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코스 개요
생성형 AI 소개
- 생성형 AI란 무엇이며 왜 중요한가?
- 생성형 AI의 주요 유형과 기법들
- 생성형 AI의 핵심 과제 및 한계점
트랜스포머 아키텍처와 대규모 언어 모델
- 트랜스포머란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
- 트랜스포머의 주요 구성 요소 및 특징들
- 트랜스포머를 활용해 대규모 언어 모델을 구축하는 방법
확장 법칙과 최적화
- 확장 법칙이란 무엇이며 왜 대규모 언어 모델에 중요한가?
- 확장 법칙이 모델 크기, 데이터 규모, 연산 자원 및 추론 요구사항과 어떻게 연관되는가?
- 확장 법칙을 활용해 대규모 언어 모델의 성능과 효율성을 최적화할 수 있는 방안
대규모 언어 모델의 학습 및 미세 조정
- 처음부터 대규모 언어 모델을 학습하는 주요 단계와 어려움들
- 특정 작업에 맞춰 대규모 언어 모델을 미세 조정할 때의 장점과 단점
- 대규모 언어 모델 학습 및 미세 조정을 위한 최선의 실무 방안과 도구들
대규모 언어 모델의 배포 및 활용
- 실제 서비스 환경에서 대규모 언어 모델을 배포할 때 고려해야 할 사항과 과제들
- 다양한 분야와 산업에서 대규모 언어 모델의 일반적인 활용 사례
- 다른 AI 시스템 및 플랫폼들과 대규모 언어 모델을 통합하는 방법
생성형 AI의 윤리적 측면과 미래 전망
- 생성형 AI와 대규모 언어 모델이 가져오는 윤리적, 사회적 영향
- 편향, 허위 정보, 조작 등 생성형 AI와 대규모 언어 모델이 초래할 수 있는 잠재적 위험과 부정적 영향
- 사회에 이롭고 책임감 있게 생성형 AI 및 대규모 언어 모델을 활용하는 방향
요약 및 향후 학습 방향
요건
- 지도학습 및 비지도학습, 손실 함수, 데이터 분할 등 머신러닝 관련 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍과 데이터 처리 경험
- 신경망 및 자연어 처리에 대한 기초 지식
대상 수강생
- 개발자
- 머신러닝에 관심이 있는 분들
21 시간
회원 평가 (7)
예제 및 링크 엑셀 저장소
Olga - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
많은 예시와 다양한 도구를 사용하여 확인
Bartosz - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
사용자 정의 GPT, 프롬프트 엔지니어링
Marcin Stezowski - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
넓은 시각
Artur - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
이론과 함께 제시되는 기술적 예제.
Marcin - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
미코라이는 IT 외의 배경을 가지고 있어 이 주제를 다른 관점에서 제시할 수 있으며, 이는 IT 전문가들에게 매우 필요한 것 입니다!
Grzegorz - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
IT 관점 외의 설명. 가치 추가
Marcin - GE HealthCare
코스 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
기계 번역됨
