음성 인식 및 합성을 위한 대규모 언어 모델 교육 과정
대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트와 음성을 처리 및 생성하기 위해 음성 인식 및 합성을 포함한 다양한 AI 응용 분야에서 활용됩니다.
본 강의는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 음성 인식 및 합성 시스템에 LLM을 적용하고자 하는 초급자부터 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.
강의를 마칠 때까지 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 음성 기술 분야에서 LLM이 수행하는 역할에 대한 이해
- 정확한 음성 인식 및 자연스러운 음성 합성을 위해 LLM을 구현할 수 있는 능력
- 음성 인식 엔진과 음성 합성기와 LLM의 통합 방법
- LLM 기반 음성 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 기술
- 음성 기술 분야의 최신 동향 및 향후 발전 방향에 대한 지식
강의 형식
- 상호작용형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
- 실제 실습 환경에서 직접 코딩해보는 과정
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 연락하여 일정을 조율해주세요.
코스 개요
음성 인식 및 합성 입문
- 음성 기술의 기본 개념
- 음성 인식 시스템의 핵심 원리
- 음성 합성에 대한 전반적인 소개
음성 기술 분야에서의 LLM 역할
- 음성 인식에서의 대규모 언어 모델 활용법
- 음성 합성과 관련된 LLM 기능
- 기존 모델에 비해 LLM이 갖는 장점
음성 인식 및 합성을 위한 데이터 활용
- 음성 기술 적용을 위한 데이터 수집 및 전처리 방법
- LLM 학습에 필요한 데이터셋 구성 요령
- 데이터 처리 시 준수해야 할 윤리적 원칙
음성 응용 분야를 위한 LLM 훈련
- 음성 인식 구현에 필요한 딥러닝 기법들
- 음성 합성을 위해 활용되는 신경망 아키텍처
- 특정 음성 작업 수행을 위한 LLM 미세조정 방법
음성 시스템에 LLM 적용하기
- 음성 인식 엔진과의 대규모 언어 모델 통합 절차
- 자연스러운 음성을 생성하는 합성기 개발 방법
- 음성 기반 응용 프로그램을 위한 사용자 인터페이스 설계 방향
음성 시스템의 테스트 및 평가
- 음성 인식 정확도 측정을 위한 검증 방법
- 합성된 음성이 얼마나 자연스러운지 판단하는 절차
- 사용자 연구 수행 및 피드백 수집 기법
음성 기술 분야의 도전 과제와 해결책
- 음성 인식에서 발생할 수 있는 문제점에 대한 대처 방안
- 음성 합성 실행 시 마주칠 수 있는 장애물 극복 방법
- 대규모 언어 모델이 성공적으로 활용된 사례 분석
음성 기술의 미래 방향
- 음성 인식 및 합성 분야에서 새롭게 부상하는 트렌드들
- 다국어 음성 시스템 구축에 있어서 LLM의 기여 가능성
- 혁신적 발전을 이끌어낼 수 있는 연구 기회 탐색
프로젝트 진행 및 평가
- LLM을 활용하여 실제 음성 인식 또는 합성 시스템 설계 및 구현 연습
- 동료들과의 피드백 교환 및 그룹 토론 참여
- 최종 성과 평가와 맞춤형 조언 제공
요약 및 향후 추진 방향
요건
- 기초적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- 파이썬 프로그래밍 경험이 있으면 좋으나 필수는 아님
- 기본적인 머신러닝 및 신경망 개념에 대한 지식도 유용함
대상자
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 사이언티스트
- 제품 관리자
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
음성 인식 및 합성을 위한 대규모 언어 모델 교육 과정 - 예약
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음성 인식 및 합성을 위한 대규모 언어 모델 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
고급 LangGraph: 복잡한 그래프 최적화, 디버깅 및 모니터링
35 시간LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.
강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
- 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
- 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
- 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.
강의 형식
- 참여형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.
Devstral을 활용한 코딩 에이전트 구축: 에이전트 설계부터 툴 사용까지
14 시간오픈소스 모델 운영: Devstral 및 Mistral 모델을 활용한 자체 호스팅, 미세 조정 및 거버넌스
14 시간Devstral와 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정 및 확장 가능한 통합이 가능하도록 설계된 오픈소스 AI 기술입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 현장 강의로서, 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, 플랫폼 팀원 및 연구 엔지니어를 대상으로 합니다. 참가자들은 실제 운영 환경에서 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅하고 미세 조정하며 효과적으로 관리하는 방법을 배우게 됩니다.
교육을 마치면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mistral 및 Devstral 모델용 자체 호스팅 환경 설정 및 구성
- 특정 도메인에 맞춘 성능 향상을 위한 미세 조정 기법 적용
- 버전 관리, 모니터링 및 라이프사이클 거버넌스 체계 구축
- 오픈소스 모델의 보안성, 규정 준수 및 책임감 있는 활용 보장
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 자체 호스팅 및 미세 조정을 위한 실습 연습
- 거버넌스 및 모니터링 파이프라인 구축을 위한 실시간 실습
교육 과정 맞춤화 옵션
- 본 교육 과정을 고객 요구에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 별도로 연락 주시면 협의해 드리겠습니다.
금융 분야 LangGraph 애플리케이션
35 시간LangGraph 기초: 그래프 기반 LLM 프롬프트 체인 구성법
14 시간보안 환경에서의 워크플로우 오케스트레이션: LangGraph 의료 분야 적용
35 시간법률 애플리케이션을 위한 LangGraph
35 시간LangGraph 및 LLM 에이전트를 활용한 동적 워크플로우 구축
14 시간마케팅 자동화를 위한 LangGraph
14 시간LangGraph는 그래프 기반의 오케스트레이션 프레임워크로서, 조건부 설정이 가능한 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 콘텐츠 파이프라인의 자동화와 개인화에 매우 적합합니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습형 프로그램으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 중급 수준의 마케터, 콘텐츠 전략가 및 자동화 개발자를 대상으로 하며, LangGraph를 활용해 역동적이고 분기적인 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 하는 학습자들을 위해 마련되었습니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 조건부 논리를 적용한 그래프 구조의 콘텐츠 및 이메일 워크플로우 설계
- LLM, API 및 데이터 소스를 통합하여 자동화된 개인화 기능 실현
- 다단계 캠페인 전반에서 상태, 메모리 및 컨텍스트 관리 방법 습득
- 워크플로우의 성능과 결과물을 평가하고 지속적으로 최적화하는 기술
교육 방식
- 상호작용형 강의와 그룹 토론
- 이메일 워크플로우 및 콘텐츠 파이프라인을 직접 구현해보는 실습 시간
- 개인화, 세분화 및 분기 논리 적용에 관한 시나리오 기반 연습 과제
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정에 맞는 맞춤형 커리큘럼을 원하시면 당사에 문의해 주시기 바랍니다.
Le Chat Enterprise: 프라이빗 ChatOps, 통합 및 관리자 제어
14 시간비용 효율적인 LLM 아키텍처: Mistral의 스케일 확장 (성능/비용 엔지니어링)
14 시간Mistral 커넥터 및 통합 기능을 활용한 대화형 어시스턴트 제품화
14 시간Mistral Medium 3를 활용한 엔터프라이즈급 배포
14 시간Mistral Medium 3는 엔터프라이즈 환경에서 실제 운영에 바로 사용할 수 있도록 설계된 고성능 멀티모달 대규모 언어 모델입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 오프라인 또는 온라인 교육으로, 중급 이상 수준의 AI/ML 엔지니어, 플랫폼 아키텍트 및 MLOps 팀을 대상으로 합니다. 참가자들은 Mistral Medium 3를 기업 환경에 효과적으로 배포하고 최적화하며 보안을 강화하는 방법을 습득하게 됩니다.
강의 종료 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- API 및 자체 호스팅 방식을 활용해 Mistral Medium 3를 배포할 수 있습니다.
- 추론 성능을 향상시키고 운영 비용을 최적화할 수 있습니다.
- Mistral Medium 3로 다양한 멀티모달 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 환경에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족하는 방안을 적용할 수 있습니다.
강의 형식
- 상호작용적인 강의와 토론이 진행됩니다.
- 다양한 실습 및 연습 문제를 통해 학습 효과를 높입니다.
- 실제 실습 환경에서 직접 코드를 구현해보는 기회도 제공됩니다.
강의 커스터마이징 옵션
- 요구사항에 맞춘 맞춤형 교육을 원하실 경우, 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.