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Chat GPT API 활용과 나만의 Chat GPT 만들기
과정소개
현대 인공지능 기술의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)을 업무에 실제로 활용하는 방법을 배우는 실무 중심 과정입니다. ChatGPT API를 활용한 애플리케이션 개발부터 자체 LLM 구축까지, 집중 과정을 통해 자연어 처리의 기초부터 최신 기술까지 단계적으로 학습합니다. 실습 중심의 접근으로 실제 비즈니스 문제 해결에 AI를 적용하는 능력을 키웁니다.
학습목표
- 자연어 처리(NLP)의 기본 개념과 발전 과정을 이해하기
- ChatGPT API를 활용한 실무 애플리케이션 개발 방법 습득하기
- 벡터 데이터베이스를 활용한 효율적인 정보 검색 구현하기
- 임베딩 기술과 프롬프트 엔지니어링을 업무에 활용하기
- 자체 대규모 언어 모델(LLM) 구축 및 최적화 방법 익히기
- LangChain 프레임워크를 통한 AI 자동화 시스템 구현하기
- ChatGPT API를 활용한 실무 애플리케이션 개발 방법 습득하기
- 벡터 데이터베이스를 활용한 효율적인 정보 검색 구현하기
- 임베딩 기술과 프롬프트 엔지니어링을 업무에 활용하기
- 자체 대규모 언어 모델(LLM) 구축 및 최적화 방법 익히기
- LangChain 프레임워크를 통한 AI 자동화 시스템 구현하기
교육대상
- 현업에 AI 기술을 도입하려는 IT 담당자 및 개발자
- 자연어 처리와 대규모 언어 모델에 관심 있는 데이터 분석가
- 업무 자동화와 효율화를 위한 솔루션을 찾는 실무자
- ChatGPT를 넘어 자체 LLM 구축을 고려하는 기업 의사결정자
- 인공지능 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하고자 하는 프로젝트 관리자
- 자연어 처리와 대규모 언어 모델에 관심 있는 데이터 분석가
- 업무 자동화와 효율화를 위한 솔루션을 찾는 실무자
- ChatGPT를 넘어 자체 LLM 구축을 고려하는 기업 의사결정자
- 인공지능 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하고자 하는 프로젝트 관리자
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 자연어처리(NLP) 기초 |
| 2차시 | NLP개념 |
| 3차시 | 기존 NLP방법 |
| 4차시 | 대형언어모델 |
| 5차시 | 챗GPT개요 |
| 6차시 | 프롬프트엔지니어링 |
| 7차시 | 토큰화방법 |
| 8차시 | 임베딩 |
| 9차시 | 벡터 데이터베이스 |
| 10차시 | OPEN AI API살펴보기 |
| 11차시 | LangChing 기초_Tools |
| 12차시 | LangChing 기초_Memory_Chat GPT 연동실습 |
| 13차시 | 사내정보안내서비스구축_병원안내시스템 |
| 14차시 | 사내정보안내서비스구축_회사규정안내시스템 |
| 15차시 | 자동차를 위한 LangChain 에이전트 개요 |
| 16차시 | 업무자동화 Agent |
| 17차시 | 분석자동화 Agent |
| 18차시 | LLM모델선택 |
| 19차시 | Hallucination 다루기 |
| 20차시 | LLM기반자동화 |