【AI 자막】 LLM 엔지니어링 : AI 인공지능 및 대규모 언어 모델 및 에이전트 마스터하기! (Udemy.com)

[꼭 읽어주세요] 한글 AI 자막 강의란?

• 유데미의 한국어 [자동] AI 자막 서비스로 제공되는 강의입니다.

• 강의에 대한 질문사항은 강사님이 확인하실 수 있도록 Q&A 게시판에 영어로 남겨주시기 바랍니다.

생성형 AI와 LLM 마스터하기: 8주간의 실습 여정

AI 실무 프로젝트를 통해 커리어를 발전시키고,
이 분야의 베테랑인 Ed Donner 강사님이 이끄는 강의를 통해 생성형 AI와 최첨단 기술을 마스터합니다.
20개 이상의 혁신적인 모델을 실험하며, RAG, QLoRA, 에이전트와 같은 최신 기술을 익혀보세요!

1. 무엇을 배우나요?

• 최첨단 모델과 프레임워크를 사용해 고급 생성형 AI 제품을 개발합니다.

• Frontier 및 오픈 소스 모델을 포함한 20개 이상의 혁신적인 AI 모델을 실험합니다.

• HuggingFace, LangChain, Gradio와 같은 플랫폼을 능숙하게 활용합니다.

• RAG(검색 기반 생성), QLoRA 미세 조정, 에이전트와 같은 최신 기술을 구현합니다.

• 실무 기반의 AI 애플리케이션을 제작합니다:

• 텍스트, 음성, 이미지와 상호작용하는 멀티모달 고객 지원 에이전트

• 공유 드라이브 데이터를 기반으로 기업 질문에 답할 수 있는 AI 지식 근로자

• 소프트웨어를 최적화해 성능을 60,000배 개선하는 AI 프로그래머

• 보지 못한 제품의 가격을 정확히 예측하는 이커머스 애플리케이션

• 추론에서 학습으로 전환, Frontier 및 오픈 소스 모델을 모두 미세 조정합니다.

• UI와 고급 기능을 갖춘 AI 제품을 프로덕션에 배포합니다.

• AI와 LLM 엔지니어링 역량을 강화해 업계의 최전선에 자리합니다.

2. 프로젝트 소개:

1. 프로젝트 1: 기업 웹사이트를 지능적으로 스크래핑하고 탐색하는 AI 기반 브로셔 생성기.

2. 프로젝트 2: UI와 기능 호출을 사용하는 항공사 멀티모달 고객 지원 에이전트.

3. 프로젝트 3: 오디오에서 회의록과 실행 항목을 생성하는 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델 기반 도구.

4. 프로젝트 4: Python 코드를 최적화된 C++로 변환하여 성능을 60,000배 향상시키는 AI.

5. 프로젝트 5: RAG를 사용하여 회사 관련 모든 정보에 대한 전문가가 되는 AI 지식 근로자.

6. 프로젝트 6: 캡스톤 파트 A – Frontier 모델을 사용하여 간단한 설명으로부터 제품 가격 예측.

7. 프로젝트 7: 캡스톤 파트 B – Frontier와 가격 예측에서 경쟁하기 위한 미세 조정된 오픈 소스 모델.

8. 프로젝트 8: 캡스톤 파트 C – 모델과 협력하여 특가 상품을 발견하고 알림을 제공하는 자율 에이전트 시스템.

3. 왜 이 강의인가요?

1. 실습 중심 학습: 실무에서 사용할 수 있는 AI 애플리케이션을 직접 구축하며 배우는 가장 효과적인 학습 방식.

2. 최신 기술 습득: RAG, QLoRA, 에이전트와 같은 최신 프레임워크와 기술을 선도적으로 익힙니다.

3. 접근성 높은 콘텐츠: 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. 단계별 안내, 실습 과제, 치트시트, 다양한 리소스를 제공합니다.

4. 고급 수학 불필요: 실질적인 응용에 초점을 맞춰 미적분이나 선형대수 지식 없이도 LLM 엔지니어링을 마스터할 수 있습니다.

4. 강사 소개

안녕하세요, 저는 Ed Donner 입니다. 20년 이상의 경력을 가진 AI 및 기술 분야의 기업가이자 리더입니다.
AI 스타트업을 설립하고 성공적으로 매각했으며, 또 다른 스타트업을 창업하여 전 세계 주요 금융기관 및 스타트업에서 팀을 이끌어 왔습니다.
이 흥미로운 분야로 더 많은 사람을 이끌고, 업계의 선두주자가 될 수 있도록 돕는 것에 열정을 가지고 있습니다.

5. 강의 커리큘럼

1주차: 기초 및 첫 번째 프로젝트

• Transformer의 기본 개념을 학습합니다.

• 주요 Frontier 모델 6개를 실험합니다.

• 웹을 스크래핑하고 판매 브로셔를 생성하는 비즈니스 AI 제품을 만듭니다.

2주차: Frontier API와 고객 서비스 챗봇

• Frontier API를 탐색하고 3가지 주요 모델과 상호작용합니다.

• 텍스트, 이미지, 오디오와 상호작용하며 툴이나 에이전트를 활용하는 챗봇을 개발합니다.

3주차: 오픈 소스 모델 활용

• HuggingFace를 통해 오픈 소스 모델을 탐구합니다.

• 번역부터 이미지 생성까지 10가지 생성형 AI 사용 사례를 해결합니다.

• 회의록과 액션 아이템을 생성하는 제품을 구축합니다.

4주차: LLM 선택과 코드 생성

• LLM간의 차이점을 이해하고, 주어진 비즈니스 작업에 가장 적합한 LLM을 선택하는 방법을 배웁니다.

• LLM을 사용하여 코드를 생성하고, Python 코드를 C++로 변환하는 제품을 구축하여 성능을 60,000배 이상 향상시킵니다.

5주차: RAG (검색 기반 생성)

• RAG을 마스터하여 여러분의 솔루션의 정확도를 개선합니다.

• 벡터 임베딩에 능숙해지고, 인기 있는 오픈 소스 벡터 데이터스토어에서 벡터를 탐색합니다.

• 시장의 실제 제품과 유사한 풀 비즈니스 솔루션을 구축합니다.

6주차: 트레이닝으로 전환

• 추론에서 트레이닝으로 전환합니다.

• Frontier 모델을 미세 조정해 실제 비즈니스 문제를 해결합니다.

• 자신만의 특화된 모델을 구축하여 여러분의 AI 여정에서 중요한 이정표를 달성합니다.

7주차: 고급 트레이닝 기술

• QLoRA 미세 조정과 같은 고급 학습 기술을 배웁니다.

• 특정 작업에서 Frontier 모델을 능가하는 오픈 소스 모델을 학습합니다.

• 기술을 한 단계 더 발전시키는 도전적인 프로젝트를 해결합니다.

8주차: 배포 및 최종화

• UI가 완성된 상업용 제품을 프로덕션에 배포합니다.

• 에이전트를 활용해 기능을 확장합니다.

• 첫 번째 프로덕션화된, 에이전트화된, 미세 조정된 LLM 모델을 배포합니다.

• AI와 LLM 엔지니어링의 마스터한 것을 기념하고, 여러분의 커리어의 다음 단계에 대비합니다.