서울 Large Language Models (LLMs) 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 교육으로, 고위 경영진이 LLMs와 기업 AI 도구의 전략적 가치를 이해하고자 하는 분들을 대상으로 합니다. 참가자들은 이러한 도구를 고수준 워크플로에 통합하고, 더 나은 프롬프트를 작성하며, AI 도입을 통해 생산성과 ROI를 증가시킬 수 있는 기회를 평가하는 방법을 탐구합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• LLMs가 어떻게 작동하는지, 그리고 ChatGPT와 Copilot과 같은 도구가 이를 어떻게 적용하는지 이해합니다.
• 프롬프트 기반 상호작용을 사용하여 작업을 자동화하고 가속화합니다.
• 이메일 작성, 보고서 요약, 계약 검토와 같은 실제 시나리오에 AI 도구를 적용합니다.
• LLM 도입에 대한 전략적 이점, 한계, 라이선스 고려 사항을 평가합니다.

이 강사는 서울 (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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 중간 수준의 AI 전문가, 비즈니스 분석가, 기술 리더를 대상으로 합니다. 이들은 생성형 AI의 원리와 비즈니스 환경에서 LLMs의 응용에 대해 이해하고자 합니다. 참가자들은 트랜스포머, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 이러한 모델을 현실 솔루션에 배포할 때 고려해야 할 윤리적 문제들에 대해 배웁니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 특정 비즈니스 응용을 위해 LLMs를 구현하고 미세 조정합니다.
• 최적의 모델 출력을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용합니다.
• LLM 배포에서 윤리적 고려 사항을 인식하고 위험을 관리합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM의 윤리적 환경을 이해하고 탐색하려는 중급 수준의 AI 전문가 및 윤리학자, 데이터 과학자 및 엔지니어, 정책 입안자 및 이해관계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 관련된 윤리적 문제 및 과제를 식별합니다.
• LLM 배포에 윤리적 프레임워크와 원칙을 적용합니다.
• LLM의 사회적 영향을 평가하고 잠재적 위험을 완화합니다.
• 책임감 있는 AI 개발 및 사용을 위한 전략을 개발합니다.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 VR 및 AR 애플리케이션에 통합하여 보다 매력적이고 반응이 빠른 환경을 만들고자 하는 중급 수준의 VR 및 AR 개발자, 게임 디자이너 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 몰입형 VR 및 AR 경험을 만드는 데 있어 LLM의 역할을 이해합니다.
• 대화형 대화 및 콘텐츠 제작을 위해 LLM을 활용하는 VR 및 AR 애플리케이션을 개발합니다.
• 향상된 사용자 참여를 위해 LLM을 VR 및 AR 개발 도구와 통합하세요.
• 가상 공간에서 AI 기반 내러티브와 상호 작용을 디자인하기 위한 모범 사례를 적용합니다.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 트레이닝은, LLaMA, Mistral, Qwen와 같은 오픈 웨이트 모델을 특정 비즈니스 또는 내부 애플리케이션에 맞게 미세 조정하고 배포하려는 중간 수준의 ML 실무자와 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 오픈 소스 LLM의 생태계와 차이점을 이해합니다.
• LLaMA, Mistral, Qwen와 같은 모델의 데이터셋과 미세 조정 구성을 준비합니다.
• Hugging Face Transformers와 PEFT를 사용하여 미세 조정 파이프라인을 실행합니다.
• 안전한 환경에서 미세 조정된 모델을 평가, 저장 및 배포합니다.

서울에서 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.

서울에서 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 온라인 또는 현장 교육은 비용 효율적이고 효과적으로 LoRA, Adapter Tuning, 그리고 Prefix Tuning과 같은 방법을 사용하여 대규모 언어 모델을 미세 조정하고자 하는 중급 데이터 과학자 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 매개변수 효율적인 미세 조정 접근 방식을 이해합니다.
• Hugging Face PEFT를 사용하여 LoRA, Adapter Tuning, 그리고 Prefix Tuning을 구현합니다.
• PEFT 방법과 전체 미세 조정 간의 성능 및 비용 trade-offs를 비교합니다.
• 계산 및 저장 요구 사항을 줄인 상태로 미세 조정된 LLMs를 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 현지에서 실행하고, 관리 및 책임 있는 AI 실습을 지원하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 한 강의(온라인 또는 현장)에서 공정성, 투명성 및 책임성을 Ollama 기반 애플리케이션에 구현하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama 배포에서 책임 있는 AI 원칙을 적용합니다.
• 콘텐츠 필터링 및 편견 완화 전략을 구현합니다.
• AI 일치 및 감사 가능성을 위한 관리 워크플로우를 설계합니다.
• 준수성을 위한 모니터링 및 보고 프레임워크를 구축합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 관리 워크플로우 설계 실습.
• 사례 연구 및 준수 중심 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 연락하여 조정을 요청하세요.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LlamaIndex를 사용하여 AI 모델의 기능을 향상시켜 더 정확하고 다양한 애플리케이션에 대해 신뢰할 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LlamaIndex의 원리와 구성요소를 이해합니다.
• LLM에 사용할 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• AI 모델 성능을 향상시키기 위해 컨텍스트 확대를 구현합니다.
• LlamaIndex를 기존 AI 시스템 및 워크플로에 통합합니다.

Ollama는 로컬에서 대규모 언어 및 다중 모달 모델을 실행할 수 있도록 하며, 보안 배포 전략을 지원합니다.

이 강사는 중급 전문가들을 대상으로 하며, 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 규제 준수 조치를 통해 Ollama를 배포하고자 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 컨테이너화된 환경과 온프레미스 환경에서 Ollama를 안전하게 배포합니다.
• 민감한 데이터를 보호하기 위해 차등 프라이버시 기술을 적용합니다.
• 안전한 로깅, 모니터링 및 감사 실천을 구현합니다.
• 규제 요구 사항에 맞게 데이터 접근 제어를 시행합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 안전한 배포 패턴을 위한 실습 실습.
• 규제에 중점을 둔 사례 연구 및 실습 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면 연락하여 조율하세요.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신속한 엔지니어링과 단시간 학습의 힘을 활용해 실제 응용 프로그램에서 LLM 성과를 최적화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신속한 엔지니어링과 소수 학습의 원리를 이해합니다.
• 다양한 NLP 작업에 맞는 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 최소한의 데이터로 LLM을 조정하기 위해 소수 샷 기술을 활용합니다.
• 실제 응용 프로그램을 위해 LLM 성능을 최적화합니다.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 실습자가 Ollama 출력을 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 마스터하기를 목표로 하는 인강으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 다양한 사용 사례에 대한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 프라이밍 및 체인-오브-서브 구조와 같은 기법을 적용합니다.
• 프롬프트 템플릿 및 컨텍스트 관리 전략을 구현합니다.
• 복잡한 워크플로우에 대해 다단계 프롬프트 파이프라인을 구성합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 프롬프트 디자인에 대한 실습.
• 라이브 랩 환경에서 실용적인 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의해 주세요.

LangGraph는 상태를 유지하고, 다중 액터를 가진 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 만들 수 있는 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반의 법률 솔루션을 설계하고, 구현하며, 운영하고자 하며, 필요한 규정 준수, 추적 가능성, 그리고 관리 제어 기능을 포함하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 감사 가능성과 규정 준수를 보존하는 법률 전문 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태와 처리에 통합합니다.
• 가이드레일, 인간-루프 승인, 그리고 추적 가능한 결정 경로를 구현합니다.
• 감시 가능성과 비용 제어를 포함한 LangGraph 서비스를 생산 환경에서 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

강의 형식

• 상호작용 있는 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 준비해 주십시오.

Ollama는 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델을 로컬에서 대규모로 실행하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급 수준부터 고급 수준까지의 엔지니어들이 다중 사용자, 고처리량, 비용 효율적인 환경에서 Ollama 배포를 확장하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 사용자와 분산 워크로드를 위한 Ollama 구성.
• GPU와 CPU 자원 할당 최적화.
• 자동 확장, 배치, 지연 시간 감소를 위한 전략 구현.
• 성능 및 비용 효율성을 위한 인프라 모니터링 및 최적화.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실습 배포 및 확장 랩.
• 실제 환경에서의 실습 최적화 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 저희에 문의하여 협의해 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.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼입니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 고급 수준의 머신러닝 엔지니어, 인공지능 연구자, 그리고 Ollama를 사용하여 멀티모달 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 제품 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama를 사용하여 멀티모달 모델을 설정하고 실행합니다.
• 실제 애플리케이션에 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 통합합니다.
• 문서 이해 및 시각적 QA 시스템을 구축합니다.
• 다양한 모달리티에서 추론할 수 있는 멀티모달 에이전트를 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 실제 멀티모달 데이터셋을 사용하여 직접 실습합니다.
• Ollama를 사용하여 멀티모달 파이프라인을 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 조정을 위해 문의하세요.

고급 Ollama 모델 디버깅 및 평가는 로컬 또는 프라이빗 Ollama 배포에서 모델 동작을 진단, 테스트하고 측정하는 데 초점을 맞춘 심층 강의입니다.

이 강의는 오프라인 또는 온라인에서 진행되며, 올라마 기반 모델의 생산 환경에서의 신뢰성, 정확성, 운영 준비 상태를 보장하고자 하는 고급 AI 엔지니어, ML Ops 전문가, QA 실무자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 시스템적으로 Ollama 호스팅 모델을 디버깅하고 실패 모드를 신뢰성 있게 재현할 수 있습니다.
• 정량적 및 정성적 지표를 포함한 강력한 평가 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있습니다.
• 로그, 추적, 지표를 통해 모델 상태 및 변화를 모니터링할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인에 통합된 테스트, 검증 및 회귀 체크를 자동화할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• Ollama 배포를 활용한 실습 랩 및 디버깅 연습.
• 사례 연구, 그룹 문제 해결 세션 및 자동화 워크숍.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.

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.

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 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, AI 모델의 성능을 최적화하고 도메인 특화 애플리케이션을 위해 Ollama에서 조정하고 사용자화하는 방법을 익히고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델을 조정하기 위한 효율적인 환경을 설정합니다.
• 지도 학습 및 강화 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
• AI 모델을 성능, 정확도 및 효율성을 위해 최적화합니다.
• 사용자화된 모델을 생산 환경에 배포합니다.
• 모델 개선 사항을 평가하고 강건성을 보장합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 작업 및 도메인에 대해 LLM과 함께 생성 AI를 사용하는 방법을 배우려는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

생성 AI가 무엇이고 어떻게 작동하는지 설명하세요. LLM을 구동하는 변환기 아키텍처를 설명합니다. 경험적 확장 법칙을 사용하여 다양한 작업 및 제약 조건에 맞게 LLM을 최적화합니다. 최첨단 도구와 방법을 적용하여 LLM을 교육, 미세 조정 및 배포합니다. 사회와 비즈니스를 위한 생성 AI의 기회와 위험에 대해 논의합니다.

LLMs와 자율 에이전트 프레임워크인 AutoGen과 CrewAI는 변화 추적, 테스트 생성 및 알림 분류와 같은 작업을 자동화하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 이는 인간과 같은 협업과 의사결정을 시뮬레이션함으로써 가능합니다.

이 인스트럭터가 직접 지도하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 대규모 언어 모델(LLMs)와 다중 에이전트 시스템을 활용하여 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합하여 스마트 자동화를 구현합니다.
• 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 요약 작업을 자동화합니다.
• 경고 분류, 응답 생성 및 DevOps 권장 사항 제공을 위해 여러 에이전트를 조정합니다.
• 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 안전하고 유지보수 가능한 에이전트 기반 워크플로우를 구축합니다.

과정 형식

• 상호작용이 가능한 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 맞춤형 트레이닝을 신청하시기 바랍니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정은 Ollama을 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Ollama을 사용하여 개인용 AI 처리 환경을 배포하고 구성합니다.
• AI 모델을 안전한 기업 워크플로우에 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 관리에 준수합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 라이브 교육과정으로, 중간 수준에서 고급 수준의 AI 개발자, 아키텍트, 제품 관리자가 LLM 기반 애플리케이션과 관련된 위험, 예를 들어 프롬프트 주입, 데이터 유출, 필터링되지 않은 출력을 식별하고 완화할 수 있도록 설계되었습니다. 입력 유효성 검사, 인간 개입, 출력 보호 대책을 포함하여 보안 대책을 통합합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LLM 기반 시스템의 핵심 취약점을 이해합니다.
• LLM 앱 아키텍처에 안전한 디자인 원칙을 적용합니다.
• Guardrails AI와 LangChain와 같은 도구를 검증, 필터링, 안전성 유지에 사용합니다.
• 샌드박싱, 레드 팀링, 인간 개입 검토와 같은 기법을 생산 수준 파이프라인에 통합합니다.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인 자동화와 개인화에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 하며, LangGraph를 사용하여 동적 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 합니다. (온라인 또는 오프라인)

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조 콘텐츠와 이메일 워크플로우를 설계합니다.
• 자동 개인화를 위한 LLMs, APIs, 데이터 소스를 통합합니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리합니다.
• 워크플로우 성능과 전달 결과의 평가, 모니터링 및 최적화를 수행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우와 콘텐츠 파이프라인 구현 실습
• 개인화, 세분화, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 안내를 위해 문의하세요.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 LLM을 배포, 최적화 및 통합하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
• 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
• 추론 속도를 개선하기 위해 GPU 가속을 활용하세요.
• Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
• 시간 경과에 따라 AI 모델 성능을 모니터링하고 유지관리합니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 특정 작업 및 데이터 세트에 맞게 사전 훈련된 모델을 사용자 지정하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미세조정의 원리와 응용 프로그램을 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델을 미세 조정하기 위한 데이터 세트를 준비합니다.
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 세부적으로 조정합니다.
• 모델 성능을 최적화하고 일반적인 과제를 해결합니다.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation는 코드 품질을 향상시키고 기술 부채를 줄이며 소프트웨어 팀 간의 문서화 작업을 자동화하기 위해 대형 언어 모델(LLMs)을 적용하는 데 중점을 둔 기술 코스입니다.

이 강사는 소프트웨어 전문가들이 GPT와 같은 LLMs을 사용하여 복잡하거나 유산 코드베이스를 분석하고 리팩터링하며 문서화하는 데 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 중간 수준부터 고급 수준까지의 소프트웨어 전문가들을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 강의입니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LLMs을 사용하여 unfamiliar 레포지토리의 코드, 의존성, 로직을 설명합니다.
• 코드 스멜, 무효한 코드 및 반패턴을 식별하고 리팩터링하여 코드의 가독성을 높입니다.
• 인라인 주석, README 파일 및 API 문서를 자동으로 생성하고 유지 관리합니다.
• LLM 기반 인사이트를 기존 CI/CD 및 검토 워크플로우에 통합합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치를 취하십시오.

서울에서 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.

이 강사는 현장에서 또는 온라인으로 진행되는 실습형 교육으로, 비즈니스 초보자, 고객 지원 팀, 그리고 Claude AI의 기본을 이해하고 비즈니스에 활용하고자 하는 기술 애호가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Claude AI의 기능과 사용 사례를 이해합니다.
• Claude AI를 효과적으로 설정하고 상호작용할 수 있습니다.
• 대화형 AI를 사용하여 비즈니스 워크플로우를 자동화합니다.
• AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 참여와 지원을 향상시킵니다.

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

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.

서울에서 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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초급 전문가를 위한 실시간 교육입니다. 이 교육은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념과 기능을 이해합니다.
• Ollama을 사용하여 로컬 AI 모델을 설정합니다.
• Ollama을 사용하여 LLMs를 배포하고 상호작용합니다.
• AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
• 다양한 산업에서의 로컬 AI 배포 사례를 탐구합니다.