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과정요약

과정요약
학습시간	14시간	난이도	중급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	32 명
교재정보	[PDF] ChatGPT와 랭체인(Langchain)을 활용한 LLM 이해

과정소개

LLM(Large Language Model)'s War, 더 늦으면 따라가기 어렵습니다.

LLM 모델의 동작원리를 이해하고 활용합니다.

최근 Text뿐만 아니라 image 등 다양한 데이터를 처리하는 초거대 언어 모델(LLMs)들이 개발되고 있으며
대부분이 글로벌 기업들에 의해 출시가 되고 있습니다.
원하는 정보를 몇 분이면 정리해서 알려주고, 실시간으로 모델들이 업그레이드 되고 있습니다.
더 늦기전에 흐름을 이해하고, 추후 새로운 모델이 나오더라도 활용할 수 있는 툴들과 기술을 이용해 강의를 진행합니다.

최소한의 코딩으로 모델을 제어합니다.

코딩이 아에 안들어 갈 수는 없습니다. 다만, 간단한 코드로 LLMs을 제어하고 원하는 결과물을 얻을 수 있는 방법에 대해 말씀드립니다.
이를 이용하면 여러분이 다루기 어려웠던 데이터, 문서 등을 쉽고 빠르게 요약하거나 정리할 수 있습니다.

※ 실습내용 :
- 프롬프트를 조합해서 활용하는 방법과 프롬프트를 잘 활용할 수 있는 다양한 템플릿
- ChatGPT를 이용해 AutoGPT 구현
- LLMs 챗봇 구현

※ 사전지식 : 아래 항목 중 3개이상 보유 시 본 과정의 목표를 효과적으로 달성할 수 있습니다.
□ 파이썬을 사용해 보았거나 파이썬 기본문법/함수에 대해 잘 알고 있다.
□ 신경망, 경사하강법, 선형회귀, 로지스틱회귀에 대해 설명할 수 있다.
□ 딥러닝 필수 모델 알고리즘(NN, CNN, RNN 등)에 대해 설명할 수 있다.
□ Tensorflow, Pytorch, Keras 등 딥러닝 프레임워크를 사용해 본적 이 있다.

학습목표

초거대 언어 모델(LLMs)를 활용한 다양한 자연어 처리 응용분야를 경험하고 적용 범위에 대해 알 수 있습니다.
Text 뿐만 아니라 다른 데이터 형태, 여러 툴들을 이용해 LLMs를 더 잘 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.

학습대상

초거대언어모델의 활용이 궁금하신 분
프롬프트 엔지니어링이 궁금하신 분
ChatGPT를 이용해 문서 등을 처리하는 방법이 궁금하신 분
ChatGPT 활용도를 올릴 수 있는 방법이 궁금하신 분

과정목차 14

1 일차
- DNN to LLMs
  - 딥러닝의 역사
    초거대 언어 모델(LLMs)의 등장
- LLMs과 ChatGPT
  - NLP 모델과의 차이
    LLMs 와 이머전스
- LLMs 생태계
  - LLMs 별 특징 공유
    회사별 LLMs의 특징
- 프롬프트 엔지니어링
  - 프롬프트에 대한 이해
    프롬프트 작성하는 방법
    프롬프트 템플릿
- 프롬프트 엔지니어링 실습
  - 프롬프트 템플릿 변형 및 조합
    프롬프트를 이용해 문제 해결하기
- Langchain이란?
  - Langchain의 개념
    Langchain 사용하는 방법
- Langchain 실습
  - Langchain 입력 데이터 구성하기
    Langchain을 이용해 문제 해결하기
2 일차
- AutoGPT 소개
  - AutoGPT란?
    AutoGPT와 ChatGPT의 차이
- AutoGPT 동작 원리
  - ChatGPT로 AutoGPT 구현하기
    AutoGPT 사용환경 세팅하기
- AutoGPT 실습
  - AutoGPT 설치 및 구현 방법
    AutoGPT 구동하기
- AutoGPT 실습
  - AutoGPT를 이용해 문제 해결하기
    AutoGPT 문제점 개선 방향
- LLMs Application 개념
  - LLMs을 이용해 App을 만드는 방법
    구현을 위한 체크포인트
- LLMs chatbot 제작
  - 챗봇구성 기술 스택알아보기
    LLMs API를 이용해보기
- LLMs chatbot 제작
  - 최종 구현 완료
    구현 App 테스트 진행해보기