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LLM 이해와 활용

본 과정은 LLM과 GPT의 최신 발전 방향을 이해하고, LLM의 기초 용어에서부터 개념, RAG, 벡터 데이터베이스, 파인큐닝등 이해하기 쉬운 방식으로 설명 합니다. 다양한 Open-Source LLM의 특징과 사용법을 이해하고 Langchain과 OpenAI로 RAG 구현합니다 파인튜닝을 통해 sLLM을 특정 목적에 맞게 개선하는 방법을 설명합니다. LLM을 활용한 애플리케이션 개발에 사용되는 기능을 제공하는 랭체인 라이브러리를 사용한 챗봇을 구현합니다.

학습 목표

수강대상

• ChatGPT를 활용하여 챗봇 개발하고 싶은 분 • 초거대언어모델을 활용하여 애플리케이션 개발하고 싶은 분 • 프롬프트 엔지니어링에 관심 있는 분

교육 일정

시작일 : 2025년 8월 25일 ~ 종료일 : 2025년 8월 29일
시작 시간 : 9시 30분 ~ 종료 시간 : 17시 30분

커리큘럼

2025-08-25 - 2025-08-29
35시간
대면
LLM 이해와 활용
1일차
LLM을 위한 인공지능
- 딥러닝과 언어 모델링 이해
- 트랜스포머 아키텍처 이해
- 프롬프트 엔지니어링의 구성요소와 핵심 기법
- OpenAI API 주요 기능
2일차
LLM 기초와 활용
- OpenAI API 주요 기능 실습
- LLM 특징과 종류
- RAG와 Vector Database
3일차
RAG와 랭체인
- 랭체인을 사용하기 위한 환경 구성
- 랭체인 주요 모듈
- Langchain을 이용한 LLM 어플리케이션
- Langchain 기반의 RAG 어플리케이션
4일차
LCEL과 Agent
- Langchain Expression Language (LCEL) 의 구성과 활용
- LCEL 체인 기반의 어플리케이션 구현
- 체인 기반의 LCEL 어플리케이션 구현
- LLM Agent 작동 원리
5일차
OpenSource LLM과 Fine-Tuning
- AutoGPT
- 허깅페이스
- 오픈소스 LLM (LLaMA)
- Fine-Tuning
[선수지식]
- Python 텍스트 마이닝

LLM 이해와 활용

LLM 이해와 활용

2025년 08월