 전문적으로 수행합니다.
• 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론, 활용합니다.
• 대화형 애플리케이션용 LLM을 사용하여 대화를 생성하고 관리합니다.
• LLM 및 생성 AI에서 생성된 콘텐츠 품질과 다양성을 평가합니다.
• 윤리적 원칙을 적용하여 LLM의 공정성과 책임감 있는 사용을 보장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용하여 맞춤형 교육 경험을 창출하고자 하는 다양한 수준의 경험과 전문성을 갖춘 교육자, EdTech 전문가 및 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• LLM을 사용하여 교육 콘텐츠의 개인화 기회를 식별합니다.
• 콘텐츠 개인화를 위해 LLM을 활용하는 적응형 학습 플랫폼을 설계합니다.
• 학생 참여 및 학습 결과를 향상하기 위한 LLM 중심 전략을 구현합니다.
• 교육 환경에서 LLM의 효율성을 평가하고 데이터 기반 결정을 내립니다.