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코스 개요
도메인 특화 언어 모델 개론
- AI 분야 내 언어 모델의 전반적 이해
- 언어 모델에서 전문화가 갖는 중요성
- 도메인별로 성공적으로 활용된 모델 사례 분석
데이터 선별 및 전처리 방법
- 특정 분야에 맞는 데이터셋 발굴 및 수집 기법
- 데이터 정제 및 전처리 기술 익히기
- 데이터 구축 시 반드시 고려해야 할 윤리적 사항
모델 훈련 및 미세 조정 실무
- 전이 학습과 모델 미세 조정 개념 설명
- 도메인 특화 훈련에 적합한 기본 모델 선택법
- 효과적인 미세 조정을 위한 구체적 접근 방식
평가 지표와 모델 성능 분석
- 도메인 특화 모델 평가에 적합한 측정 기준 정의
- 실제 도메인 과업에 맞춘 모델 벤치마킹 수행법
- 모델의 한계점 및 타협점 명확히 인식하기
배포 전략 설계
- 도메인 특화 애플리케이션에 언어 모델 통합 방법
- 배포된 모델의 확장성 및 유지관리 방안
- 실제 환경에서 지속적인 학습과 모델 업데이트 수행법
법률 분야 특화 가이드라인
- 법률용 언어 모델 개발 시 고려해야 할 요소들
- 모델 훈련을 위한 판례 및 법규 자료 활용법
- 법률 문서 분석과 법률 정보 검색에의 응용 가능성
의료 분야 특화 가이드라인
- 의학 관련 언어 처리 시 직면하는 과제들
- HIPAA 규정 준수 및 개인정보 보호 방안
- 의학 문헌 검토와 환자 상담 등의 실용 사례 소개
기술 분야 특화 가이드라인
- 기술 용어가 언어 모델 설계에 미치는 영향 파악
- 해당 전문가와의 협업 절차 숙지
- 기술 문서 작성 및 코드 주석 달기에 적용 가능한 기술
프로젝트 기획 및 평가 단계
- 개별 프로젝트 계획 수립과 초기 데이터 수집 방법
- 완성된 모델의 성능 결과 발표 및 검증 절차
- 최종 학습 진도 확인 및 개선 지점 피드백 제공
요약 및 향후 활동 방향 제시
요건
- 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
- Python 프로그래밍 능력
- 자연어 처리 관련 기초 개념 숙지
수강 대상
- 데이터 사이언티스트
- 머신러닝 엔지니어
28 시간