Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL) 교육 과정
Large Language Models (LLMs)은 수신된 입력을 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 고급 유형의 신경망입니다. Reinforcement Learning (RL)은 에이전트가 누적 보상을 최대화하기 위해 환경에서 작업을 수행하여 결정을 내리는 방법을 학습하는 일종의 기계 학습입니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Large Language Models (LLMs)과 Reinforcement Learning(RL) 모두에 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 얻고자 하는 중급 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 변압기 모델의 구성 요소와 기능을 이해합니다.
- 특정 작업 및 애플리케이션에 맞게 LLM을 최적화하고 미세 조정합니다.
- 강화 학습의 핵심 원리와 방법론을 이해합니다.
- 강화 학습 기술이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
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
Large Language Models (LLMs) 소개
- LLM 개요
- 정의와 의의
- 오늘날 AI의 응용
트랜스포머 아키텍처
- 변압기란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
- 주요 구성품 및 특징
- 임베딩 및 위치 인코딩
- 다중 헤드 관심
- 피드포워드 신경망
- 정규화 및 잔여 연결
변압기 모델
- 자기 주의 메커니즘
- 인코더-디코더 아키텍처
- 위치 임베딩
- BERT(변압기의 양방향 인코더 표현)
- GPT(생성 사전 훈련된 변환기)
성능 최적화 및 함정
- 컨텍스트 길이
- Mamba 및 상태공간 모델
- 플래시 주의
- 희소 변환기
- 비전 트랜스포머
- 양자화의 중요성
변압기 개선
- 검색 증강 텍스트 생성
- 모델의 혼합
- 생각의 나무
미세 조정
- 하위 적응 이론
- QLora를 통한 미세 조정
LLM의 확장 법칙 및 최적화
- LLM에 대한 확장 법칙의 중요성
- 데이터 및 모델 크기 확장
- 계산적 스케일링
- 매개변수 효율성 확장
최적화
- 모델 크기, 데이터 크기, 컴퓨팅 예산 및 추론 요구 사항 간의 관계
- LLM의 성능 및 효율성 최적화
- LLM 교육 및 미세 조정을 위한 모범 사례 및 도구
교육 및 미세 조정 LLM
- LLM을 처음부터 교육하는 단계와 과제
- 데이터 수집 및 유지 관리
- 대규모 데이터, CPU 및 메모리 요구 사항
- 최적화 과제
- 오픈소스 LLM 환경
Reinforcement Learning의 기본 사항(RL)
- Reinforcement Learning 소개
- 긍정적 강화를 통한 학습
- 정의 및 핵심 개념
- 마르코프 결정 프로세스(MDP)
- 동적 프로그래밍
- 몬테카를로 방법
- 시간차 학습
딥 Reinforcement Learning
- 심층 Q-네트워크(DQN)
- PPO(근위 정책 최적화)
- Reinforcement Learning 중 Element
LLM과 Reinforcement Learning의 통합
- LLM을 Reinforcement Learning와 결합
- LLM에서 RL이 사용되는 방법
- Reinforcement Learning 인간 피드백(RLHF) 사용
- RLHF의 대안
사례 연구 및 응용
- 실제 애플리케이션
- 성공 사례 및 과제
고급 주제
- 고급 기술
- 고급 최적화 방법
- 최첨단 연구 및 개발
요약 및 다음 단계
Requirements
- Machine Learning에 대한 기본 이해
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 엔지니어
Open Training Courses require 5+ participants.
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- Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
- 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
- 추론 속도를 개선하기 위해 GPU 가속을 활용하세요.
- Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
- 시간 경과에 따라 AI 모델 성능을 모니터링하고 유지관리합니다.
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- 대규모 언어 모델의 기본 사항을 이해합니다.
- 다양한 AI 작업을 위해 Google Gemini AI를 설정하고 사용하세요.
- 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환을 구현합니다.
- 기본적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요.
- Google Gemini AI의 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 살펴보세요.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 콘텐츠 제작에서 AI의 역할을 이해합니다.
- Google Gemini AI를 설정하고 사용하여 콘텐츠를 생성하고 최적화하세요.
- 텍스트를 텍스트로 변환하여 창의적이고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다.
- AI 기반 통찰력을 사용하여 SEO 전략을 구현합니다.
- Gemini AI를 사용하여 콘텐츠 성능을 분석하고 전략을 조정하세요.
Google Gemini AI for Transformative Customer Service
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고객 서비스 운영에 Google Gemini AI를 구현하려는 중급 수준의 고객 서비스 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 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.
Google Gemini AI for Data Analysis
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini를 사용하여 다양한 산업 전반에 걸쳐 복잡한 데이터 분석 작업을 보다 직관적으로 수행하고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 분석가 및 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다. 일체 포함.
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.