LLM 서비스, 어디서부터 이해해야 할까 — 생성형AI 프로그램개발 8차시

개념은 많고 시간은 없는 개발자·PM을 위한 LLM 지도

LLM 프로젝트 이야기는 늘 나오는데, 트랜스포머·RAG·LoRA가 서로 어떻게 연결되는지 설명하기는 어렵습니다. 이 과정은 꼭 필요한 개념만 골라 8차시로 이어 줍니다. 다 듣고 나면 회의에서 나오는 기술 용어가 하나의 그림으로 보이게 됩니다.

✨ 이 과정의 핵심 세 가지

원리를 순서대로 이해합니다. LLM의 발전 흐름, 트랜스포머 구조, RLHF·DPO 같은 학습 방법을 차례로 정리합니다.

비용을 줄이는 기술을 익힙니다. LoRA·QLoRA로 GPU를 효율적으로 쓰고, 양자화·KV 캐시·페이지어텐션으로 모델을 가볍게 서빙하는 방법을 배웁니다.

서비스 구조를 손으로 확인합니다. 임베딩·RAG·벡터 DB를 배우고 7차시에서 GPT-4o·DALL-E 3·파인콘 실습을 직접 해 봅니다.

51,480원수강료 · 총 2시간 53분 · 8차시

LLM 앱 개발에 관심 있는 개발자, 기술 트렌드를 이해하려는 리더, 도입을 검토하는 기획자·PM에게 맞습니다. 실습은 PC를 권장합니다.

LLM 지도 → 트랜스포머와 모델 학습 → GPU 활용과 sLLM 학습 → 경량화와 서빙 → 임베딩 모델 활용 → RAG 개선과 구현 → 멀티 모달 생성 실습 → 멀티 모달 LLM과 에이전트 순서입니다.

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