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과정요약

과정요약
학습시간	09:30 ~ 17:30 ( 14시간 )	난이도	고급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	22 명
교재정보	[PDF] LLM 파인튜닝 마스터, 주요 예제로 배우는 LLM 어플리케이션 응용 기술
강사명	변형호

과정소개

본 과정은
멀티캠퍼스 🏆Best🏆 'LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지'의 후속 과정으로
AI 및 LLM 관련 기술에 대한 기본 이해를 바탕으로 LLM 서비스의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

이를 통해 단순 기능을 구현하는 것이 아닌,
고도화된 AI 솔루션 제공을 위한 현업 적용 능력을 높일 수 있습니다.

멀티캠퍼스에서 AI 전문가의 체계적인 강의와 다양한 분야의 현업 동료들을 만나 보세요.

멀티모달 RAG LangChain Agent LangGraph LangSmith RLHF

AI 서비스 성능 향상을 위한 핵심 포인트를 짚어 드립니다.

LLM 모델 서비스화 및 운용을 위한 최신 기술을 심도있게 학습합니다.

멀티모달 RAG, LangChain Agent, LangSmith 등 최신 LLM 기술을 현업 적용 포인트 중심으로 학습합니다.
✅ RAG에서의 멀티모달(Multi-modal) 데이터 처리 방법
✅ 복잡한 태스크를 자동화하는 Agentic Work (Agent, LangGraph)
✅ DPO, GRPO 등 최신 강화 학습 방법을 적용한 모델 성능 향상 및 추론(Reasoning) 모델 학습
✅ vLLM을 이용한 빠르고 효과적인 LLM 서빙
✅ LLM 어플리케이션 평가 및 모니터링(LangSmith)

LLM 모델 서빙부터 평가까지 완벽하게 체득합니다.

🚀LLM 모델 서빙부터 AI 서비스 고도화를 위한 모델 평가 방법까지🚀
단순한 기능구현 실습이 아닌, 서비스 배포에 필요한 AtoZ를 직접 구현해 보면서
LLM 어플리케이션 운영에 필요한 핵심 스킬을 체득합니다.

AI 전문가가 직접 체계적인 강의를 제공합니다.

멀티캠퍼스 🏆Best🏆 과정인 "LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지"의 그 강사!
다양한 기업 AI 강의 및 프로젝트, 정부부처 LLM 프로젝트 경력의 강사가 강의를 진행하며,
최신 AI 기술 동향을 바탕으로, 현업 적용을 위한 인사이트를 제공합니다.

📌 최신 기술 트렌드를 다루는 과정 특성 상, 일자별 강의내용과 배정시간이 매 차수별로 다소 변경될 수 있음을 알려드립니다.

🎓 본 과정은 'LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지' 의 후속 과정으로, 원활한 학습을 위해 아래의 선수지식이 필요합니다.
□ (필수) LangChain을 사용하여 LLM 모델을 불러오고, API 호출로 입출력을 구현할 수 있다.
□ (권장) HuggingFace에서 공개 모델을 불러와 사용할 수 있다.

💻 아래의 SW를 사용하여 실습이 진행됩니다.
□ Jupyter Notebook/ Google Colab □ Huggingface Transformer □ Pytorch □ VLLM

학습목표

멀티모달 RAG, 파인튜닝, LangChain Agent 등 LLM 어플리케이션 서빙을 위한 최신 기술을 습득할 수 있다.
최신 기술을 적용하여 LLM 어플리케이션을 구현할 수 있다.
AI 서비스 고도화를 위해 AI 모델 서빙 및 평가를 수행할 수 있다.

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

강사소개

변형호

멀티캠퍼스 🏆Best🏆 과정: "LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지"의 바로 그 강사!; 🎓 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

- 1일차
  - 과정 소개 및 LLM 최신동향 소개
    - LLM 어플리케이션 개발의 주요 이슈 소개 09:30 ~ 10:30
  - RAG 기술 고도화
    - Multi-modal RAG: 테이블, 이미지, 텍스트가 혼합된 파일 처리하기
      멀티모달 RAG 인식 성능 높이기 10:30 ~ 12:30
  - LangChain Agent
    - LLM의 Tool Calling과 Agent 작동 원리
      LangChain을 이용한 Tool Calling과 Agent 구현하기 13:30 ~ 15:30
  - LangGraph Agentic Workflow
    - LangGraph를 이용한 Corrective RAG 구현하기
      LangGraph를 이용한 Web Research Agent 15:30 ~ 17:30
- 2일차
  - LLM 파인튜닝 심화
    - 성능 향상과 모델의 정렬(Alignment)을 위한 파인 튜닝
      DPO와 Rejection Sampling 실습 09:30 ~ 10:30
    - LLM의 Reasoning Ability를 향상시키는 방법 소개
      DeepSeek의 GRPO 소개 및 실습 10:30 ~ 11:30
  - LLM 어플리케이션 서비스
    - vLLM을 이용한 API 형태의 LLM 서빙 11:30 ~ 12:30
    - 효과적 서빙을 위한 모델 양자화와 모델 병합
      Multi-LoRA 환경에서의 LLM 서빙 13:30 ~ 15:30
  - LLM 어플리케이션 평가
    - LangSmith로 LLM 성능 평가하기
      현업 데이터를 활용한 LLM 성능 고도화 인사이트 15:30 ~ 17:30

수강후기 9

평균평점

4.9 / 5.0

5

이*선
2025.03.28

실습이 많아 좋았음.
5

서*범
2025.03.28

LLM에 대한 최신트렌드를 알수있는 좋은시간이었음
4.5

오*민
2025.02.28

빠르게 변화하는 AI 관련하여 최신 정보를 바로바로 알려주며 기존과의 차이점을 자세히 설명해주는 부분이 가장 좋았습니다.
5

신*철
2025.02.28

트랜드에 맞게 교육내용이 잘 정제된것 같습니다
5

나*원
2025.02.28

강사님이 전문적인 지식을 상당히 쉽게 설명해 주셨습니다.

LLM 파인튜닝 마스터, 주요 예제로 배우는 LLM 어플리케이션 응용 기술 관련과정

집합

교재제공

LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지