교육 목표

정성적 목표

ㅇ open AI을 이용한 실전 LLM 프로그래밍

정량적 목표

ㅇ 수료 : 24명 ㅇ 취업 : 18명

교육 대상

□재직자

■미취업자

■전공자

□비전공자

일정 및 기간

2024. 08. 26. ~ 09. 06. / 10일

교육 시간

총 80H

교육 수준

초/중/고

교육 구분

AI

필요 역량

SW 기초 지식

구분

내용

교육방법

시간

비고

1부

- 대형 언어 모델 (LLM)을 이해

- 대표적인 LLM인 open AI의 GPT-4/GPT-4o를 이용한 프럼프트 엔지니러닝 및 고급 LLM 애플리케이션 개발 능력 학습

오프라인

56H

2부

- GPT-4/GPT-4o등 LLM 기반 애플리케이션 개발 및 프로덕션

오프라인

24H

계

80H

구분

세부 교육내용

시수

open AI 기반 LLM

ㅇ OpenAI GPT API 기반 프럼프트 엔지니어링

- 자연어 모델 이해

- LLM 정의, 주요 특징, 작동원리

- 다양한 LLM (GPT-4, BERT, T5) 특징

- NLP vs LLM 기반 애플리케이션 차이 및 이해

- 프럼프트 엔지니어링, 멀티 모달 이해

- openai api를 활용한 퓨삿러닝 기반 Q&A 챗봇 구현

- 사용자 데이터를 이용한 파인 튜닝 기반 LLM 최적화 구현

- LangChain 기반 고급 프럼프트 엔지니어닝 구현

- Prompt Chaining 및 Vector DB를 활용한 RAG 구현

- LlamaIndex를 활용한 애플리케이션 구현

- 클라우드 기반 LLM 프로덕션 환경 구축

56H

open AI 기반 애플리케이션 개발 프로젝트

ㅇ 최종 프로젝트

- 프로젝트 기획

- 데이터준비

- RAG, LangChain, Vector DB를 활용한 애플리케이션 개발

- 클라우드 기반 LLM 프로덕션 서비스 구현

- 프로젝트 정리 및 발표

24H