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[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 여정AI 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 에이전트공유 드라이브 데이터를 기반으로 기업 질문에 답할 수 있는 AI 지식 근로자소프트웨어를 최적화해 성능을 60,000배 개선하는 AI 프로그래머보지 못한 제품의 가격을 정확히 예측하는 이커머스 애플리케이션추론에서 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:프로젝트 1: 기업 웹사이트를 지능적으로 스크래핑하고 탐색하는 AI 기반 브로셔 생성기.프로젝트 2: UI와 기능 호출을 사용하는 항공사 멀티모달 고객 지원 에이전트.프로젝트 3: 오디오에서 회의록과 실행 항목을 생성하는 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델 기반 도구.프로젝트 4: Python 코드를 최적화된 C++로 변환하여 성능을 60,000배 향상시키는 AI.프로젝트 5: RAG를 사용하여 회사 관련 모든 정보에 대한 전문가가 되는 AI 지식 근로자.프로젝트 6: 캡스톤 파트 A - Frontier 모델을 사용하여 간단한 설명으로부터 제품 가격 예측.프로젝트 7: 캡스톤 파트 B - Frontier와 가격 예측에서 경쟁하기 위한 미세 조정된 오픈 소스 모델.프로젝트 8: 캡스톤 파트 C - 모델과 협력하여 특가 상품을 발견하고 알림을 제공하는 자율 에이전트 시스템.3. 왜 이 강의인가요?실습 중심 학습: 실무에서 사용할 수 있는 AI 애플리케이션을 직접 구축하며 배우는 가장 효과적인 학습 방식.최신 기술 습득: RAG, QLoRA, 에이전트와 같은 최신 프레임워크와 기술을 선도적으로 익힙니다.접근성 높은 콘텐츠: 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. 단계별 안내, 실습 과제, 치트시트, 다양한 리소스를 제공합니다.고급 수학 불필요: 실질적인 응용에 초점을 맞춰 미적분이나 선형대수 지식 없이도 LLM 엔지니어링을 마스터할 수 있습니다.4. 강사 소개안녕하세요, 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 커리큘럼1주차: 기초 및 첫 번째 프로젝트Transformer의 기본 개념을 학습합니다.주요 Frontier 모델 6개를 실험합니다.웹을 스크래핑하고 판매 브로셔를 생성하는 비즈니스 AI 제품을 만듭니다.2주차: Frontier API와 고객 서비스 챗봇Frontier API를 탐색하고 3가지 주요 모델과 상호작용합니다.텍스트, 이미지, 오디오와 상호작용하며 툴이나 에이전트를 활용하는 챗봇을 개발합니다.3주차: 오픈 소스 모델 활용HuggingFace를 통해 오픈 소스 모델을 탐구합니다.번역부터 이미지 생성까지 10가지 생성형 AI 사용 사례를 해결합니다.회의록과 액션 아이템을 생성하는 제품을 구축합니다.4주차: LLM 선택과 코드 생성LLM간의 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 전환추론에서 트레이닝으로 전환합니다.Frontier 모델을 미세 조정해 실제 비즈니스 문제를 해결합니다.자신만의 특화된 모델을 구축하여 여러분의 AI 여정에서 중요한 이정표를 달성합니다.7주차: 고급 트레이닝 기술QLoRA 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 최종화UI가 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.

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