스마트 시티를 위한 소형 언어 모델: AI를 활용한 도시 계획 및 관리 교육 과정

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 다양한 애플리케이션에 소형 언어 모델을 적용하고 활용하려는 초급 및 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 소형 언어 모델의 구조와 작동 원리 이해하기
• 텍스트 생성 및 감정 분석 등의 작업에 SLM 적용하기
• 특정 사용 목적에 맞게 SLM 최적화 및 미세 조정하기
• 자원이 부족한 환경에서도 SLM 배포하기
• 실제 상황에서 SLM의 성능을 평가하고 해석하기

대한민국에서 진행되는 본 강좌는 중급 수준의 교육 기술 전문가, 교육 설계자 및 교육 분야의 AI 개발자를 대상으로 하며, 이들은 소형 언어 모델(SLM)을 교육 플랫폼에 통합하여 교육 및 학습 과정을 향상시키고자 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 교육 기술 분야에서 SLM의 역할 이해하기
• SLM을 활용하여 AI 기반 학습 환경 설계하기
• 다양한 교육 환경에 SLM 구현하기
• 학습 성과 측면에서 SLM의 효과 평가하기

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 법률, 의료, 기술 분야 등 특정 도메인을 위한 소형 언어 모델을 개발하고 활용하고자 하는 중급 수준의 데이터 사이언티스트 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다.

강좌가 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 도메인 특화 언어 모델의 중요성 및 활용 방안 이해하기
• 모델 학습에 필요한 전문 분야 데이터셋 선별 및 전처리 방법 익히기
• 특정 도메인에 맞춰 언어 모델을 훈련하고 미세 조정하는 기술 습득하기
• 도메인 관련 지표를 활용해 모델 성능 평가 및 벤치마킹 수행하기
• 실제 환경에서 도메인 특화 언어 모델을 배포할 수 있는 역량 갖추기

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 고급 수준의 머신러닝 엔지니어 및 AI 연구자들을 대상으로 하며, 강력하면서도 환경 친화적인 에너지 효율적 AI 솔루션 개발을 목표로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI가 에너지 소비와 환경에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
• 모델 압축 및 최적화 기법을 활용하여 AI 모델의 크기와 전력 사용량을 줄일 수 있습니다.
• 에너지 효율적인 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 AI 배포에 활용할 수 있습니다.
• 지속 가능한 AI 개발을 위한 모범 사례들을 실천할 수 있습니다.
• AI 산업 내에서 지속 가능성 실천을 장려하고 기여할 수 있습니다.

이 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로서, 소형 언어 모델을 활용해 매력적이고 효율적인 AI 기반 대화형 서비스를 만들고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자 및 머신러닝·AI 연구자들을 위해 마련되었습니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 대화형 AI의 기본 개념 및 SLM의 역할에 대한 이해
• 사용자 중심의 AI 상호작용 설계 및 구현 능력
• 대화형 애플리케이션 개발을 위한 SLM 훈련 방법 습득
• 적절한 지표를 활용해 인간과 AI 간 소통의 효과성을 평가하고 개선할 수 있는 능력
• 실제 환경에서 확장 가능하며 윤리적인 AI 기반 대화형 인터페이스를 배포하는 방법

본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 처리 능력이 제한된 기기에 소형 언어 모델을 배포하고자 하는 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다. 이를 통해 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션 개발의 가능성을 열어줍니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 소형 하드웨어 기반 AI 구현에 따른 과제와 해결 방법 이해하기
• 효율적인 기기 내 배포를 위한 AI 모델 최적화 및 압축 기술 습득하기
• 기기 내 모델 구현을 위해 최신 AI 프레임워크와 도구 활용하기
• 모바일 및 IoT 기기를 위한 실시간 AI 애플리케이션 설계 및 개발하기
• 기기 내 AI 시스템의 보안성과 개인정보 보호를 평가하고 확보하기