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비개발자를 위한 AI 활용 (마스터 클래스) 임베딩·벡터화·RAG 원리와 실무 적용 완전정복

Embedding 기술과 AI 모델 최적화 실전 학습

⏰   학습 시간          총 6시간

📚   교육 형태          오프라인 강의 + 실습 지도

💻   교육비       300,000원     ➡   30,000원(인당 / 환급 적용 시)

교육 대상

AI 및 데이터 활용 역량을 필요로 하는 직무 담당자, 또는 비개발자 직군 실무자

교육 목표

Embedding의 개념과 AI 모델 학습 방식을 이해하고, 실제 LLM 도입 프로세스를 학습한다.
Text Embedding과 Deep Learning 기반 AI 모델의 작동 원리를 익히고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 통한 실무 활용법을 학습한다.

국내외 기업 사례를 바탕으로 RAG 기반 AI 도입 프로세스를 분석하고, 실무 적용 전략을 탐색한다.

프로그램

전용 실습 프로그램 제공(ChatGPT 4o API 연동)

※ 실습을 위한 노트북 지참 필수

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비개발자를 위한 AI 활용 (마스터 클래스) 임베딩·벡터화·RAG 원리와 실무 적용 완전정복
Embedding 기술과 AI 모델 최적화 실전 학습

⏰  학습 시간     총 6시간

📚  교육 형태     오프라인 강의 + 실습지도

💻   교  육  비 (인당 / 환급 적용 시) 

 300,000원  ➡30,000원

교육 대상
AI 및 데이터 활용 역량을 필요로 하는 직무 담당자, 또는 비개발자 직군 실무자
교육 목표
Embedding의 개념과 AI 모델 학습 방식을 이해하고, 실제 LLM 도입 프로세스를 학습한다.
Text Embedding과 Deep Learning 기반 AI 모델의 작동 원리를 익히고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 통한 실무 활용법을 학습한다.
국내외 기업 사례를 바탕으로 RAG 기반 AI 도입 프로세스를 분석하고, 실무 적용 전략을 탐색한다.
프로그램
전용 실습 프로그램 제공(ChatGPT 4o API 연동)
※ 실습을 위한 노트북 지참 필수

교육 커리큘럼

Embedding의 개념 및 활용 방식을 알고, 
Text Embedding 및 Deep Dive LLM에 대해 학습합니다.
STEP 01
Embedding 기본 개념 및 활용 방식
Embedding의 원리와 모델 분석
Embedding의 개념과 벡터화 과정을 학습한다. Word2Vec, BERT 등 대표적인 임베딩 모델 작동 원리와 모델 간의 차이를 비교 분석한다.
STEP 02
Text Embedding 및 Deep Dive LLM
자연어 처리를 위한 Text Embedding
LLM(대형 언어 모델)의 핵심 기술 중 하나인 Text Embedding을 학습하고, 자연어 처리(NLP)에서의 활용 사례를 분석한다.
Deep Learning LLM의 구조와 특징
Transformer 모델을 기반으로 한 Deep Learning LLM의 구조와 특징을 익히고, 다양한 최신 LLM 모델(GPT, Claude, Gemini 등)의 차이점을 비교하여 이해도를 높인다.
STEP 03
국내 기업의 RAG 도입 사례 분석
RAG 도입 사례 분석 및 프로세스 탐색
국내외 기업의 성공적인 RAG 도입 사례를 분석하고, 실무 적용을 위한 주요 프로세스를 탐색한다. 기업 환경에서 RAG 기반 AI를 활용하여 검색 최적화 및 자동화 서비스를 구축하는 방법을 실습한다.

과정 목차

  • Natural Language Processing의 발전
  • Gen AI for Enterprise :Model
  • Gen AI for Enterprise :Fine-Tuning
  • Gen AI for Enterprise : RAG & Agent
  • RAG 사례 : NL2SQL
  • RAG 사례 : 신문기사 추천
  • RAG 사례 : 고객 이탈 관리
  • 안전한 RAG : GuardRail
  • 실무 : LLM Agent Project
  • Gen AI & RAG Wrap-up

✽ 실제 강의 현장 상황에 따라 교과 내용의 순서 또는 내용이 변경될 수 있습니다.

다른 과정 더 보기

LLM 실무 완전정복 : 생성형 AI 서비스 기획부터 구현까지Gen AI 기반 LLM 서비스 개발 전체 과정

AI와 협업하는 시대 : 생성형 AI 및 LLM 서비스 기초 과정생성형 AI와 LLM의 이해 및 실무 활용

AI와 협업하는 시대 : LLM 서비스 개발 및 RAG 활용 과정LLM 기반 서비스 개발과 검색 증강 생성(RAG) 활용

AI와 협업하는 시대 : Embedding 및 AI 모델 최적화 과정Embedding 기술과 AI 모델 최적화 실전 학습

비즈니스를 위한 생성형 AI 교육 : 마케팅 과정AI를 활용한 마케팅 자동화 및 전략적 활용

비즈니스를 위한 생성형 AI 교육 : 디자이너 과정AI 기반 디자인 자동화 및 창의적 콘텐츠 제작

비즈니스를 위한 생성형 AI 교육 : 세일즈 과정생성형 AI를 활용한 세일즈 자동화 및 고객 대응 방법

AI 크리에이티브 콘텐츠 제작 : 텍스트, 이미지, 멀티미디어 과정AI 기반 콘텐츠 제작 기술과 멀티미디어 활용

생성형 AI를 활용한 업무 자동화 기초와 이해생성형 AI를 활용한 업무 자동화 프로세스 구축

AI 리터러시 마스터 과정 : 생성형 AI와 함께하는 디지털 전환디지털 시대의 AI 활용 역량과 데이터 이해

조직 혁신을 위한 생성형 AI 활용과 도입 전략조직 내 AI 도입을 통한 혁신 전략과 실행

바이브 코딩 실전 워크숍 – 실무자가 직접 만드는 우리 회사 맞춤 웹도구바이브 코딩 실습 과정

업무효율 극대화를 위한 AI 질문의 기술, 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링 실습 및 사례 학습

팀장 AI 리더십 베이직 조직 내 AI 도입을 위한 리더십 과정

교육 커리큘럼

Embedding의 개념 및 활용 방식을 알고, Text Embedding 및 Deep Dive LLM에 대해 학습합니다.

 STEP 01 

Embedding 기본 개념
및 활용 방식
Embedding의 원리와 모델 분석
Embedding의 개념과 벡터화 과정을 학습한다. Word2Vec, BERT 등 대표적인 임베딩 모델 작동 원리와 모델 간의 차이를 비교 분석한다.

 STEP 02 

Text Embedding
및 Deep Dive LLM
자연어 처리를 위한 Text Embedding
LLM(대형 언어 모델)의 핵심 기술 중 하나인 Text Embedding을 학습하고, 자연어 처리(NLP)에서의 활용 사례를 분석한다.
Deep Learning LLM의 구조와 특징
Transformer 모델을 기반으로 한 Deep Learning LLM의 구조와 특징을 익히고, 다양한 최신 LLM 모델(GPT, Claude, Gemini 등)의 차이점을 비교하여 이해도를 높인다.

 STEP 03 

국내 기업의 RAG
도입 사례 분석
RAG 도입 사례 분석 및 프로세스 탐색
국내외 기업의 성공적인 RAG 도입 사례를 분석하고, 실무 적용을 위한 주요 프로세스를 탐색한다. 기업 환경에서 RAG 기반 AI를 활용하여 검색 최적화 및 자동화 서비스를 구축하는 방법을 실습한다.

과정 목차

AI와 협업하는 시대
: Embedding 및 AI 모델 최적화 과정
  • Natural Language Processing의 발전
  • Gen AI for Enterprise :Model
  • Gen AI for Enterprise :Fine-Tuning
  • Gen AI for Enterprise : RAG & Agent
  • RAG 사례 : NL2SQL
  • RAG 사례 : 신문기사 추천
  • RAG 사례 : 고객 이탈 관리
  • 안전한 RAG : GuardRail
  • 실무 : LLM Agent Project
  • Gen AI & RAG Wrap-up

✽ 실제 강의 현장 상황에 따라 교과 내용의 순서 또는 내용이 변경될 수 있습니다.

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LLM 실무 완전정복 : 생성형 AI 서비스 기획부터 구현까지Gen AI 기반 LLM 서비스 개발 전체 과정

AI와 협업하는 시대 : 생성형 AI 및 LLM 서비스 기초 과정생성형 AI와 LLM의 이해 및 실무 활용

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