SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션에서 소규모 언어 모델을 구현하고 활용하려는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소규모 언어 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 텍스트 생성 및 감정 분석과 같은 작업을 위해 SLM을 구현합니다.
• 특정 사용 사례에 맞게 SLM을 최적화하고 세부 조정하세요.
• 리소스가 제한된 환경에 SLM을 배포합니다.
• 실제 시나리오에서 SLM의 성능을 평가하고 해석합니다.

이 강의는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 직접 진행되는 라이브 교육으로, 중급 수준의 도시 계획자, 시 행정관, 그리고 스마트 시티 솔루션 개발자들이 스마트 시티 프로젝트에 Small Language Models (SLMs)를 구현하여 도시 생활을 향상시키기를 희망하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• SLMs가 스마트 시티에 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• SLMs를 도시 데이터 세트와 통합하여 의사 결정 능력을 향상시킵니다.
• SLMs를 도시 관리 시스템에 배포하는 전략을 개발합니다.
• SLMs가 도시 계획 및 스마트 시티 솔루션에 미치는 영향을 평가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 법률, 의료 및 기술 분야와 같은 특정 영역에 맞는 소규모 언어 모델을 만들고 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 도메인별 언어 모델의 중요성과 적용을 이해합니다.
• 모델 훈련을 위한 특수 데이터세트를 선별하고 전처리합니다.
• 도메인별 애플리케이션을 위한 언어 모델을 훈련하고 미세 조정합니다.
• 도메인 관련 지표를 사용하여 모델을 평가하고 벤치마킹합니다.
• 실제 시나리오에서 도메인별 언어 모델을 배포합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 진행되며, 에너지 효율적인 AI 솔루션을 개발하려는 고급 수준의 머신러닝 엔지니어와 AI 연구자에게 적합합니다. 이러한 솔루션은 소형 언어 모델을 사용하여 강력한 동시에 환경 친화적인 모델을 제공합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI가 에너지 소비와 환경에 미치는 영향을 이해합니다.
• AI 모델의 크기와 에너지 사용량을 줄이기 위해 모델 압축 및 최적화 기술을 적용합니다.
• AI 배포에 에너지 효율적인 하드웨어와 소프트웨어 프레임워크를 활용합니다.
• 지속 가능한 AI 개발을 위한 최선의 실천 방법을 구현합니다.
• AI 산업에서 지속 가능한 실천을 주창하고 기여합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 중급 수준의 데이터 과학자, 머신러닝 및 AI 연구자들을 대상으로, 소형 언어 모델(SLM)을 활용하여 매력적이고 효율적인 AI 기반 대화 경험을 만들기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 대화형 AI의 기초와 SLM의 역할 이해
• 사용자 중심의 AI 상호작용 설계 및 구현
• 대화형 애플리케이션을 위한 SLM 개발 및 학습
• 적절한 지표를 사용하여 인간-AI 커뮤니케이션의 효과성 평가 및 개선
• 실제 시나리오에서 확장 가능하고 윤리적인 AI 기반 대화 인터페이스 배포

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장) 은 프로세싱 능력이 제한된 장치에 작은 언어 모델을 직접 배포하여 다양한 분야에서 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 하고자 하는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있을 것입니다:

• 컴팩트 하드웨어에 AI를 구현하는 데 대한 도전 과제와 해결책을 이해합니다.
• AI 모델을 효율적인 온디바이스 배포를 위해 최적화하고 압축합니다.
• 온디바이스 모델 구현을 위한 최신 AI 프레임워크와 도구를 활용합니다.
• 모바일 및 IoT 장치용 실시간 AI 애플리케이션을 설계하고 개발합니다.
• 온디바이스 AI 시스템의 보안과 프라이버시를 평가하고 보장합니다.