Advanced LLMs for NLP Tasks 교육 과정
LLM(대형 언어 모델)은 텍스트, 음성, 오디오 등 대량의 자연어 데이터를 처리하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다. LLM은 입력 교육 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. LLM은 또한 자연어 이해(NLU), 자연어 추론(NLI), 지식 그래프 구성 및 완성, 상식 추론, 대화 생성 및 관리, 다중 모드 생성 및 이해와 같은 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하고 다양한 목적을 위한 새롭고 다양한 콘텐츠를 만들고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LLM과 필수 도구를 사용하여 개발 환경을 구축하세요.
- LLM을 사용하여 NLU 및 NLI 작업을 전문적으로 수행합니다.
- 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론, 활용합니다.
- 대화형 애플리케이션용 LLM을 사용하여 대화를 생성하고 관리합니다.
- LLM 및 생성 AI에서 생성된 콘텐츠 품질과 다양성을 평가합니다.
- 윤리적 원칙을 적용하여 LLM의 공정성과 책임감 있는 사용을 보장합니다.
코스의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
코스 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
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
Open Training Courses require 5+ participants.
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- Google Gemini AI를 설정하고 사용하여 콘텐츠를 생성하고 최적화하세요.
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- AI가 고객 서비스에 미치는 영향을 이해합니다.
- Google Gemini AI를 설정하여 고객 상호 작용을 자동화하고 개인화하세요.
- 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환하여 서비스 효율성을 향상합니다.
- 실시간 고객 피드백 분석을 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.
- 원활한 고객 서비스 경험을 창출하기 위한 고급 기능을 살펴보세요.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Google Gemini AI의 기본 사항을 이해합니다.
- 다양한 데이터 소스를 Gemini AI에 연결하세요.
- 자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 탐색합니다.
- 데이터 패턴을 분석하고 인사이트를 도출합니다.
- 매력적인 데이터 시각화를 만들어보세요.
- 데이터 기반 통찰력을 효과적으로 전달하세요.
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Introduction to Claude AI: Conversational AI and Business Applications
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Claude AI의 기본을 이해하고 비즈니스 애플리케이션에 활용하려는 초보 수준의 비즈니스 전문가, 고객 지원 팀 및 기술 매니아를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Claude AI의 기능과 사용 사례를 알아보세요.
- Claude AI를 효과적으로 설정하고 상호작용해 보세요.
- 대화형 AI로 비즈니스 워크플로를 자동화하세요.
- AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 참여와 지원을 강화하세요.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
- LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
- LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
- LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하려는 초보 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
- 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
- Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
- AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
- 다양한 산업에서 로컬 AI 배포에 대한 사용 사례를 살펴보세요.