서울 대규모 언어 모델(LLM) 과정

본 강사 주도 라이브 교육 과정서울(온라인 또는 현장)은 LLM의 개념을 이해하고 기업 운영에 미칠 수 있는 영향을 살펴보며 ChatGPT, Microsoft Copilot, Grok와 같은 AI 도구를 콘텐츠 제작, 데이터 요약 및 의사결정 지원 등 실제 업무에 어떻게 활용할 수 있는지 평가하고자 하는 고위 경영진을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM의 개념과 ChatGPT, Copilot와 같은 도구들의 작동 원리를 이해할 수 있습니다.
• 효과적이고 신뢰성 있는 결과를 얻기 위한 프롬프트 활용 기법을 습득합니다.
• 이메일 작성, 문서 요약, 업무 자동화 등 다양한 실제 활용 사례들을 평가할 수 있습니다.
• AI 도입을 위한 투자 기회와 전략적 적용 방안을 파악할 수 있습니다.

서울의 본 실시간 강사 주재 훈련(온라인 또는 대면)은 LLM 및 기업용 AI 도구의 전략적 가치를 이해하고자 하는 경영진 팀을 대상으로 합니다. 참가자들은 이러한 도구를 고위급 워크플로우에 통합하는 방법, 더 나은 프롬프트 작성법, 그리고 AI 도입을 통한 생산성 및 ROI(투자수익률) 향상 기회를 평가하는 방법에 대해 탐구할 것입니다.

본 훈련을 수료한 후, 참가자들은 다음 사항을 수행할 수 있습니다.

• LLM의 작동 원리와 ChatGPT 및 Copilot 같은 도구가 이를 적용하는 방식을 이해합니다.
• 프롬프트 기반 상호작용을 통해 작업을 자동화하고 가속화합니다.
• 이메일 작성, 보고서 요약, 계약서 검토와 같은 실제 시나리오에 AI 도구를 적용합니다.
• LLM 채택에 따른 전략적 혜택, 한계 및 라이선싱 고려 사항을 평가합니다.

본 교육 과정은 서울에서 강사가 직접 진행하는 온라인 또는 현장 실습 형태로 제공되며, 중급 이상 수준의 AI 연구자, 데이터 사이언티스트 및 개발자를 대상으로 합니다. 이들은 메타 AI의 대규모 언어 모델을 이해하고 세밀하게 조정하며 다양한 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 메타 AI의 대규모 언어 모델의 구조와 작동 원리를 이해합니다.
• 특정 사용 사례에 맞게 메타 AI LLM을 설정하고 세밀하게 조정할 수 있습니다.
• 텍스트 요약, 챗봇 및 감성 분석 등 LLM 기반 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
• 대규모 언어 모델을 효율적으로 최적화하고 배포하는 방법을 습득합니다.

서울에서 진행되는 본 강의는 중급 수준의 AI 전문가, 비즈니스 분석가 및 기술 리더들을 대상으로 생성형 AI의 원리와 비즈니스 환경 내 대규모 언어 모델 활용 방안을 다룹니다. 참가자들은 트랜스포머 구조, 프롬프트 엔지니어링 기법 및 실제 솔루션 적용 시 고려해야 할 윤리적 측면에 대해 심층적으로 배우게 됩니다.

강의 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 특정 비즈니스 요구에 맞게 대규모 언어 모델을 구현하고 미세 조정할 수 있습니다.
• 최적의 결과를 도출하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용합니다.
• 대규모 언어 모델 도입 시 발생할 수 있는 윤리적 문제와 리스크를 인식하고 관리합니다.

서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실시간 교육은 중급 수준의 인공지능 전문가와 윤리 전문가, 데이터 과학자 및 엔지니어, 그리고 LLM의 윤리적 측면을 이해하고 이에 대응하려는 정책 입안자와 이해관계자들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM과 관련된 윤리적 문제 및 과제를 식별할 수 있습니다.
• 윤리적 프레임워크와 원칙들을 LLM 활용에 적용할 수 있습니다.
• LLM이 사회에 미치는 영향을 평가하고 잠재적 위험을 완화할 수 있습니다.
• 책임감 있는 인공지능 개발 및 사용을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

서울에서 진행되는 이 강의는 온라인 또는 오프라인 형태로 제공되며, 중급 수준의 NLP 전문가 및 데이터 과학자, 콘텐츠 크리에이터와 번역가, 그리고 LLM을 활용해 다국어 번역과 콘텐츠 제작을 목표로 하는 글로벌 기업들을 대상으로 합니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 다국어 학습 및 LLM 기반 번역의 원리 이해
• 여러 언어 간 콘텐츠 번역을 위해 LLM 활용 방법
• LLM 훈련용 다국어 데이터셋 생성 및 관리 기술
• 번역의 일관성과 품질 유지 전략 개발

이 강사가 진행하는 서울 분야의 실습 위주 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용해 금융 시장 분석과 예측에 활용하고자 하는 중급 수준의 금융 분석가, 데이터 과학자, 투자 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 금융 시장 분석에 LLM을 적용하는 방법을 이해합니다.
• LLM을 활용하여 금융 뉴스, 보고서, 데이터를 처리하고 시장 통찰력을 도출합니다.
• 주가, 시장 흐름, 경제 지표를 위한 예측 모델을 개발합니다.
• 투자 의사결정 프로세스에 LLM 기반 통찰력을 통합합니다.

서울에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은 환경 모델링 및 분석에 LLM을 활용하고자 하는 중급 수준의 환경 과학자, 연구자, 데이터 분석가, 정책 입안자 및 환경 옹호자들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 환경 과학 분야에서 LLM의 활용법을 이해할 수 있습니다.
• LLM을 이용해 환경 데이터를 분석하고 모델링할 수 있습니다.
• 환경 영향 평가를 위해 LLM의 출력 결과를 해석할 수 있습니다.
• 정책 입안 및 자연 보전 활동에 도움이 되도록 연구 성과를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실습 과정은 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, 중급 수준 이상의 VR 및 AR 개발자, 게임 디자이너, AI 엔지니어를 대상으로 합니다. 수강생들은 LLM을 활용해 보다 매력적이고 반응성이 좋은 가상현실/증강현실 애플리케이션을 제작하는 방법을 배우게 됩니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 몰입형 VR/AR 환경 조성에 있어 대규모 언어 모델의 역할을 이해합니다.
• LLM을 활용해 사용자와 상호작용하는 대화 기능 및 콘텐츠를 생성하는 VR/AR 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
• 사용자 참여도 향상을 위해 LLM을 VR/AR 개발 도구와 연동하는 방법을 익힙니다.
• 가상 공간에서 AI 기반 스토리텔링과 상호작용 설계 시 적합한 최선의 관행들을 실제로 적용할 수 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 중급 수준의 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다. 이들은 멀티모달 데이터를 활용하여 고도화된 AI 애플리케이션을 구현하고자 합니다.

강좌 수료 후 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 대규모 언어 모델 기반 멀티모달 학습의 원리를 이해합니다.
• 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 처리하고 분석하기 위해 대규모 언어 모델을 활용할 수 있습니다.
• 멀티모달 데이터 통합의 장점을 살린 애플리케이션 개발이 가능합니다.
• 멀티모달 대규모 언어 모델 시스템의 성능을 평가할 수 있습니다.

본 강사 주도형 실시간 트레이닝은 서울에서 온라인 또는 현장으로 진행되며, 중급 수준의 사이버보안 전문가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 참가자들은 LLM을 활용해 보안 체계와 위협 인텔리전스를 향상시키는 방법을 배우게 됩니다.

강좌 종료 시에는 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• 사이버보안 환경에서 LLM의 역할에 대한 이해
• 위협 탐지 및 분석을 위해 LLM을 구현하는 방법
• 보안 자동화 및 대응 체계를 위해 LLM을 활용하는 방안
• 기존 보안 인프라와 LLM을 통합하는 절차

서울 지역(온라인 또는 현장)에서 강사가 직접 진행하는 본 교육과정은 여러 산업 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 트렌드와 행동 양상을 예측하고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가들을 위한 것입니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM의 기본 개념 및 예측 분석에서의 역할을 이해하게 됩니다.
• 여러 산업 분야에 걸쳐 LLM을 활용해 데이터를 분석하고 미래 동향을 예측할 수 있게 됩니다.
• LLM 기반 예측 모델들의 성능을 평가하는 방법을 습득하게 됩니다.
• 기존 데이터 처리 파이프라인에 LLM을 통합할 수 있게 됩니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 강사 주도 교육은 대규모 언어 모델과 강화 학습에 관해 폭넓은 이해와 실무 역량을 기르고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자들을 위해 마련되었습니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 트랜스포머 모델의 구성 요소와 작동 원리 이해하기
• 특정 과제 및 응용 분야에 맞춰 LLM을 최적화하고 미세 조정하기
• 강화 학습의 핵심 원칙과 방법론 파악하기
• 강화 학습 기법이 어떻게 LLM의 성능 향상에 기여하는지 이해하기

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육 과정은 다양한 분야에서 고품질이고 다채롭으며 매력적인 콘텐츠를 제작하기 위해 대규모 언어 모델의 활용법을 배우고자 하는 중급 수준의 콘텐츠 크리에이터, 마케터 및 교육 기술 전문가들을 위한 것입니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 대규모 언어 모델의 기능과 콘텐츠 생성 분야에서의 활용 방안을 이해합니다.
• 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 설정하고 사용할 수 있습니다.
• 원하는 결과물을 얻기 위해 프롬프트 작성 및 모델 미세 조정에 관한 모범 사례를 적용합니다.
• AI가 생성한 콘텐츠의 품질을 평가하고 특정 대상 그룹에 맞게 개선할 수 있습니다.
• 대규모 언어 모델을 활용해 창의적이고 멀티모달한 콘텐츠를 생성하는 고급 기법들을 탐구합니다.

서울에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 대규모 언어 모델을 활용해 개인화된 교육 환경을 만들고자 하는 다양한 경력과 전문 지식을 보유한 교육자, 에드테크 전문가 및 연구자들을 위한 강좌입니다.

강의를 수료하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 대규모 언어 모델의 구조와 기능에 대한 이해
• 대규모 언어 모델을 활용해 교육 콘텐츠를 개인화할 수 있는 기회 파악
• 콘텐츠 개인화에 대규모 언어 모델을 적용하는 적응형 학습 플랫폼 설계
• 학생들의 참여도와 학습 성과 향상을 위한 대규모 언어 모델 기반 전략의 실행
• 교육 현장에서 대규모 언어 모델의 효율성을 평가하고 데이터에 기반해 개선 방안 결정

이 강사 주도형 실습 교육은 서울에서(온라인 또는 현장 진행) LLaMA, Mistral, Qwen과 같은 오픈 가중치 모델을 특정 비즈니스 목적이나 내부 활용을 위해 미세조정하고 배포하려는 중급 수준의 머신러닝 실무자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤 참가자들은 다음 역량들을 습득하게 됩니다:

• 오픈소스 LLM 생태계와 각 모델 간의 차이점 이해하기.
• LLaMA, Mistral, Qwen 같은 모델들에 적합한 데이터셋 및 미세조정 설정 준비하기.
• Hugging Face Transformers와 PEFT를 활용해 미세조정 파이프라인 실행하기.
• 미세조정 완료된 모델을 평가하고 보안 환경에 저장 및 배포하기.

서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 과정은 음성 인식 및 합성 시스템에 LLM을 활용하고자 하는 초급자부터 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 음성 기술 분야에서 LLM이 담당하는 기능에 대한 이해
• 정확한 음성 인식 및 자연스러운 음성 합성을 위해 LLM을 구현할 수 있는 능력
• 음성 인식 엔진과 음성 합성기와의 LLM 통합 방법
• LLM 기반 음성 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 기술
• 음성 기술 분야의 최신 동향 및 향후 전망에 대한 지식

서울에서 진행되는 본 강좌는 초급 및 중급 수준의 고객 지원 전문가와 IT 담당자를 대상으로 하며, 대규모 언어 모델을 활용하여 반응성이 뛰어나고 지능적인 고객 지원 챗봇을 만들고자 하는 분들을 위해 기획되었습니다.

강좌를 이수한 후에는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 개념과 구조를 이해할 수 있습니다.
• 고객 지원 시스템에 LLM을 설계하고 통합할 수 있습니다.
• 챗봇의 반응성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 윤리적 고려사항을 인지하고 산업 표준 준수를 실천할 수 있습니다.
• 실제 환경에서 활용 가능한 LLM 기반 챗봇의 배포 및 유지관리가 가능합니다.

이 강사 주도 실습 과정 서울 (온라인 또는 오프사이트)은 LoRA, 어댑터 튜닝, 프리픽스 튜닝 등의 방법을 활용하여 대규모 언어 모델을 보다 경제적이고 효율적으로 파인튜닝하고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자와 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정을 마친 후, 학습자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 매개변수 효율적 파인튜닝 접근 방식의 이론적 배경 이해
• Hugging Face PEFT를 사용하여 LoRA, 어댑터 튜닝, 프리픽스 튜닝 구현
• PEFT 방법과 전체 파인튜닝 간 성능 및 비용 트레이드오프 비교 분석
• 컴퓨트 및 저장 공간 요구사항을 줄여 파인튜닝된 LLM 배포 및 확장

서울에서 진행되는 본 실습형 교육은 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, AI 개발자, 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 참가자는 QLoRA를 활용해 특정 업무와 요구사항에 맞게 대규모 모델을 효과적으로 미세조정하는 방법을 배우게 됩니다.

교육 종료 시, 수강생들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• QLoRA 및 LLM 양자화 기술의 원리에 대한 이해
• 특정 도메인 환경에서 QLoRA를 활용한 대규모 언어 모델 미세조정 구현 가능
• 양자화 기법을 통해 제한된 컴퓨팅 자원 하에서도 최적의 미세조정 수행
• 실제 환경에 적용할 목적으로 미세조정된 모델의 배포 및 평가 방법 숙지

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 텍스트 자료를 활용해 대중의 감성을 분석하고 해석하려는 중급 수준의 데이터 및 마케팅 전문가들을 위해 기획되었습니다.

강의 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• 감성 분석의 기본 원리와 LLMs를 활용한 적용 방법 이해하기
• 감성 분석을 위한 데이터 세트 전처리 및 준비하기
• 텍스트 내 감성을 정확하게 반영하도록 LLMs 훈련 및 미세조정하기
• 소셜 미디어와 기타 텍스트 소스로부터 실시간으로 감성 분석 수행하기
• 감성 분석 결과를 비즈니스 전략 및 의사결정 과정에 통합하기

서울에서 강사가 직접 진행하는 이 실습 중심의 교육 과정은 코딩 업무 흐름을 개선하고 상세하며 포괄적인 문서를 작성하기 위해 대규모 언어 모델을 활용하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 기술 문서 작성자를 대상으로 합니다.

교육 과정이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 코드 생성 및 소프트웨어 문서화를 자동화하는 데 있어 대규모 언어 모델의 역할을 이해합니다.
• 대규모 언어 모델을 활용해 정확하고 효율적인 코드 스니펫과 문서를 작성할 수 있습니다.
• 생산성을 높이기 위해 대규모 언어 모델을 소프트웨어 개발 주기에 통합합니다.
• 자동화된 도구를 활용해 고품질의 문서 표준을 유지할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발에서 AI 활용 시 준수해야 할 윤리적 고려사항과 모범 사례를 파악합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 강의는 중급 수준의 비즈니스 전문가 및 데이터 분석가들을 대상으로 하며, 이들은 LLM을 활용해 유용한 비즈니스 인사이트를 얻고자 합니다.

강좌 종료 시점에 참가자들은 다음 역량들을 획득하게 됩니다:

• 비즈니스 인텔리전스 맥락에서 LLM의 기본 개념과 적용 사례를 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 LLM을 활용할 수 있습니다.
• LLM 기반 분석 결과를 전략적인 비즈니스 의사결정 과정에 효과적으로 통합합니다.
• 비즈니스 환경에서 LLM 사용 시 고려해야 할 윤리적 사항과 모범 사례들을 평가할 수 있습니다.
• AI 분야의 미래 동향을 예측하고 비즈니스 인텔리전스 산업의 변화에 대비합니다.

서울에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육 과정은 중급 이상의 개발자와 데이터 사이언티스트들을 대상으로 하며, 혁신적인 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위해 LlamaIndex를 숙달하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM과 연동하여 사용할 수 있도록 LlamaIndex를 설정 및 구성합니다.
• LlamaIndex를 활용해 맞춤형 데이터셋을 인덱싱하고 쿼리함으로써 LLM의 기능을 강화합니다.
• LlamaIndex와 LLM을 활용한 정교한 애플리케이션을 설계 및 개발할 수 있습니다.
• LLM과 LlamaIndex를 사용하는 데 필요한 모범 사례를 이해하고 적용합니다.
• LLM 기반 애플리케이션 배포 시 고려해야 할 윤리적 문제들을 파악합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습 중심의 온라인 또는 오프라인 교육으로, LlamaIndex를 활용해 AI 모델의 성능을 향상시키고 다양한 응용 분야에서 그 정확도와 신뢰성을 높이고자 하는 중급 수준의 AI 연구자, 머신러닝 전문가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• LlamaIndex의 기본 원리와 구성 요소를 이해할 수 있습니다.
• LLM 활용에 적합하도록 데이터를 가져오고 구조화할 수 있습니다.
• 컨텍스트 증강 기법을 적용하여 AI 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
• 기존 AI 시스템 및 워크플로우에 LlamaIndex를 원활하게 통합할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 프롬프트 엔지니어링과 푸슈샷 학습을 활용해 현실 세계의 애플리케이션에 적합하도록 LLM 성능을 최적화하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프롬프트 엔지니어링 및 푸슈샷 학습의 기본 원리를 이해합니다.
• 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에 적합한 효과적인 프롬프트를 설계할 수 있습니다.
• 최소한의 데이터만으로도 LLM을 특정 작업에 맞게 조정하기 위한 푸슈샷 기법을 활용할 수 있습니다.
• 실제 애플리케이션 환경에서 LLM 성능을 최적화할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 진행)은 자동 번역, 품질 평가 및 엔터프라이즈 거버넌스를 위해 대규모 언어 모델(LLM) 시스템을 구현하고자 하는 고급 수준의 엔지니어, AI 전문가 및 로컬라이제이션 리드를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 오픈 및 독점 모델을 통합하여 엔터프라이즈 수준의 LLM 로컬라이제이션 파이프라인을 구축합니다.
• 번역의 일관성을 위해 자동화 QA 워크플로 및 품질 지표를 구현합니다.
• 다국어 콘텐츠 생산을 위한 거버넌스 및 승인 프레임워크를 수립합니다.
• 보안 환경에서 확장 가능하고 감사 가능한 LLM 기반 로컬라이제이션 시스템을 배포합니다.

본 강사는 서울에서 실시간으로 진행되는 학습 과정으로, 데이터 엔지니어에게 SQL 환경에 LLM을 통합하는 기술을 부여합니다. 참가자는 자연어 파이프라인을 구축하고, AI 기반 최적화를 구현하며, 자동화된 데이터 분석을 위한 안전한 엔터프라이즈 워크플로스를 설계하게 됩니다.

이 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장 교육)은 자사 및 오픈 소스 LLM을 활용하여 확장 가능하고 자동화된 번역 파이프라인을 설계하고자 하는 중급 수준의 AI 개발자와 로컬라이제이션 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 최신 LLM 프레임워크와 API를 사용하여 번역 워크플로를 설계 및 배포하기.
• 오픈 소스 및 상용 모델을 확장 가능한 번역 시스템에 통합하기.
• 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 자동화를 통해 번역 품질을 최적화하기.
• 기업 환경을 위한 비용 효율적이고 규정에 부합하는 번역 인프라 구현하기.

서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 과정은 다양한 작업 및 분야에서 대규모 언어 모델을 활용해 생성형 AI를 사용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 개발자를 위해 기획되었습니다.

교육 과정이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 생성형 AI가 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명할 수 있습니다.
• 대규모 언어 모델의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처에 대해 설명할 수 있습니다.
• 경험적 확장 법칙을 활용해 다양한 작업 및 제약 조건에 맞게 대규모 언어 모델을 최적화할 수 있습니다.
• 최신 도구와 방법론을 적용하여 대규모 언어 모델의 학습, 미세 조정 및 배포가 가능합니다.
• 생성형 AI가 사회 및 비즈니스에 가져다주는 기회와 위험에 대해 논의할 수 있습니다.

서울에서의 강사 주도 실시간 교육을 통해 Postgres의 AI 통합을 마스터하십시오. 확장 설정, pgvector 임베딩 구현, 실시간 인사이트를 위한 LLM 연결 방법을 학습하고, 손쉬운 실시간 랩 환경에서 쿼리를 최적화하며 지능형 시스템을 구축하십시오.

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 LLM 기반 애플리케이션에서 발생할 수 있는 프롬프트 삽입 공격, 데이터 유출, 무분별한 출력 결과 등 각종 위험 요소를 식별하고 이를 완화하는 방법을 습득하고자 하는 중급 이상의 AI 개발자, 아키텍트 및 제품 관리자를 대상으로 합니다. 또한 입력값 검증, 인간의 개입을 통한 감독, 출력 제어와 같은 보안 메커니즘도 함께 학습하게 됩니다.

이 강좌를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM 기반 시스템에서 발생할 수 있는 주요 취약점들을 이해합니다.
• 안전한 설계 원칙에 따라 LLM 애플리케이션의 아키텍처를 구상하고 구현할 수 있습니다.
• Guardrails AI 및 LangChain과 같은 도구를 활용해 입력값 검증, 필터링, 안전성 확보가 가능합니다.
• 샌드박스 처리, 레드팀 테스트, 인간의 개입을 통한 리뷰와 같은 기법들을 실제 운영 환경에 적용할 수 있습니다.

본 강사 주도형 실시간 교육은 서울 환경에서 진행되며, 사전 훈련된 모델을 특정 작업 및 데이터셋에 맞게 커스터마이징하고자 하는 중급 이상의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 수료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 미세조정의 원리와 활용 분야에 대한 이해
• 사전 훈련된 모델 미세조정을 위한 데이터셋 준비 방법
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 미세조정하는 기술
• 모델 성능 최적화 및 일반적인 문제 해결 방법

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 활용해 다양한 NLP 작업을 수행하고 목적에 맞는 참신하고 다양한 콘텐츠를 제작하려는 중급 수준의 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM과 필수 도구들을 활용한 개발 환경 구축
• LLM을 이용해 NLU 및 NLI 작업 능숙하게 수행
• 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론 및 활용
• 대화형 애플리케이션 제작을 위해 LLM으로 대화 생성 및 관리
• LLM과 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 품질 및 다양성 평가
• 윤리적 원칙에 따라 공정하고 책임감 있게 LLM 활용

서울 지역에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 본 강좌는 대규모 언어 모델을 이용해 다양한 자연언어 작업에 활용하고자 하는 초급 및 중급 수준의 개발자를 위한 실습 중심 교육입니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• 인기 있는 LLM이 포함된 개발 환경을 설정할 수 있습니다.
• 기본적인 LLM을 생성한 뒤 맞춤형 데이터셋으로 미세조정할 수 있습니다.
• 텍스트 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 자연언어 과제에 LLM을 활용할 수 있습니다.
• TensorBoard, PyTorch Lightning, Hugging Face Datasets와 같은 도구를 이용해 LLM을 디버깅하고 평가할 수 있습니다.

본 서울에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육 과정은 모니터링, 알림 설정 및 사고 분석에 LLM과 AI 기술을 통합 활용하고자 하는 관측 가능성 전문가와 SRE 엔지니어들을 대상으로 합니다.

서울(온라인 또는 오프사이트)에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 트레이닝은 지원 프로세스 간소화, 표준화된 응답 제공, 수동 문서화 업무 경감을 위해 AI 도구와 자동화 플랫폼을 활용하고자 하는 IT 지원 전문가를 대상으로 합니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(서울에서 진행, 온라인 또는 현장)은 저지연 실현 및 처리량 향상, 비용 효율성 확보를 위해 텐센트 허위안을 활용해 대규모 모델 및 MoE 모델을 배포하고자 하는 중급 수준의 엔지니어와 아키텍트들을 위한 교육입니다.

교육 종료 시 참가자는 텐센트 허위안 기반 프로덕션 환경 배포 패턴 파악, 인퍼런스 성능 최적화 방법 익히기, 배치 및 양자화 전략 수립, 그리고 확장 가능한 서비스 운영 계획 도출 능력을 갖추게 됩니다.

서울에서 강사가 직접 진행하는 이 라이브 트레이닝은 Hunyuan 모델을 활용해 이미지·3D·비디오 생성 및 제공을 위한 멀티모달 애플리케이션 개발에 관심 있는 중급 수준의 개발자, 기술 팀원 및 AI 실무자를 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 프롬프트 기반 워크플로우를 구축하고, 멀티모달 자산을 생성·검토하며 애플리케이션이나 API를 통해 결과물을 제공하는 것은 물론, Hunyuan 기능을 기업용 제품 시스템에 효과적으로 연결할 수 있게 됩니다.

코스 목표 turn 소프트웨어/AI 엔지니어를 법률 엔지니어로 변모시킵니다. 즉, eDiscovery, 검토, 조사 등 법률 업무에 실제로 AI를 구축할 수 있는 전문 인력을 양성합니다.

2일간 참가자들은 핵심 스택을 전체적으로 구축합니다. 복잡하고 현실적인 법률 데이터를 섭취하고 추출하며, 이를 검색 및 검색 결과를 가져오는 과정을 수행합니다. 인용 출처를 갖춘 검색 증강 생성(RAG)을 적용하고, 로컬 모델로 데이터를 비공개로 유지하며 이를 검증합니다. 재판을 견딜 수 있는 지표를 갖춘 방어 가능한 AI 리뷰를 실행하고, 최종 결과를 배포 가능한 형태로 패키징합니다.

서울에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 교육은 초급/중급/고급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 하며, MCP를 이용해 AI 어시스턴트와 외부 도구, 데이터 및 기업 서비스 간의 연결을 구현하고자 하는 학습자를 위해 구성되었습니다.

교육 종료 시 참가자들은 MCP의 기본 개념과 주요 아키텍처 요소를 이해하며, 기본적인 통합 작업을 수행하는 것은 물론 보안 모범 사례까지 적용할 수 있게 됩니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 강좌는 Model Context Protocol을 활용해 엔터프라이즈 환경에 적합한 안전하고 확장 가능하며 관리가 용이한 에이전트 통합 플랫폼을 구축하려는 중급 수준의 기업 아키텍트들을 대상으로 합니다.

교육 과정 종료 시 참가자들은 MCP 아키텍처와 관련된 기업용 설계 패턴을 명확히 이해하게 되며, 안전한 통합 플랫폼을 직접 설계하고 거버넌스 및 접근 제어 방안을 적용할 수 있게 됩니다. 또한 배포 전략과 확장성에 대한 판단도 가능해집니다.

이 강사 주도형 실습 교육서울(온라인 또는 현장 진행)는 MCP를 이용해 기업 환경에서 사용할 안정적인 서버 및 클라이언트를 구축하고자 하는 중급 수준의 개발자, 아키텍트 및 플랫폼 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육을 이수하면 참가자들은 MCP 아키텍처의 실제 적용 방안을 설명할 수 있을 뿐만 아니라, 프로덕션에 즉시 투입 가능한 통합 기능을 만들고 MCP 서비스를 배포 및 모니터링하며 버전 관리와 복원력 향상 및 운영 지원 패턴도 활용하게 됩니다.

서울에서 진행되는 본 강의식 오프라인·온라인 교육은 중급 수준의 IT 리더와 컴플라이언스 전문가, 보안팀 구성원 및 엔터프라이즈 아키텍트를 대상으로 합니다. 이들은 소버린 AI 원칙과 거버넌스 기법을 활용해 민감 정보 보호, 지역적 규제 준수 및 벤더 종속성 저감이 가능한 AI 환경을 구축하게 됩니다.

교육 완료 후 참가자들은 소버린 AI 개념에 대한 이해를 바탕으로 호스팅·거버넌스 방안 검토는 물론 프롬프트와 로그 통제수단 정의 및 실행 가능한 도입 전략 수립이 가능해집니다.