설명
LLM을 활용한 생성적 AI 엔지니어링은 IBM이 Coursera에서 제공하는 포괄적인 전문 과정으로, 머신러닝 및 AI 분야에서 경력을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 이 프로그램은 생성적 AI 및 대형 언어 모델(LLM)에 중점을 두어 학습자에게 AI 엔지니어, NLP 엔지니어 및 데이터 과학자와 같은 역할에서 성공하는 데 필요한 기술을 제공합니다.
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커리큘럼은 토큰화, 텍스트 데이터 로딩, PyTorch를 사용한 Skip-Gram, CBOW, Seq2Seq, RNN 기반 및 Transformer 기반 모델 배포와 같은 다양한 주제를 다룹니다. 학습자는 LangChain 및 LLaMA와 같은 프레임워크 및 사전 훈련된 모델에 대한 실습 경험을 쌓게 되며, 이는 LLM 애플리케이션을 훈련, 개발, 미세 조정 및 배포하는 데 필수적입니다.
이 프로그램은 기본적인 Python 이해가 있는 개인에게 적합하며, PyTorch, 머신러닝 및 신경망에 대한 지식은 유익하지만 필수는 아닙니다. 이 과정은 전적으로 온라인으로 진행되며, 학습자는 언제 어디서나 강의, 읽기 자료 및 과제에 접근할 수 있습니다.
완료 후 참가자는 AI 엔지니어링 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 자신감과 기술을 갖추게 되며, 실습 실험실 및 프로젝트를 통해 얻은 실질적인 경험을 바탕으로 합니다. 이러한 프로젝트에는 NLP 데이터 로더 생성, 언어 모델 개발 및 RAG 및 LangChain을 사용한 AI 애플리케이션 구축이 포함됩니다.
이 과정은 무료가 아니지만, 자격이 있는 경우 재정 지원이 가능합니다. 전문 과정을 완료하면 공유 가능한 인증서를 받을 수 있어 경력 전망을 향상시키고 생성적 AI 및 LLM에 대한 전문성을 입증할 수 있습니다.
- 카테고리AI 강좌 제작 도구
- 요금제유료
LLM을 활용한 생성적 AI 엔지니어링의 핵심 기능
자율 학습
13-14주 소요
기본 Python 지식 필요
실습 실험실 및 프로젝트
생성적 AI 및 LLM에 중점
AI 및 NLP 엔지니어링 기술
자료에 대한 온라인 접근
완료 시 인증서 제공
재정 지원 가능
사전 훈련된 모델 및 프레임워크
PyTorch에 대한 실질적인 경험
LLM 애플리케이션 훈련 및 배포
캡스톤 프로젝트 포함
대학 학점 없음
데이터 과학자 및 ML 엔지니어에게 적합
LLM을 활용한 생성적 AI 엔지니어링 사용 방법은?
등록: 과정 선택 후 등록
학습: 온라인으로 강의 및 자료 접근
실습: 실습 실험실 및 프로젝트 완료
완료: 전문 과정 마치고 인증서 취득
LLM을 활용한 생성적 AI 엔지니어링의 사용 사례
- AI 엔지니어링
- NLP 애플리케이션
- 데이터 과학
- 머신러닝
- 모델 배포
