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코스 개요
생성형 AI 및 대규모 언어 모델 소개
- 생성형 AI 및 그 진화 과정 개요
- LLM 소개: GPT, BERT 및 그 기능
- 생성형 모델과 기존 NLP 접근법 비교
트랜스포머 아키텍처 및 모델 학습
- LLM의 트랜스포머 아키텍처 이해
- 자기 주의(Self-attention) 메커니즘과 언어 모델링
- 대규모 언어 모델 학습 및 파인튜닝 프로세스
효과적인 상호작용을 위한 프롬프트 엔지니어링
- 정확하고 유용한 출력을 위한 프롬프트 작성
- 다양한 응용 분야를 위한 프롬프트 전략 파인튜닝
- 응답 최적화를 위한 프롬프트 변형 실험
비즈니스에서의 LLM 응용
- 대화형 AI를 통한 고객 서비스 자동화
- 마케팅 및 미디어를 위한 콘텐츠 생성
- 데이터 분석 및 보고서 생성에서의 LLM 활용
윤리적 고려사항 및 편향 관리
- LLM 생성 콘텐츠의 잠재적 편향 식별
- 생성형 AI 응용에서의 윤리적 문제 해결
- LLM의 책임 있는 배포를 위한 전략
LLM의 고급 기술
- 도메인 특정 응용을 위한 LLM 파인튜닝
- 향상된 기능을 위해 다른 AI 시스템과 LLM 통합
- 다국어 및 교차 언어 능력 탐구
비즈니스에서의 생성형 AI의 미래
- 생성형 AI 및 LLM 연구의 떠오르는 트렌드
- LLM 솔루션 확장에서의 기회와 과제
- 비즈니스의 AI 기반 전환을 위한 준비
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 및 자연어 처리 개념에 대한 기본 이해
- 파이썬(Python) 프로그래밍에 대한 익숙함
대상
- 생성형 AI 기술에 관심 있는 데이터 과학자 및 AI 실무자
- 자동화 및 콘텐츠 생성을 모색하는 비즈니스 전문가
- 워크플로우에 LLM을 도입하고자 하는 기술 매니저 및 의사결정자
14 시간
회원 평가 (2)
대화형 스타일, 연습문제
Tamas Tutuntzisz
코스 - Introduction to Prompt Engineering
기계 번역됨
미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
코스 - Prompt Engineering for ChatGPT
기계 번역됨