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코스 개요
생성형 AI 소개
- 생성형 AI가 무엇인지, 왜 중요한지
- 생성형 AI의 주요 유형과 기술
- 생성형 AI의 주요 도전 과제와 제한 사항
트랜스포머 아키텍처와 LLMs
- 트랜스포머가 무엇인지, 어떻게 작동하는지
- 트랜스포머의 주요 구성 요소와 특징
- 트랜스포머를 사용하여 LLMs 구축하기
스케일링 법칙과 최적화
- 스케일링 법칙이 무엇인지, 왜 LLMs에 중요한지
- 스케일링 법칙이 모델 크기, 데이터 크기, 컴퓨팅 예산, 추론 요구 사항과 어떻게 관련되는지
- 스케일링 법칙을 어떻게 사용하여 LLMs의 성능과 효율성을 최적화할 수 있는지
LLMs 훈련과 미세 조정
- 처음부터 LLMs를 훈련시키는 주요 단계와 도전 과제
- 특정 작업을 위해 LLMs를 미세 조정하는 장점과 단점
- LLMs 훈련과 미세 조정에 대한 최선의 방법론과 도구
LLMs 배포와 활용
- 생산 환경에서 LLMs를 배포하는 주요 고려 사항과 도전 과제
- 다양한 영역과 산업에서 LLMs의 일반적인 사용 사례와 응용 프로그램
- 다른 AI 시스템과 플랫폼에 LLMs 통합하기
생성형 AI의 윤리와 미래
- 생성형 AI와 LLMs의 윤리적 및 사회적 의미
- 편향, 오보, 조작 등의 생성형 AI와 LLMs의 잠재적인 위험과 피해
- 생성형 AI와 LLMs의 책임감 있는 유익한 활용 방법
요약 및 다음 단계
요건
- 지도 학습, 비지도 학습, 손실 함수, 데이터 분할 등의 머신 러닝 개념을 이해하고 있는 것입니다.
- Python 프로그래밍과 데이터 처리 경험이 있는 것입니다.
- 신경망과 자연어 처리에 대한 기본 지식이 있는 것입니다.
대상자
- 개발자
- 머신 러닝 애호가
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
