| 접수일정 | 2024-09-11 ~ 2024-09-27 |
|---|---|
| 교육일정 | 2024년 9월 28일 ~ 2024년 11월 30일 (24 차수) |
| 교육대상 | 인공지능에 관심있는 누구나 |
| 교육장소 | 인제대학교 E동 234호 (온/오프라인) |
| 강사명 | 김희철 |
| 정원 | 20명 (등록인원 : 22명) |
| 교육방식 | 온오프라인 |
| 주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
2024 지역ICT이노베이션스퀘어 확산 사업
▶ 과정명 : 딥러닝과 초거대 모델을 활용한 자연어 처리
▶ 과정개요 :
- 텍스트 마이닝과 자연어 처리 기본 개념 이해
- 딥러닝 기반 및 초거대 언어 모델 기반의 자연어 처리 이해
- 초거대언어모델(LLM)을 활용한 AI 애플리케이션 개발
▶ 교육대상 :
- 인공지능 분야에 관심 있는 누구나
- (파이썬 프로그래밍과 기계학습의 초보 지식이 있는) 기업 재직자, 대학생, 취업 준비생, 예비 창업자 등
▶ 모집기간 : 2024년 09월 11일(수) ~ 2024년 09월 27일(금)
▶ 교육일정 : 2024. 9. 28. ~ 2024. 11. 30. 매주 화요일/목요일 17:00 ~ 23:00, 토요일 9:30 ~ 18:30
(화요일 오프라인 수업 / 목요일 온라인 수업 / 토요일 온라인 수업을 원칙으로 함)
▶ ▶ 교육 장소 : 인제대학교 E동 234호
▶ 교육비 : 전액무료
▶ 강사진 : 인공지능 전문가
▶ 선정결과 :
- 1차 : 서류전형(배울랑교 신청서 검토)
- 2차 : 전화 면접
- 3차 : 합격자 통보
▶ 문의처 :
- E-MAIL : ks3937@codestates.com / dhwhd1004@codestates.com
▶ 수강혜택 :
- 교육비 전액 무료, 수료증 발급
교육커리큘럼 | ||||
차수 | 세부 교육 내용 | 교육일시 | 교육시수 | 강사명 |
1 | AI, 기계학습, 딥러닝 | 2024.09.28. 09:28 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
2 | 파이썬과 AI 프로그래밍 | 2024.10.05. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
3 | 딥러닝 프로그래밍 | 2024.10.08. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
4 | 텍스트 마이닝과 전통적 자연어처리 기법 | 2024.10.10. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
5 | 텍스트 분류, 감성 분석 | 2024.10.12. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
6 | 트렌드 분석 (토픽 모델링) | 2024.10.15. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
7 | 텍스트 마이닝 개인 프로젝트 | 2024.10.17. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
8 | 중간 break | | | |
9 | 자연어처리를 위한 딥러닝: RNN, LSTM, GRU | 2024.10.26. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
10 | 딥러닝 기반 자연어 처리 프로그래밍 | 2024.10.29. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
11 | 생성형 AI와 자연어 처리 | 2024.10.31. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
12 | 임베딩과 언어모델링 | 2024.11.01. 18:00 ∼ 22:00 | 4 | 김형주 |
13 | 임베딩과 언어모델링 | 2024.11.02. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
14 | LLM, sLLM, RAG 기술 | 2024.11.05. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
15 | 트랜스포머: 어텐션, 정규화, 포지셔널 인코딩 | 2024.11.07. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
16 | 인코더기반 모델: BERT, RoBERTa, ELECTRA | 2024.11.09. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
17 | 인코더-디코더 기반 모델: BART, T5 | 2024.11.12. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
18 | HuggingFace, GPU 활용, PEFT, Lora와 QLora | 2024.11.14. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
19 | sLLM 모델과 애플리케이션 | 2024.11.16. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
20 | 벡터 데이터베이스 만들기, RAG 성능 개선 | 2024.11.19. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
21 | 실제 용용 및 사례 연구: 챗봇, 텍스트 요약 | 2024.11.21. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
22 | 강화학습을 통한 LLM 성능 향상 | 2024.11.23. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
23 | MLops, 멀티모달 LLM | 2024.11.26. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
24 | LLaVA, LLM 에이전트 | 2024.11.28. 17:00 ∼ 23:00 | 6 | 김희철 |
25 | 팀/개인 프로젝트 | 2024.11.30. 09:30 ∼ 18:30 | 8 | 김희철 |
총 시수 | 160H | | ||
