연락처 정보

코스 개요

생성형 AI 및 대규모 언어 모델 개요

  • 생성형 AI의 발전 과정과 전반적 개념 설명
  • GPT, BERT 등 대표적인 대규모 언어 모델과 그 기능 소개
  • 기존 자연어 처리 방식과 생성형 모델의 비교 분석

트랜스포머 아키텍처와 대규모 언어 모델 훈련 방법

  • 대규모 언어 모델에서 활용되는 트랜스포머 구조의 이해
  • 셀프 어텐션 메커니즘과 언어 모델링 기법 설명
  • 대규모 언어 모델 훈련 및 미세 조정 절차 안내

효과적인 상호작용을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법

  • 정확하고 유용한 결과를 얻기 위한 프롬프트 작성법
  • 다양한 활용 목적에 맞게 프롬프트 전략을 조정하는 방법
  • 응답 품질 최적화를 위해 프롬프트 변형 실험 수행 방안

비즈니스 환경에서의 대규모 언어 모델 활용 사례

  • 대화형 AI를 통한 고객 서비스 자동화 구현 방법
  • 마케팅 및 미디어 콘텐츠 생성 시 활용 방안
  • 데이터 분석 및 보고서 작성을 위한 대규모 언어 모델 활용 사례

윤리적 고려사항과 편향 관리 전략

  • 대규모 언어 모델 생성 결과에 내재된 잠재적 편향 식별 방법
  • 생성형 AI 활용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제 대응 방안
  • 책임감 있게 대규모 언어 모델을 도입하기 위한 전략 소개

대규모 언어 모델의 고급 활용 기술

  • 특정 분야에 맞게 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 기법
  • 다른 AI 시스템과 결합하여 기능성을 확장하는 방법
  • 다국어 및 언어 간 호환성 확보를 위한 기술 탐구

비즈니스 환경에서의 생성형 AI 미래 전망

  • 생성형 AI와 대규모 언어 모델 관련 최신 연구 동향
  • 대규모 언어 모델 솔루션 확장 시 직면할 기회와 과제 분석
  • AI 기반 비즈니스 혁신을 위한 준비 사항 점검

요약 및 향후 계획 제시

요건

  • 머신러닝 및 자연어 처리 관련 기초 개념에 대한 이해
  • 파이썬 프로그래밍 경험이 있음

대상자

  • 생성형 AI 기술에 관심 있는 데이터 사이언티스트 및 AI 실무자들
  • 업무 자동화와 콘텐츠 생성 방안을 모색 중인 비즈니스 전문가들
  • 워크플로우 내에서 대규모 언어 모델의 도입을 검토하고 있는 기술 관리자 및 의사결정자들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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