연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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