문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
대규모 언어 모델 개론
- 자연어 처리(NLP)의 기본 개요
- 대규모 언어 모델(LLM) 소개
- 메타 AI가 LLM 개발에 기여한 바
메타 AI LLM의 구조 이해하기
- 트랜스포머 아키텍처와 셀프 어텐션 기법
- 대규모 모델 훈련을 위한 방법론
- GPT, BERT, T5 등 다른 LLM과의 비교 분석
개발 환경 설정 방법
- Python 및 Jupyter Notebook의 설치 및 구성
- Hugging Face와 메타 AI 모델 저장소 활용법
- 클라우드 기반 또는 로컬 GPU를 이용한 훈련 방법
메타 AI LLM의 세밀 조정 및 커스터마이징
- 사전 훈련된 모델 불러오기
- 특정 도메인에 맞춘 데이터셋으로 세밀 조정하기
- 전이 학습 기법의 활용 방법
메타 AI LLM을 이용한 자연어 처리 애플리케이션 구축
- 챗봇 및 대화형 AI 시스템 개발 방법
- 텍스트 요약 및 의미 재구성 기능의 구현법
- 감성 분석과 콘텐츠 모더레이션 기능 적용 방안
대규모 언어 모델의 최적화 및 배포 전략
- 추론 속도 향상을 위한 성능 튜닝 기법
- 모델 압축 및 양자화 기술 활용 방법
- API와 클라우드 플랫폼을 이용한 LLM 배포 절차
윤리적 고려사항 및 책임감 있는 AI 개발
- LLM 내 편향성 탐지와 완화 전략
- AI 모델의 투명성과 공정성을 확보하는 방안
- AI 분야의 미래 트렌드 및 발전 동향 예측
요약 및 향후 학습 방향 제시
요건
- 머신러닝 및 딥러닝에 대한 기본 지식
- Python 프로그래밍 경험이 있어야 합니다
- 자연어 처리(NLP) 관련 개념에 대한 이해가 필요합니다
대상 수강생
- AI 연구자
- 데이터 사이언티스트
- 머신러닝 엔지니어
- 자연어 처리에 관심이 있는 소프트웨어 개발자
21 시간
