컨텐츠 내용
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[AI 딥러닝 백과사전] LLM의 원리부터 활용법까지
학습목표
대규모 언어 모델(LLM)의 구조, 학습 방식, 파인튜닝 기법 등을 이해하고,
다양한 응용 분야에 적용 가능한 활용 전략을 수립하여 실무 문제 해결에 접목할 수 있는 역량을 기른다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 모듈 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[AI 딥러닝 백과사전] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
다양한 응용 분야에 적용 가능한 활용 전략을 수립하여 실무 문제 해결에 접목할 수 있는 역량을 기른다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 모듈 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[AI 딥러닝 백과사전] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
교육대상
LLM에 대한 기초 지식과 튜닝, 프롬프팅 기법에 대해 학습하고 싶으신 분
※ 본 과정 수강을 위해서는 대학수학 수준(함수, 미분, 확률과 통계 등)의 사전 지식이 필요합니다.
※ 본 과정 수강에 앞서 연계 선수 과목 수강을 권장합니다(하단 이미지 참고).
※ 본 과정 수강을 위해서는 대학수학 수준(함수, 미분, 확률과 통계 등)의 사전 지식이 필요합니다.
※ 본 과정 수강에 앞서 연계 선수 과목 수강을 권장합니다(하단 이미지 참고).
과정소개
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 배점 | 100% | 100점 |
| 수료기준 | 80% | 80점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] 거대언어모델 1 |
| 2차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] 거대언어모델 2 |
| 3차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 1 |
| 4차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 2 |
| 5차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 3 |
| 6차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 1 |
| 7차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 2 |
| 8차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 3 |
| 9차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 4 |
| 10차시 | [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 5 |