전문가를 위한 생성형 AI 및 LLM 기초

생성형 AI는 소프트웨어를 구축하고, 데이터를 분석하며, 복잡한 워크플로우를 자동화하는 방식을 변화시키고 있습니다. 오늘날의 기술 환경에서 앞서나가기 위해 전문가들은 대규모 언어 모델(LLM)이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 확실한 이해가 필요합니다. 이 텍스트 기반 과정은 기초적인 AI 개념부터 실제 프로덕션에서 사용되는 현대적인 아키텍처 패턴까지 안내합니다. 프롬프트를 설계하고, 검색 증강 생성(RAG)을 활용하며, 실제 비즈니스 애플리케이션을 위한 모델 성능을 평가하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 학습 내용: - 트랜스포머 모델의 핵심 아키텍처와 LLM이 텍스트를 처리하는 방식 이해 - 모델 출력을 안정적으로 유도하기 위한 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법 적용 - 맞춤형 지식 검색을 위해 벡터 데이터베이스를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 구성 - API 기반 모델과 오픈 소스 LLM 배포 간의 장단점 분석 - LLM 성능을 위한 기본적인 미세 조정 개념 및 현대적인 평가 프레임워크 탐색 - AI 애플리케이션의 윤리적 고려 사항, 편향 완화 및 안전 장치 다루기 이 과정은 필수 용어와 신경망의 작동 원리부터 시작하여 RAG 및 프롬프트 최적화와 같은 실용적인 설계 패턴으로 넘어갑니다. 서면 개념 연습과 단계별 아키텍처 실습을 통해 학습 내용을 확고히 다질 것입니다. 이 과정은 생성형 AI 분야에 진입하고자 하는 초보자, 소프트웨어 개발자 및 기술 전문가를 위해 설계되었습니다. 사전 머신러닝 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 학습을 시작하여 전문 프로젝트에서 대규모 언어 모델의 잠재력을 활용해 보세요.