○ 교육목적
- 본 과정에서는 자연어 처리 기초 개념와 원리를 전문가 및 비전문가와 상관없이 누구 나 쉽게 접근하여 학습하고, 응용할 수 있도록 함.
- OpenAI API 및 LLM 실습을 통해, 언어 생성 모델을 업무에 활용하여 업무 생산성과 효율성을 높일 수 있도록 함.
○ 교육내용
1일차09:30 ~ 12:30
○ 자연어 처리 기초( NLP : Natural Language Processing )
- NLP 개념
- 기존 NLP 방법 ( BoW, TF-IDF, n-Gram, ... )
- 대형 언어 모델 ( LLM : Large Language Model )
○ 챗GPT 개요
○ 프롬프트 엔지니어링
13:30 ~ 16:30
○ 토큰화 방법 (Tokenizer)
○ 임베딩 (Embedding)
○ 벡터 데이터베이스(Vector Dabase)
2일차09:30 ~ 12:30
○ OpenAI API 살펴 보기
○ LangChain 기초
- Tools
- Memory
- Agent
○ 사내 정보 안내 서비스 구축(실습)
- (가상) 병원 안내 시스템
- (가상) 회사 규정 안내 시스템
13:30 ~ 16:30
○ LangChaing Retrieval 전략
○ 자동화를 위한 LangChain 에이전트(실습)
- 에이전트 개요
- 업무 자동화 Agent ( DB 조회, eMail 보내기 )
3일차09:30 ~ 12:30
○ 자동화를 위한 LangChain 에이전트(실습)
- 분석 자동화 Agent ( pandas DataFrame 데이터 분석 )
- AutoGPT 에이전트 만들기
○ 자체 LLM 모델 선택
- 모델 선택 기준
- 모델 Fine Tuning
- 배포 최적화
○ Hallucination 다루기
13:30 ~ 16:30
○ LLM 모델 이론 정리
- 어텐션 개념과 실습
- 트랜스포머 인코더 ( Transformer Encoder )
- 트랜스포머 디코더 ( Transformer Decoder )
신청하기 : https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=34
