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과정요약

과정요약
학습시간	09:00 ~ 18:00 ( 24시간 )	난이도	고급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	22 명
교재정보	[PDF] LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지
강사명	변형호

과정소개

* 본 과정은 최신 트렌드 관련하여 업데이트가 빠른 관계로
일자별 표기된 강의내용과 배정시간이 매 차수별로 다소 변경될 수 있음을 알려드립니다.

※ 본 과정의 목표를 효과적으로 달성하기 위해서는 아래의 선수지식이 필요합니다.

□ 파이썬 프로그래밍에 익숙하거나, 이를 업무에 활용할 수 있다.
□ 구글 코랩이나 VS Code를 이용하여 코딩을 해 본 경험이 있다.
□ 파이썬 라이브러리를 직접 설치하고, 이를 활용할 수 있다

👍 후기로 검증된 강사님과 교육!

👩 주제 자체가 희귀한 과정으로, 다른 곳에서 듣기 힘든 과정이었음. 유익했습니다.
👨 LLM의 전반적인 이해를 하는데 도움이 많이 되었습니다. 특히 실습위주의 교육이 좋았습니다.
👧 매우 만족합니다. 어느 정도 배경지식이 있는 분들이시라면 실습하시면서 많이 배우실 것 같습니다.
👩‍🦱 강사님이 과정에 대해 열의가 넘치시고, 이론 수업과 실습 수업의 비율이 적절하게 구성되어 지루하지 않게 들을 수 있었습니다. LLM에 대해 이해하는데 많은 도움이 되었습니다.

🌈 변형호 강사님을 소개합니다!

🎓 학력
- 서울대학교 컴퓨터공학부 박사
- 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 학사

💻 경력
- 現) 삼성SDS LLM 프로그래밍 강의
- 現) 국가보안기술연구소 기술 자문
- 前) SK Telecom, 신한투자증권, HL그룹, GS그룹, 한국앤컴퍼니 생성AI/LLM 강의

학습목표

프롬프트 엔지니어링에서부터 파인튜닝, RAG, PEFT 등 LLM 관련 다양한 기법을 체득한다
AI 서비스를 위해 원하는 결과값을 도출할 수 있는 맞춤형 AI 챗봇을 구현한다

학습대상

생성 AI 관련 기술 학습 업데이트가 필요한 DS 연구자
언어모델을 활용한 AI 서비스를 개발 중인 연구자 및 개발자
실제 서비스를 위해 언어모델 튜닝 및 효율화가 필요한 연구자 및 개발자

- 1일차
  - Introduction
    - 생성 AI와 LLM이 여는 세상 09:00 ~ 10:00
  - LLM을 위한 인공지능 기술
    - - 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 문제
      - 임베딩과 트랜스포머 구조의 이해 10:00 ~ 11:00
    - - GPT와 BERT, Closed Model과 Open Model
      - GPT 시리즈의 발전 과정과 OpenAI O1
      · LLM 주요 성능 향상 방법: 프롬프트 엔지니어링 / RAG / 파인 튜닝 11:00 ~ 12:00
  - 프롬프트 엔지니어링
    - 프롬프트 엔지니어링의 구성 요소와 Case Study
      최신 프롬프트 엔지니어링 기법 소개 13:00 ~ 14:00
  - OpenAI API
    - OpenAI API 소개 및 주요 기능 실습 14:00 ~ 15:00
    - OpenAI API 어플리케이션 구현
      - 검색 API를 활용한 뉴스 요약 어플리케이션 15:00 ~ 16:00
  - OpenAI Assistant API
    - OpenAI Assistant를 활용한 다양한 어플리케이션 16:00 ~ 17:00
  - LangChain 기초
    - LangChain 주요 모듈 소개
      - LangChain 기본 실습 17:00 ~ 18:00
- 2일차
  - LangChain Expression Language
    - LangChain Expression Language(LCEL)의 구성과 활용 방법 이해 09:00 ~ 10:00
    - LangChain Expression Language를 이용한 체인 10:00 ~ 11:00
    - LangChain Runnables를 이용한 복잡한 체인 11:00 ~ 12:00
  - 벡터 데이터베이스와 RAG
    - RAG와 Vector Database의 작동 원리와 효과 13:00 ~ 14:00
    - LangChain 기반의 RAG 어플리케이션 구현 14:00 ~ 15:00
  - Advanced RAG
    - RAG의 성능을 향상시키는 다양한 방법 15:00 ~ 16:00
    - 데이터 특화 Advanced RAG 16:00 ~ 17:00
  - 오픈 LLM 소개
    - 다양한 오픈 LLM의 특징과 활용 사례 17:00 ~ 18:00
- 3일차
  - 오픈 LLM 어플리케이션
    - LangChain과 오픈 LLM을 이용한 어플리케이션 구현 09:00 ~ 10:00
  - LLM 모델 파인 튜닝
    - LLM 파인 튜닝의 목적과 원리 10:00 ~ 11:00
    - 목적별 LLM 파인 튜닝 방법
      파인 튜닝 데이터 구성 방법 11:00 ~ 12:00
  - PEFT(Parameter Efficient Fine Tuning)
    - 파인 튜닝과 PEFT 13:00 ~ 14:00
  - 오픈 LLM 파인 튜닝 실습
    - 파인 튜닝 데이터 생성하기 14:00 ~ 15:00
    - LoRA를 이용한 LLM 파인 튜닝 실습 15:00 ~ 16:00
  - LLM 모델 서빙
    - Streamlit으로 실제 LLM 어플리케이션 서비스하기 16:00 ~ 17:00
  - LLM 모델 복습 프로젝트
    - RAG와 PEFT를 활용한 LLM 시스템 구현 17:00 ~ 18:00

수강후기 203

평균평점

4.7 / 5.0

5

정*도
2025.05.21

최신 정보를 잘 학습할 수 있는 시간이었습니다.
4.75

최*준
2025.05.21

짧은시간에 전반적인 내용을 두루두루 배울 수 있어서 좋았습니다.
4.5

김*현
2025.05.21

강사의 전문적인 실습
5

김*란
2025.05.21

내용이 만족스러움
5

강*순
2025.05.21

도움이 많이 되었음

LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지 관련과정

집합

교재제공

LLM 파인튜닝 마스터, 주요 예제로 배우는 LLM 어플리케이션 응용 기술

집합

오픈소스 언어 모델을 활용한 온프레미스 AI 시스템 구축