
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
AISchool
AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.
중급이상
LangChain, RAG, openAI API
차량 번호판 인식 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/TensorFlow/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.
MNIST,CIFAR-10 등의 기초 예제가 아닌 딥러닝 실무 프로젝트를 진행하는 법
Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 적용하는 법
딥러닝/머신러닝 기초 개념부터 실무 응용까지 단계별 학습
최신논문에서 제안된 딥러닝 모델 구조에 대한 깊은 이해(EfficientNet, CenterNet, EAST, ...)
Object Detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 문제영역에 사용되는 최신 딥러닝 모델들의 원리와 사용법
딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 법
다양한 실전 프로젝트와 최신논문 학습을 통해
딥러닝/컴퓨터비전 전문가로 거듭나보세요. 😀
수강 전 확인해주세요!
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학습 대상은
누구일까요?
딥러닝/컴퓨터비전을 진지하게 공부하고 싶은 모든 분
딥러닝/컴퓨터비전을 이용한 실무 프로젝트를 진행하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
기초적인 Python 지식
8,397
명
수강생
589
개
수강평
345
개
답변
4.6
점
강의 평점
28
개
강의
전체
126개 ∙ (20시간 51분)
해당 강의에서 제공:
4. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
02:02
8. 딥러닝, 텐서플로 응용분야
15:18
9. 간략히 살펴보는 딥러닝의 역사
11:28
16. 파이썬(Python) 설치
03:11
21. 다층 퍼셉트론 MLP
14:58
28. 드롭아웃(Dropout)
05:06
31. AlexNet
17:08
32. VGGNet
07:18
전체
67개
4.7
67개의 수강평
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₩141,900