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코스 개요

소형 언어 모델(SLM) 소개

  • 언어 모델의 개요
  • 대형 모델에서 소형 모델으로의 발전 과정
  • SLM의 구조와 설계 원리
  • SLM의 장점과 한계점

기술적 기초

  • 인공신경망 및 매개변수 이해하기
  • 소형 언어 모델 훈련 과정
  • 데이터 요구사항과 모델 최적화 방법
  • 언어 모델 평가 지표 설명

자연어 처리에서의 SLM 활용

  • SLM을 활용한 텍스트 생성
  • 언어 번역 및 현지화 구현
  • 감정 분석과 텍스트 분류 적용
  • 질문 응답 시스템 및 챗봇 개발

실제 환경에서의 SLM 활용 사례

  • 모바일 앱: 기기 내장형 언어 처리 구현
  • 임베디드 시스템: IoT 장치에 SLM 적용하기
  • 개인정보 보호형 AI: 로컬 데이터 처리 활용
  • 엣지 컴퓨팅: 지연시간이 짧은 환경에서의 SLM 운용

사례 연구

  • 성공적인 SLM 도입 사례 분석
  • 의료, 금융 등 다양한 산업 분야의 적용 예시
  • 실제 운영 환경에서 대형 모델과 SLM 비교 분석

미래 발전 방향

  • 소형 언어 모델 관련 연구 동향
  • 확장성 및 배포 과정에서의 난제들
  • 윤리적 고려사항과 책임감 있는 AI 개발
  • 차세대 소형 언어 모델 발전 전망

핸즈온 실습

  • 텍스트 생성을 위한 간단한 SLM 구축하기
  • 모바일 앱에 SLM 통합하는 방법 익히기
  • 특정 작업을 위해 SLM 미세 조정 연습하기
  • 모델 성능 분석 및 해석 능력 배양하기

최종 프로젝트

  • SLM 활용이 필요한 문제 분야 선정하기
  • 적절한 SLM 솔루션 설계 및 구현 수행하기
  • 모델의 테스트와 지속적인 개선 작업 실시하기
  • 프로젝트 결과물을 발표하고 성과 평가하기

요약 및 향후 진행 방향

요건

  • 머신러닝 기초 개념에 대한 이해
  • 파이썬 프로그래밍 경험
  • 인공신경망 및 딥러닝 지식 보유

대상자

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 개발자
  • AI에 관심이 많은 분들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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