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Course Outline
LLM 및 생성적 AI 소개
- 기술과 모델 탐색
- 애플리케이션 및 사용 사례 논의
- 과제와 한계 식별
NLU 작업에 LLM 사용
- 감성분석
- 명명된 엔터티 인식
- 관계 추출
- 의미론적 분석
NLI 작업에 LLM 사용
- 수반 감지
- 모순 탐지
- 의역 감지
지식 그래프에 LLM 사용하기
- 텍스트에서 사실과 관계 추출
- 누락된 사실이나 새로운 사실 추론
- 다운스트림 작업에 지식 그래프 사용
상식 추론을 위해 LLM 사용하기
- 그럴듯한 설명, 가설, 시나리오 생성
- 상식적인 지식 기반 및 데이터 세트 사용
- 상식적 추론 평가
대화 생성을 위해 LLM 사용
- 대화형 에이전트, 챗봇, 가상 비서와 대화 생성
- 대화 관리
- 대화 데이터세트 및 측정항목 사용
다중 모드 생성을 위해 LLM 사용
- 텍스트에서 이미지 생성
- 이미지에서 텍스트 생성
- 텍스트 또는 이미지에서 비디오 생성
- 텍스트에서 오디오 생성
- 오디오에서 텍스트 생성
- 텍스트 또는 이미지에서 3D 모델 생성
메타 학습을 위해 LLM 사용
- 새로운 도메인, 작업 또는 언어에 LLM 적용
- 퓨샷 또는 제로샷 예제를 통해 학습
- 메타 학습 및 전이 학습 데이터세트와 프레임워크 사용
적대적 학습을 위해 LLM 사용
- 악의적인 공격으로부터 LLM 방어
- LLM의 편견과 오류 감지 및 완화
- 적대적 학습 및 견고성 데이터 세트와 방법 사용
LLM 및 생성적 AI 평가
- 콘텐츠 품질 및 다양성 평가
- 시작 점수, Fréchet 시작 거리, BLEU 점수와 같은 측정항목 사용
- 크라우드소싱 및 설문조사와 같은 인간 평가 방법 사용
- 튜링 테스트 및 판별기와 같은 적대적 평가 방법 사용
LLM 및 생성 AI에 대한 윤리 원칙 적용
- 공정성과 책임성 확보
- 오용 및 남용 방지
- 콘텐츠 창작자와 소비자의 권리와 개인정보를 존중합니다.
- 인간과 AI의 창의성과 협업 육성
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 AI 개념 및 용어에 대한 이해
- 프로그래밍 및 데이터 분석 경험 Python
- TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크에 대한 지식
- LLM의 기본 및 적용에 대한 이해
청중
- 데이터 과학자
- AI 개발자
- AI 매니아
21 Hours
