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LLM 기초 개념부터, Llama 모델을 이용한 나만의 AI 에이전트 만들기까지!

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LLM 기초 개념부터, Llama 모델을 이용한 나만의 AI 에이전트 만들기까지!🔎

ChatGPT의 등장과 함께 4차 산업혁명의 핵심 기술로 인정받는 LLM(Large Language Model)!
LLM은 인공지능 기술의 총집합체이자 인공지능 응용의 가장 실용적인 사례로 주목받고 있습니다.

지금 이 시간에도 발전중인 LLM 기술을

기초 개념부터 최신 심화내용까지 차근차근 학습하실수 있도록 준비하였습니다.

이런 분들이 들으면 좋아요 🙋‍♂

LLM 기초 개념부터

AI 에이전트 활용까지 단계별로

학습하고 싶은 분

OpenAI API와 Llama 모델을

이용해서 나만의 AI 어플리케이션을

만들어보고 싶은 분

인공지능/딥러닝 분야로

커리어를 쌓고 싶은 분

제 로드맵만의 특징 😁

LLM 기초개념부터 AI 에이전트 구현까지 단계별로 모든 내용을 깊고 풍부하게 다룹니다.

깊고 풍부한 커리큘럼

깊이있는 이론적인 내용부터

실용적인 코드 구현까지 모두 포함하는

깊고 풍부한 커리큘럼

실무 현장에 바로 적용 가능!

LLM 응용 구현을 실무 현장에

바로 적용할 수 있도록

다양한 프로젝트 소스코드를 제공합니다.

최신 내용으로 업데이트되는 강의

LLM 분야의 발전이 빠른만큼

중요한 최신 정보가 등장하면

해당 내용을 강의에 지속적으로 업데이트합니다.

이 로드맵에서 배우는 내용 😊

  1. LLM 기초 : LLM이 무엇인지 기초개념부터 꼭 알아야되는 용어들을 학습합니다.


  2. OpenAI API 사용법

    : LLM 학습시에 꼭 알아야하는 OpenAI API 사용법을 학습합니다.

  3. Llama 모델의 개념과 활용 : LLM 학습에 필수인 고성능 오픈소스 모델인 Llama 모델의 개념과 활용법을 학습합니다.

  4. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개념과 활용 : LLM 응용시에 꼭 알아야하는 RAG의 개념과 활용법을 학습합니다.


  5. 랭체인(LangChain) 라이브러리 개념과 활용

    : RAG 구현을 위한 랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용법을 학습합니다.

  6. AI 에이전트 개념과 활용 : 최신 AI 기술의 총 집합체인 AI 에이전트의 개념과 활용법을 학습합니다.

  7. LangGraph 라이브러리의 개념과 활용 : AI 에이전트 구현을 위해 필수적으로 학습해야하는 LangGraph 라이브러리의 개념과 활용법을 학습합니다.


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총 5개 코스

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모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

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