대한민국 Large Language Models (LLMs) 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공하는 실시간 강의로, LLMs가 무엇인지 이해하고, 비즈니스 운영에 미칠 잠재적 영향과 ChatGPT, Microsoft Copilot, Grok과 같은 AI 도구를 실제 업무에 적용하는 방법을 탐구하며, 컨텐츠 생성, 데이터 요약, 의사 결정 지원과 같은 실제 작업에 AI 도구를 평가하는 데 관심이 있는 고위 관리자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다.

• LLMs가 무엇인지 그리고 ChatGPT와 Copilot과 같은 도구들이 어떻게 작동하는지 이해합니다.
• LLMs에서 실용적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 프롬프트 기법을 사용합니다.
• 이메일 작성, 문서 요약 및 생산성 자동화와 같은 실제 사례를 평가합니다.
• AI 도입에 대한 투자 기회와 전략적 응용을 식별합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLMs와 기업 AI 도구들의 전략적 가치를 이해하고자 하는 고위 경영진 팀을 대상으로 합니다. 참가자들은 이러한 도구들을 고수준 워크플로우에 통합하는 방법, 더 나은 프롬프트 작성 방법, 그리고 AI 채택을 통해 생산성과 ROI를 향상시키는 기회를 평가하는 방법 등을 탐색하게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• LLMs의 작동 방식과 ChatGPT, Copilot 등이 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 프롬프트 기반 상호작용을 사용하여 작업을 자동화하고 가속화할 수 있습니다.
• 이메일 작성, 보고서 요약, 계약 검토 등 실제 시나리오에 AI 도구를 적용할 수 있습니다.
• LLM 채택의 전략적 이점, 제한 사항, 라이선싱 고려 사항을 평가할 수 있습니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 중급에서 고급 수준의 AI 연구자, 데이터 과학자, 개발자를 대상으로 합니다. 이들은 Meta AI의 대규모 언어 모델을 이해하고 미세 조정 및 다양한 NLP 애플리케이션에 구현하는 방법을 배우고자 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Meta AI의 대규모 언어 모델의 구조와 작동 방식을 이해합니다.
• 특정 사용 사례에 맞게 Meta AI LLMs를 설정하고 미세 조정합니다.
• 텍스트 요약, 챗봇, 감정 분석 등 LLM 기반 애플리케이션을 구현합니다.
• 대규모 언어 모델을 효율적으로 최적화하고 배포합니다.

대한민국에서의 이 instructor-led 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 생성형 AI의 원리와 비즈니스 환경에서의 LLM 응용에 대한 이해를 원하는 중급 수준의 AI 전문가, 비즈니스 애널리스트, 기술 리더들을 대상으로 합니다. 참가자들은 트랜스포머, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 이러한 모델을 현실 세계의 솔루션으로 배포할 때의 윤리적 고려사항에 대해 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 특정 비즈니스 응용 분야를 위해 LLM을 구현하고 파인튜닝합니다.
• 최적의 모델 출력을 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용합니다.
• LLM 배포 시 윤리적 고려사항을 인지하고 위험을 관리합니다.

이 대한민국에서 제공되는 강사主导, 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 LLM의 윤리적 환경을 이해하고 탐색하고자 하는 중급 수준의 AI 전문가 및 윤리학자, 데이터 과학자 및 엔지니어, 그리고 정책 입안자 및 이해 관계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날쯤이면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• LLM과 관련된 윤리적 문제와 도전을 식별합니다.
• 윤리적 프레임워크와 원칙을 LLM 배포에 적용합니다.
• LLM의 사회impact를 평가하고 잠재적 위험을 완화합니다.
• 책임감 있는 AI 개발 및 사용 전략을 수립합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 언어 번역 및 다국어 콘텐츠 제작에 LLM을 사용하려는 중급 NLP 실무자 및 데이터 과학자, 콘텐츠 제작자 및 번역가, 글로벌 기업을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM을 통해 교차 언어 학습 및 번역의 원리를 이해합니다.
• 다양한 언어 간 콘텐츠 번역을 위해 LLM을 구현합니다.
• LLM 교육을 위한 다국어 데이터 세트를 생성하고 관리합니다.
• 번역의 일관성과 품질을 유지하기 위한 전략을 개발합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 금융 시장 분석 및 예측을 위해 LLM을 활용하려는 중급 재무 분석가, 데이터 과학자 및 투자 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융 시장 분석에서 LLM의 적용을 이해합니다.
• 시장 통찰력을 얻기 위해 LLM을 사용하여 금융 뉴스, 보고서 및 데이터를 처리합니다.
• 주가, 시장 동향, 경제 지표에 대한 예측 모델을 개발합니다.
• LLM 통찰력을 투자 의사결정 프로세스에 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 환경 모델링 및 분석에 LLM을 사용하려는 중급 수준의 환경 과학자 및 연구원, 데이터 분석가, 정책 입안자 및 환경 옹호자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 환경 과학에서 LLM의 적용을 이해합니다.
• LLM을 활용하여 환경 데이터를 분석하고 모델링합니다.
• 환경 영향 평가를 위한 LLM 결과를 해석합니다.
• 결과를 효과적으로 전달하여 정책 및 보존 노력에 대한 정보를 제공합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강좌는 가상 현실(VR)과 증강 현실(AR) 개발자, 게임 디자이너 및 AI 엔지니어 중 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 VR과 AR 애플리케이션에 LLM을 통합하여 더 몰입감 있고 반응성 있는 환경을 조성하고자 합니다.

이 강좌를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LLM이 몰입감 있는 VR과 AR 경험을 창출하는 데 어떤 역할을 하는지 이해합니다.
• 상호작용 대화와 콘텐츠 생성에 LLM을 활용한 VR과 AR 애플리케이션을 개발합니다.
• LLM을 VR과 AR 개발 도구와 통합하여 사용자 참여를 강화합니다.
• 가상 공간에서 AI 기반 시나리오와 상호작용을 설계하는 데 있어 최선의 방법을 적용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 AI 애플리케이션을 위한 다중 모드 데이터에 Large Language Models (LLMs)을 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM을 통한 다중 모드 학습의 원리를 이해합니다.
• LLM을 구현하여 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터를 처리하고 분석합니다.
• 다중 모드 데이터 통합의 장점을 활용하는 애플리케이션을 개발합니다.
• 다중 모드 LLM 시스템의 성능을 평가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사이버 보안 조치 및 위협 인텔리전스를 강화하기 위해 LLM을 활용하려는 중급 사이버 보안 전문가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사이버 보안에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• 위협 탐지 및 분석을 위한 LLM을 구현합니다.
• 보안 자동화 및 대응을 위해 LLM을 활용하세요.
• LLM을 기존 보안 인프라와 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 업계의 추세와 행동을 예측하려는 중급 수준의 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM의 기본 사항과 예측 분석에서의 역할을 이해합니다.
• LLM을 구현하여 다양한 산업 분야의 데이터를 분석하고 예측합니다.
• LLM을 사용하여 예측 모델의 효율성을 평가합니다.
• LLM을 기존 데이터 처리 파이프라인과 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Large Language Models (LLMs)과 Reinforcement Learning(RL) 모두에 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 얻고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 변압기 모델의 구성 요소와 기능을 이해합니다.
• 특정 작업 및 애플리케이션에 맞게 LLM을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 강화 학습의 핵심 원리와 방법론을 이해합니다.
• 강화 학습 기술이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM의 강력한 기능을 활용하여 다양한 고품질 콘텐츠를 생성하려는 중급 수준의 콘텐츠 제작자, 마케팅 담당자 및 교육 기술자를 대상으로 합니다. 다양한 도메인.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM의 기능과 콘텐츠 생성에서의 적용을 이해합니다.
• 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하기 위해 LLM을 설정하고 사용합니다.
• 원하는 결과를 생성하기 위해 LLM을 촉구하고 미세 조정하는 모범 사례를 적용합니다.
• AI로 생성된 콘텐츠의 품질을 평가하고 특정 대상에 맞게 개선합니다.
• LLM을 통해 창의적이고 다양한 모드의 콘텐츠 생성을 위한 고급 기술을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용하여 맞춤형 교육 경험을 창출하고자 하는 다양한 수준의 경험과 전문성을 갖춘 교육자, EdTech 전문가 및 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• LLM을 사용하여 교육 콘텐츠의 개인화 기회를 식별합니다.
• 콘텐츠 개인화를 위해 LLM을 활용하는 적응형 학습 플랫폼을 설계합니다.
• 학생 참여 및 학습 결과를 향상하기 위한 LLM 중심 전략을 구현합니다.
• 교육 환경에서 LLM의 효율성을 평가하고 데이터 기반 결정을 내립니다.

대한민국에서 진행되는 이번 강사 진행 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 LLaMA, Mistral, Qwen과 같은 오픈 가중치 모델을 특정 비즈니스 또는 내부 애플리케이션을 위해 파인튜닝하고 배포하려는 중급 수준 ML 전문가 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 수강생들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 오픈소스 LLM의 생태계와 각 모델 간 차이점을 이해합니다.
• LLaMA, Mistral, Qwen 등 모델을 위한 데이터셋과 파인튜닝 구성을 준비합니다.
• Hugging Face Transformers와 PEFT를 활용한 파인튜닝 파이프라인을 실행합니다.
• 보안 환경에서 파인튜닝된 모델을 평가하고 저장하며 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 음성 인식 및 합성 시스템에서 LLM을 구현하려는 초급~중급 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 음성 기술에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• 정확한 음성 인식 및 자연스러운 음성 합성을 위해 LLM을 구현합니다.
• LLM을 음성 인식 엔진 및 음성 합성기와 통합합니다.
• LLM을 사용하여 음성 시스템의 성능을 평가하고 개선합니다.
• 음성 기술의 현재 동향과 미래 방향에 대한 최신 정보를 받아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 구현하여 응답성이 뛰어나고 지능적인 고객 지원 챗봇을 만들려는 초급~중급 고객 지원 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Large Language Models (LLMs)의 기본 사항과 아키텍처를 이해합니다.
• LLM을 고객 지원 시스템에 설계하고 통합합니다.
• 챗봇의 응답성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 윤리적 고려 사항을 다루고 업계 표준을 준수하도록 하세요.
• 실제 애플리케이션을 위한 LLM 기반 챗봇을 배포하고 유지 관리합니다.

이 강의형 실시간 교육은 LoRA, Adapter Tuning, Prefix Tuning과 같은 방법을 사용하여 대규모 언어 모델을 더 저렴하고 효율적으로 파인튜닝하려는 중급 데이터 과학자 및 AI 엔지니어를 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤이면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 파라미터 효율적 파인튜닝 접근법의 이론을 이해합니다.
• Hugging Face PEFT를 사용하여 LoRA, Adapter Tuning, Prefix Tuning을 구현합니다.
• PEFT 방법과 전체 파인튜닝(full fine-tuning) 간의 성능과 비용 간극을 비교합니다.
• 감소된 컴퓨팅 및 저장 요구 사항으로 파인튜닝된 LLM을 배포하고 확장합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 주도의 실습 교육은 중간 수준부터 고급 수준까지의 머신러닝 엔지니어, AI 개발자, 데이터 과학자들이 특정 작업 및 맞춤화를 위해 대규모 모델을 효율적으로 미세 조정하기 위해 QLoRA를 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• QLoRA와 LLM을 위한 양자화 기법의 이론을 이해합니다.
• QLoRA를 사용하여 대규모 언어 모델을 특정 분야에 맞게 미세 조정하는 방법을 구현합니다.
• 양자화를 사용하여 제한된 계산 자원에서 미세 조정을 최적화합니다.
• 미세 조정된 모델을 실제 응용 프로그램에서 효율적으로 배포하고 평가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 적용하여 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 그리고 고객 피드백.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 감정 분석의 원리와 LLM을 사용한 적용을 이해합니다.
• 감정 분석을 위한 데이터 세트를 전처리하고 준비합니다.
• 텍스트의 감정을 정확하게 반영하도록 LLM을 교육하고 미세 조정합니다.
• 소셜 미디어 및 기타 텍스트 소스에서 실시간으로 감정을 분석합니다.
• 감정 분석 결과를 비즈니스 전략 및 의사결정 프로세스에 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용하여 코딩 작업 흐름을 간소화하고 자세하고 포괄적인 문서를 작성하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 기술 작가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 코드 생성 및 소프트웨어 문서화 자동화에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• LLM을 활용하여 정확하고 효율적인 코드 조각과 문서를 생성하세요.
• 생산성 향상을 위해 LLM을 소프트웨어 개발 수명주기에 통합합니다.
• 자동화된 도구를 사용하여 고품질 문서 표준을 유지합니다.
• 소프트웨어 개발에 AI를 사용하기 위한 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 비즈니스 통찰력을 추출하기 위해 LLM의 강력한 기능을 활용하려는 중급 비즈니스 전문가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 인텔리전스의 맥락에서 LLM의 기본 및 적용을 이해합니다.
• LLM을 적용하여 대규모 데이터세트를 분석하고 의미 있는 통찰력을 추출하세요.
• LLM 기반 분석을 전략적 비즈니스 의사 결정 프로세스에 통합합니다.
• 비즈니스에서 LLM을 사용하기 위한 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 평가합니다.
• AI의 미래 동향을 예측하고 진화하는 비즈니스 인텔리전스 환경에 대비하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 LLM 기반 애플리케이션을 개발하기 위해 LlamaIndex를 숙달하고자 하는 중급에서 고급 수준의 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 함께 사용할 수 있도록 LlamaIndex를 설정하고 구성합니다.
• LlamaIndex를 사용하여 사용자 정의 데이터 세트를 색인화하고 쿼리하여 LLM 기능을 향상시킵니다.
• LlamaIndex 및 LLM을 활용하는 정교한 애플리케이션을 설계하고 개발합니다.
• LLM 및 LlamaIndex 작업에 대한 모범 사례를 이해하고 적용합니다.
• LLM 기반 애플리케이션 배포와 관련된 윤리적 고려 사항을 살펴보세요.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)은 중간 수준의 AI 연구자, 머신러닝 전문가 및 데이터 과학자가 LlamaIndex를 활용하여 AI 모델의 능력을 향상시키고 다양한 응용 분야에서 더 정확하고 신뢰할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• LlamaIndex의 원칙과 구성 요소에 대해 이해합니다.
• LLMs와 함께 사용할 데이터를 입력하고 구조화합니다.
• AI 모델 성능을 향상시키기 위해 컨텍스트 증강을 구현합니다.
• LlamaIndex를 기존 AI 시스템 및 워크플로에 통합합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 프롬프트 엔지니어링과 소량 학습을 활용하여 실제 응용 프로그램에서 LLM 성능을 최적화하길 원하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프롬프트 엔지니어링과 소량 학습의 원칙을 이해합니다.
• 다양한 NLP 작업을 위한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 최소한의 데이터로 LLM을 적응시키는 소량 기법을 활용합니다.
• 실제 응용 프로그램을 위한 LLM 성능을 최적화합니다.

LangGraph는 상태를 유지하며 여러 참여자가 함께 작업할 수 있는 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정밀한 제어가 가능한 구성 가능한 그래프 형태로 구현됩니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 중급부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반 법률 솔루션을 설계, 구현, 운영하면서 필요한 준법 감시, 추적성, 및 거버넌스 제어를 적용할 수 있습니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 감사 가능성과 준법 감시를 유지하는 법률 전용 LangGraph 워크플로를 설계할 수 있습니다.
• 그래프 상태와 처리 과정에 법률 온톨로지 및 문서 표준을 통합할 수 있습니다.
• 가드레일, 인간 개입 승인, 및 추적 가능한 결정 경로를 구현할 수 있습니다.
• 관찰 가능성과 비용 제어를 갖춘 LangGraph 서비스를 프로덕션 환경에서 배포, 모니터링, 유지 보수할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용하는 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 일정을 조율하세요.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 대규모 언어 모델(LLM) 시스템을 구현하여 자동 번역, 품질 평가 및 기업 거버넌스를 수행하고자 하는 고급 엔지니어, AI 전문가, 로컬라이제이션 담당자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 오픈 및 프로퍼티어 모델을 통합한 기업용 LLM 로컬라이제이션 파이프라인 구축
• 번역 일관성을 위한 자동 QA 워크플로 및 품질 지표 구현
• 다국어 콘텐츠 제작을 위한 거버넌스 및 승인 프레임워크 수립
• 안전한 환경에서 확장 가능하고 검증 가능한 LLM 기반 로컬라이제이션 시스템 배포

SQL을 위한 AI는 인공지능과 대규모 언어 모델(LLMs)을 활용하여 기업 데이터 환경 내에서 SQL 쿼리의 생성, 실행, 해석 방식을 자동화, 최적화, 그리고 향상시키는 응용입니다.

이 트레이닝은 중급 수준의 데이터 엔지니어와 기술 리드를 대상으로 하며, 자연어 쿼리, 지능형 최적화, 자동화된 데이터 분석을 가능하게 하는 SQL 워크플로우에 AI 기능을 통합하려는 사람들을 위해 온라인 또는 현장에서 진행됩니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen, Mistral 등의 LLMs를 SQL 환경에 통합할 수 있습니다.
• 대화형 데이터 접근을 위한 자연어-SQL 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
• AI 기반 쿼리 최적화 및 오류 검출을 구현할 수 있습니다.
• 기업용으로 안전하고 감사 가능한 AI-SQL 워크플로우를 설계할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 실습과 연습.
• 실시간 실험 환경에서 실습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 일정을 조정해 주세요.

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

Vertex AI는 텍스트, 오디오, 이미지 데이터를 단일 파이프라인에 통합하는 멀티모달 LLM 워크플로우를 구축하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 긴 컨텍스트 윈도우 지원과 제미니(Gemini) API 매개변수를 통해 계획 수립, 추론 및 크로스모달 지능 분야의 고급 애플리케이션을 지원합니다.

이 instructor-led 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Vertex AI에서 멀티모달 AI 워크플로우를 설계하고 구축하며 최적화하고자 하는 중간~고급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 멀티모달 입력과 출력을 위해 제미니 모델을 활용합니다.
• 복잡한 추론을 위한 긴 컨텍스트 워크플로우를 구현합니다.
• 텍스트, 오디오, 이미지 분석을 통합하는 파이프라인을 설계합니다.
• 성능과 비용 효율성을 위해 제미니 API 매개변수를 최적화합니다.

과정 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 멀티모달 워크플로우를 포함한 실습 라브.
• 적용 가능한 멀티모달 사용 사례를 위한 프로젝트 기반 연습.

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락해 주시기 바랍니다.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 AI 개발자와 로케일화 엔지니어를 대상으로 하며, 소유권 및 오픈소스 LLMs를 활용하여 확장 가능한 자동 번역 파이프라인을 설계하고자 하는 사람들을 위한 프로그램입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 현대 LLM 프레임워크와 API를 사용하여 번역 워크플로를 설계하고 배포할 수 있습니다.
• 오픈소스 및 상용 모델을 확장 가능한 번역 시스템에 통합할 수 있습니다.
• fine-tuning, prompt engineering, 그리고 자동화를 통해 번역 품질을 최적화할 수 있습니다.
• 기업 환경에서 비용 효율적이고 준법적인 번역 인프라를 구현할 수 있습니다.

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중급 개발자들을 대상으로 생성형 AI와 LLMs를 사용하여 다양한 작업과 영역을 처리하는 방법을 배우는 데 중점을 둡니다.

이 트레이닝이 종료되면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 생성형 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 설명할 수 있습니다.
• LLMs를 구동하는 트랜스포머 아키텍처를 설명할 수 있습니다.
• 경험적 스케일링 법칙을 사용하여 다양한 작업과 제약 조건에 따라 LLMs를 최적화할 수 있습니다.
• 최신 도구와 방법론을 적용하여 LLMs를 훈련, 미세 조정, 배포할 수 있습니다.
• 생성형 AI가 사회와 비즈니스에 미치는 기회와 위험을 논의할 수 있습니다.

LLM(대규모 언어 모델)과 AutoGen, CrewAI와 같은 자율 에이전트 프레임워크는 인간과 유사한 협업 및 의사결정 과정을 시뮬레이션하여 변경 추적, 테스트 생성, 알림 분류 등 DevOps 팀의 작업 자동화 방식을 재정의하고 있습니다.

이 Instructor-led 라이브 트레이닝(온라인 또는 대면)은 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티에이전트 시스템을 기반으로 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 수준의 엔지니어를 대상으로 합니다.

훈련 과정을 마친 후에는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 스마트 자동화를 위해 CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합한다.
• 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석, 변경 사항을 요약하는 작업을 자동화한다.
• 여러 에이전트를 조정하여 알림을 분류하고, 대응안을 생성하며, DevOps 관련 권장 사항을 제공한다.
• 오픈소스 프레임워크를 활용하여 보안성 있고 유지보수하기 쉬운 에이전트 기반 워크플로우를 구축한다.

강의 형식

• 상호작용 중심의 강의 및 토론.
• 실습 위주의 많은 연습 문제.
• 실습 환경에서 직접 구현하기.

커스텀 옵션

• 본 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정해 주시기 바랍니다.

Postgres는 고급 오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 인공지능(AI) 시스템과 데이터 지능 애플리케이션의 기반이 될 수 있습니다.

이 트레이너 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터베이스 전문가와 개발자들을 대상으로, Postgres 내에서 AI 기능을 통합, 관리, 최적화하는 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• AI 작업에 사용되는 Postgres 확장을 설정하고 구성합니다.
• pgvector를 사용하여 임베딩과 유사성 검색을 구현합니다.
• 오픈 소스 및 전용 LLMs(대형 언어 모델)을 Postgres와 통합하여 실시간 인사이트를 얻습니다.
• AI 기반 쿼리와 워크플로를 처리하기 위해 Postgres를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호작용식 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실무 구현.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처를 통해 안내를 받으세요.

대한민국에서의 강사 주도 라이브 훈련은 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 필터링되지 않은 출력 등 LLM 기반 애플리케이션과 관련된 위험을 식별하고 완화하며, 입력 검증, 인간 감독 및 출력 가드레일과 같은 보안 통제를 통합하고자 하는 중급에서 고급 수준의 AI 개발자, 아키텍트 및 제품 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• LLM 기반 시스템의 핵심 취약점을 이해합니다.
• LLM 애플리케이션 아키텍처에 보안 설계 원칙을 적용합니다.
• 검증, 필터링 및 안전성을 위해 Guardrails AI 및 LangChain과 같은 도구를 사용합니다.
• 샌드박싱, 레드 팀링 및 인간 검토와 같은 기법을 프로덕션급 파이프라인에 통합합니다.

대한민국에서 이루어지는 이 강사 중심의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 특정 작업 및 데이터셋을 위해 사전 훈련된 모델을 커스터마이즈하고자 하는 중급 및 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

교육이 끝나는 시점에 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 파인튜닝의 원리와 적용 사례를 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델을 파인튜닝하기 위해 데이터셋을 준비합니다.
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 파인튜닝합니다.
• 모델 성능을 최적화하고 일반적인 문제를 해결합니다.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 통제 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 instructor-led, live 교육(온라인 또는 현장)은 LangGraph의 그래프 로직과 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템과 같은 동적이고 문맥을 고려한 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 수준의 엔지니어 및 제품 팀을 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조정하는 그래프 기반 워크플로우 설계
• 견고한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백 구현
• 에이전트 루프로의 검색, API 및 구조화된 출력 통합
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 행동을 평가, 모니터링 및 강화

코스 형식

• 대화형 강의 및 진행되는 토론
• 샌드박스 환경에서의 안내 실습 및 코드 설명
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 예약하시기 바랍니다.

코드 이해, 리팩토링 및 문서를 위한 LLM은 소프트웨어 팀 전반에 걸쳐 코드 품질을 개선하고 기술 부채를 줄이며 문서화 작업을 자동화하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 적용하는 데 중점을 둔 기술 교육 과정입니다.

이 강좌는 강사의 지도 하에 진행되며(온라인 또는 방문 학습 형태), GPT와 같은 LLM을 활용하여 복잡하거나 레거시 코드베이스를 더 효과적으로 분석, 리팩토링 및 문서화하려는 중급 이상 수준의 소프트웨어 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 미지의 저장소(repo)에서 코드, 의존성 및 로직을 LLM을 사용해 설명할 수 있습니다.
• 안티 패턴을 식별하고 리팩토링하여 코드 가독성을 향상시킬 수 있습니다.
• 인라인 주석, README 파일 및 API 문서를 자동으로 생성하고 유지 관리할 수 있습니다.
• LLM 기반 통찰력을 기존 CI/CD 및 검토 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

교육 과정의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 문제와 실습.
• 실습 환경에서의 직접적인 구현.

맞춤형 교육 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하고 다양한 목적을 위한 새롭고 다양한 콘텐츠를 만들고자 하는 중급 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 필수 도구를 사용하여 개발 환경을 구축하세요.
• LLM을 사용하여 NLU 및 NLI 작업을 전문적으로 수행합니다.
• 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론, 활용합니다.
• 대화형 애플리케이션용 LLM을 사용하여 대화를 생성하고 관리합니다.
• LLM 및 생성 AI에서 생성된 콘텐츠 품질과 다양성을 평가합니다.
• 윤리적 원칙을 적용하여 LLM의 공정성과 책임감 있는 사용을 보장합니다.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사진이 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있는 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 초급 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

교육이 완료되면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 LangGraph 개념(노드, 엣지, 상태)과 사용 시기를 설명합니다.
• 분기하고, 도구를 호출하며, 메모리를 유지하는 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 촉진된 토론.
• 샌드박스 환경에서 안내된 랩과 코드 리뷰.
• 설계, 테스트, 평가에 대한 시나리오 기반 연습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 문의하여 조정해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 자연어 작업에 대규모 언어 모델을 사용하려는 초급에서 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인기 있는 LLM을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• 기본 LLM을 만들고 사용자 정의 데이터 세트에 맞춰 미세 조정합니다.
• 텍스트 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 작업에 LLM을 활용하세요.
• TensorBoard, PyTorch Lightning, Hugging Face Datasets와 같은 도구를 사용하여 LLM을 디버그하고 평가합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서의 본 instructor-led 라이브 트레이닝은 모니터링, 알림 및 incident 분석 워크플로우에 LLM과 AI를 통합하려는 관측성 및 SRE 엔지니어를 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 더 낮은 지연 시간, 강력한 처리량(Throughput), 향상된 비용 관리를 갖춘 대형 모델과 MoE 모델을 배포하려는 Tencent Hunyuan 활용을 희망하는 중간 수준 엔지니어 및 아키텍트들을 대상으로 합니다.

이 강좌가 끝날 때쯤이면 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다: 혼원(Hunyuan) 프로덕션 배포 패턴 설명, 추론 성능 최적화, 배치 및 양자화 전략 구현, 확장 가능한 서빙 운영 계획 수립.

이 대한민국(온라인 또는 현장)에서의 강사 주도 라이브 교육은 이미지, 3D 및 비디오 생성 및 공급을 위한 멀티모달 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 개발자, 기술 제품 팀 및 AI 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 프롬프트 기반 워크플로우를 구성하고, 멀티모달 자산을 생성하며 검토하며, 앱이나 API를 통해 출력을 제공하고, 혼위안 기능을 엔터프라이즈 제품 스택에 연결할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 instructor 주도 실시간 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 MCP를 사용하여 AI 어시스턴트를 외부 도구, 데이터 및 엔터프라이즈 서비스와 연결하고자 하는 초급/중급/고급 수준의 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마칠 때쯤이면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다: MCP 개념을 설명하고, 주요 아키텍처 구성 요소를 식별하며, 기본 통합을 설정하고, 보안 모범 사례를 적용합니다.

이 대한민국 (온라인 또는 오프사이트) 인structor 주도 라이브 트레이닝은 Model Context Protocol을 사용하여 엔터프라이즈 환경에 대해 보안성, 확장성 및 거버넌스가 강화된 에이전트 통합 플랫폼을 설계하고자 하는 중급 수준의 엔터프라이즈 아키텍터를 대상으로 합니다.

이 교육을 수료하는 참여자들은 MCP 아키텍처와 기업 패턴을 설명하고, 보안형 통합 플랫폼을 설계하며, 거버넌스와 접근 통제를 적용하고, 배포 및 확장 옵션을 평가할 수 있게 됩니다.

이 강사 진행형 라이브 교육은 대한민국(온라인 또는 현장) 에서 중급 개발자, 아키텍트, 그리고 플랫폼 엔지니어를 대상으로 하며, 이들은 MCP 를 활용하여 엔터프라이즈 배포 및 운영을 위한 신뢰할 수 있는 서버와 클라이언트를 구축하고자 합니다.

본 교육을 수료하면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다: 실무에서의 MCP 아키텍처 설명, 프로덕션 준비형 통합 구축, MCP 서비스 배포 및 관찰, 그리고 버전 관리, 복원력, 지원 패턴 적용.

대한민국에서 진행되는 이 instructor-led 라이브 강의(온라인 또는 오프사이트)는 민감한 데이터를 보호하고, 현지화 요구사항을 지원하며, 벤더 종속성을 줄이는 AI 환경을 설계하기 위해 주권 AI 원칙과 거버넌스 관행을 활용하고자 하는 중급 수준의 IT 리더, 준수 전문가, 보안 팀 및 엔터프라이즈 아키텍트를 대상으로 합니다.

강의가 끝날 무렵 참가자들은 주권 AI 개념을 설명하고, 호스팅 및 거버넌스 옵션을 평가하며, 프롬프트 및 로그에 대한 통제 기준을 정의하고, 실용적인 도입 로드맵을 작성할 수 있습니다.