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LLM 애플리케이션 개발 기초
과정소개
대규모 언어 모델(LLM)의 활용 방법과 개발 기술을 배우는 실습 중심 과정입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법부터 벡터 데이터베이스 구축, 프롬프트 엔지니어링까지 LLM의 실용적 활용법을 익히게 됩니다. 또한 OpenAI API와 오픈소스 모델을 활용한 다양한 애플리케이션 개발 방법을 습득합니다.
학습목표
- LLM API 호출 방법과 효과적인 프롬프트 작성법 습득하기
- 벡터 데이터베이스 활용 및 임베딩 기술 이해하기
- RAG 시스템 구축 및 메모리 관리 방법 익히기
- 허깅페이스(Hugging Face)를 통한 오픈소스 LLM 활용하기
- 실무에 적용 가능한 LLM 애플리케이션 개발 역량 키우기
- 벡터 데이터베이스 활용 및 임베딩 기술 이해하기
- RAG 시스템 구축 및 메모리 관리 방법 익히기
- 허깅페이스(Hugging Face)를 통한 오픈소스 LLM 활용하기
- 실무에 적용 가능한 LLM 애플리케이션 개발 역량 키우기
교육대상
- AI 개발자 및 엔지니어
- 프롬프트 엔지니어링에 관심 있는 비개발자
- RAG 시스템 구축을 원하는 실무자
- 오픈소스 AI 모델 활용에 관심 있는 학습자
- LLM 기반 서비스 기획자 및 PM
- 프롬프트 엔지니어링에 관심 있는 비개발자
- RAG 시스템 구축을 원하는 실무자
- 오픈소스 AI 모델 활용에 관심 있는 학습자
- LLM 기반 서비스 기획자 및 PM
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_LangChin 활용기술 |
| 2차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_LangChin 활용기술2 |
| 3차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_LLM API 호출방법 |
| 4차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_LLM API 호출방법2 |
| 5차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_RAG 기초지식 |
| 6차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_RAG 기초지식2 |
| 7차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_허깅페이스 개요 |
| 8차시 | LLM 애플리케이션 개발 기초_허깅페이스 개요2 |