Course Outline

생성형 AI와 대규모 언어 모델 소개

  • 생성형 AI와 그 진화 개요
  • LLMs: GPT, BERT 및 그 능력 소개
  • 생성형 모델과 전통적인 NLP 접근 방식 비교

Transformer 구조 및 모델 학습

  • LLMs에서의 transformer 구조 이해
  • 셀프 어텐션 메커니즘 및 언어 모델링
  • 대규모 언어 모델 학습 및 미세 조정 과정

효과적인 상호작용을 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 정확하고 유용한 출력을 위한 프롬프트 작성
  • 다양한 응용을 위한 프롬프트 전략 미세 조정
  • 응답 최적화를 위한 프롬프트 변형 실험

비즈니스에서의 LLMs 응용

  • 대화형 AI로 고객 서비스 자동화
  • 마케팅 및 미디어를 위한 콘텐츠 생성
  • 데이터 분석 및 보고서 생성에서의 LLMs

윤리적 고려 사항 및 편향 관리

  • LLM 생성 콘텐츠의 잠재적 편향 식별
  • 생성형 AI 응용에서의 윤리적 문제 해결
  • LLMs의 책임 있는 배포를 위한 전략

LLMs의 고급 기술

  • 도메인 특정 응용을 위한 LLMs 미세 조정
  • 향상된 기능을 위해 LLMs를 다른 AI 시스템과 통합
  • 다국어 및 교차 언어 능력 탐구

비즈니스에서의 생성형 AI 미래

  • 생성형 AI 및 LLM 연구의 새로운 동향
  • LLM 솔루션 확장에서의 기회와 도전 과제
  • 비즈니스에서의 AI 주도 변혁 준비

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기계 학습 및 자연어 처리 개념에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍에 대한 익숙함

대상

  • 생성형 AI 기술에 관심이 있는 데이터 과학자 및 AI 전문가
  • 자동화 및 콘텐츠 생성에 관심을 가지는 비즈니스 전문가
  • 워크플로우에 LLMs를 구현하려는 기술 매니저 및 의사결정자
 14 Hours

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