⬜ 과정정보
훈련 대상 | - 비개발자 직군 실무자 - AI가 접목된 상품/서비스의 작동원리를 바탕으로 서비스 기획이 필요한 실무자 |
훈련 시간 | 1일 6시간 10:00 ~ 17:00 (점심시간 12:00 ~ 13:00) |
훈련 목표 | 1. 생성형 AI 및 LLM 기반 서비스 역량 개발 강화하고, AI 모델이 데이터를 학습하는 과정을 배웁니다. 2. 비개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 및 AI 활용법을 배우고 업무에 적용하는 법을 배웁니다. |
훈련 방식 | 오프라인 교육 (교육장소: 서울특별시 강남구 테헤란로 309 삼성제일빌딩 5F) |
⬜ 커리큘럼
| 목차 | 교육 내용 |
| 생성형 AI 및 LLM 기본 개념 이해 | - 생성형 AI(Gen AI)의 개념과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 원리 이해 - AI 모델 데이터 학습 - LLM 작동 원리, 벡터 임베딩(Vector Embedding) 학습 - 다양한 AI 모델이 생성형 AI 시스템에서 어떻게 활용되는지 이해 |
| LLM 모델 구조 및 RAG 기반 검색 이해 | - LLM(대형 언어 모델)의 기본 구조와 트랜스포머 모델의 핵심 개념 학습 - AI 모델(GPT, Claude, Gemini 등)의 차이점 비교 - RAG 기술을 활용한 검색 기반 AI 모델 학습 - RAG 기술을 기반으로 데이터를 효과적으로 검색하고 활용 방법 학습 |
| LLM 실무 적용 및 기업 사례 분석 | - 국내외 기업 LLM 및 RAG 기반 AI 도입 사례 분석 및 활용 가능성 검토 - 기업이 AI를 활용하는 주요 프로세스 분석 - AI 모델 도입 시 데이터 수집 및 처리 방식, 최적화 전략 등을 학습 |
⬜ 과정정보
훈련 대상 | - 비개발자 직군 실무자 - AI가 접목된 상품/서비스의 작동원리를 바탕으로 서비스 기획이 필요한 실무자 |
훈련 시간 | 1일 6시간 10:00 ~ 17:00 (점심시간 12:00 ~ 13:00) |
훈련 목표 | 1. 생성형 AI 및 LLM 기반 서비스 역량 개발 강화하고, AI 모델이 데이터를 학습하는 과정을 배웁니다. 2. 비개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 및 AI 활용법을 배우고 업무에 적용하는 법을 배웁니다. |
훈련 방식 | 오프라인 교육 (교육장소: 서울특별시 강남구 테헤란로 309 삼성제일빌딩 5F) |
⬜ 커리큘럼
| 목차 | 교육 내용 |
| 생성형 AI 및 LLM 기본 개념 이해 | - 생성형 AI(Gen AI)의 개념과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 원리 이해 - AI 모델 데이터 학습 - LLM 작동 원리, 벡터 임베딩(Vector Embedding) 학습 - 다양한 AI 모델이 생성형 AI 시스템에서 어떻게 활용되는지 이해 |
| LLM 모델 구조 및 RAG 기반 검색 이해 | - LLM(대형 언어 모델)의 기본 구조와 트랜스포머 모델의 핵심 개념 학습 - AI 모델(GPT, Claude, Gemini 등)의 차이점 비교 - RAG 기술을 활용한 검색 기반 AI 모델 학습 - RAG 기술을 기반으로 데이터를 효과적으로 검색하고 활용 방법 학습 |
| LLM 실무 적용 및 기업 사례 분석 | - 국내외 기업 LLM 및 RAG 기반 AI 도입 사례 분석 및 활용 가능성 검토 - 기업이 AI를 활용하는 주요 프로세스 분석 - AI 모델 도입 시 데이터 수집 및 처리 방식, 최적화 전략 등을 학습 |
