LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
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로드맵 코스
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
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.
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총 5개 코스
랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.
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구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.
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AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.
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최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
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로드맵 코스 5
- 인프런
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
- 인프런
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
- 인프런
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
- 인프런
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
- 인프런
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기