처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)
LLM의 원리부터 RAG·멀티모달·에이전트까지, 꼭 필요한 핵심만 배웁니다.
수강 기간
결제 후 30일
총 학습 시간
2.9시간 · 8개 차시
수강료
₩51,480
수강 방식
온라인 · PC·모바일
처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)
LLM 프로그램 개발
51,480원
과정 안내
총 학습 시간
2.9시간
차시
8개
수강 기간
30일
수강료
₩51,480
과정 소개
「처음 배우는 생성형 AI 프로그램 개발(LLM)」은 생성형 AI 프로그램에 필요한 개념만 골라 이론과 실습으로 구성한 강의입니다. LLM의 기본 개념과 언어 모델에서 채팅 모델로의 발전 과정에서 출발해 트랜스포머 아키텍처, sLLM 학습과 경량화·서빙, 임베딩 모델과 RAG, 벡터 데이터베이스까지 LLM 서비스 개발의 핵심 기술을 차례로 다룹니다.
7차시에서는 구글 Colab에서 GPT-4o와 DALL-E 3를 활용한 멀티 모달 생성, 파인콘(Pinecone) 벡터 데이터베이스 실습을 직접 해 보고, 마지막 차시에서 멀티 모달 LLM과 LLM 에이전트의 구조를 살펴봅니다. 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』 저자인 생성형 AI 엔지니어 허정준 강사가 진행합니다.
교육 목표
LLM의 개념과 언어 모델에서 채팅 모델로 발전해 온 흐름을 이해합니다.
트랜스포머 아키텍처의 작동 원리와 지도 미세 조정·RLHF·DPO 등 말 잘 듣는 모델을 만드는 학습 방법을 이해합니다.
LoRA·QLoRA로 GPU를 효율적으로 쓰는 sLLM 학습과 양자화·KV 캐시·페이지어텐션 등 경량화·서빙 기법을 익힙니다.
임베딩 모델·RAG·벡터 데이터베이스로 LLM 애플리케이션을 구성하는 방법과 멀티 모달 LLM·에이전트의 원리를 이해합니다.
학습 대상
LLM 애플리케이션 개발에 관심 있는 현업 개발자
AI 기술 트렌드와 개발 패러다임 변화를 이해하고 싶은 기술 리더
LLM을 활용한 프로젝트 도입을 검토 중인 기획자 및 PM
마케팅·기획·생산관리 등 내 업무에 LLM 기술을 응용해 보고 싶은 직장인
이런 분께 추천해요
- 1
LLM 앱 개발에 관심 있는 개발자
LLM이 개발 방식을 어떻게 바꾸는지 핵심 원리부터 RAG·벡터 DB까지 익히고 싶은 현업 개발자
- 2
LLM 도입을 검토하는 기획자·PM
LLM 애플리케이션의 구조를 이해하고 개발자와 소통하며 프로젝트를 기획하고 싶은 기획자·PM
- 3
업무에 LLM을 응용하고 싶은 직장인
마케팅·기획·생산관리 등 내 업무에 필요한 LLM 지식만 골라 배우고 싶은 직장인
이런 걸 배워요
LLM 기초부터 멀티 모달·에이전트까지 8차시
1차시 · LLM 지도
2차시 · 트랜스포머 아키텍처와 말 잘 듣는 모델 학습
3차시 · 효율적인 GPU 활용과 sLLM 학습
4차시 · 모델 가볍게 만드는 방법과 sLLM 서빙
5차시 · LLM 애플리케이션 개발과 임베딩 모델 활용
6차시 · RAG 개선과 구현
7차시 · 멀티 모달 생성 실습
8차시 · 멀티 모달 LLM과 에이전트
강의 속 핵심 장면
수료 후 이렇게 달라집니다
LLM·트랜스포머·sLLM·RAG 등 생성형 AI의 핵심 개념을 하나의 지도로 정리할 수 있습니다.
임베딩 모델과 벡터 데이터베이스를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 구조와 개선 방법을 설명할 수 있습니다.
GPT-4o·DALL-E 3·파인콘을 활용한 멀티 모달 생성 실습을 경험하고, 멀티 모달 LLM과 에이전트의 동작 방식을 이해할 수 있습니다.
수강 전과 후, 이렇게 달라집니다
LLM은 처음. 머신러닝·딥러닝 개념부터 정리합니다.
GPT-4o·DALL-E 3로 비슷한 이미지를 직접 생성해 봅니다.
수강 전 참고 사항
난이도 초급 · 8차시 · 총 2시간 53분 분량의 온라인 동영상 강의입니다.
1~6차시와 8차시는 개념 설명 중심이며, 7차시 실습은 구글 Colab 노트북에서 파이썬 코드로 진행합니다. 기본적인 프로그래밍 이해가 있으면 수월합니다.
7차시 실습에는 OpenAI API 키와 파인콘(Pinecone) API 키 설정이 필요하며, 설정 과정은 강의에서 함께 다룹니다.
PC·모바일 모두 수강할 수 있으며, 수강 기간 동안 몇 번이든 다시 볼 수 있습니다. 실습은 PC에서 진행하는 것을 권장합니다.
커리큘럼
총 8개 차시 · 2시간 53분
| 회차 | 차시 | 학습 시간 |
|---|---|---|
| 1 | LLM 지도 | 32분 |
| 2 | 트랜스포머 아키텍처와 말 잘 듣는 모델 학습 | 19분 |
| 3 | 효율적인 GPU 활용과 sLLM 학습 | 18분 |
| 4 | 모델 가볍게 만드는 방법과 sLLM 서빙 | 16분 |
| 5 | LLM 애플리케이션 개발과 임베딩 모델 활용 | 18분 |
| 6 | RAG 개선과 구현 | 20분 |
| 7 | 멀티 모달 생성 실습 | 26분 |
| 8 | 멀티 모달 LLM과 에이전트 | 21분 |
강사 소개
허정준
생성형 AI 엔지니어
- 서울대학교 기계항공공학부 졸업
- 롯데면세점 빅데이터팀 데이터 분석가
- 마켓 크몽 AI 엔지니어
저서 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』, 『파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝』
자주 묻는 질문
Q.비전공자도 들을 수 있나요?
네. 초급 과정이며 1차시 'LLM 지도'에서 머신러닝·딥러닝·전이학습 같은 기본 개념부터 정리합니다. 다만 7차시 실습은 파이썬 코드로 진행하므로, 기본적인 프로그래밍 이해와 AI·머신러닝 기초 개념을 알고 오면 훨씬 수월합니다.
Q.실습하려면 무엇이 필요한가요?
PC가 필요합니다. 7차시 멀티 모달 생성·파인콘 실습은 구글 Colab 노트북에서 진행하며, OpenAI API 키와 파인콘(Pinecone) API 키를 설정하는 과정부터 함께 따라 합니다.
Q.강의 분량은 어느 정도인가요?
8차시, 총 2시간 53분 분량의 온라인 동영상 강의입니다.
Q.강의에서 무엇을 배우나요?
LLM의 개념과 발전 흐름, 트랜스포머 아키텍처와 RLHF·DPO, LoRA·QLoRA를 활용한 sLLM 학습, 양자화·KV 캐시·페이지어텐션 등 경량화와 서빙, 임베딩 모델·RAG·벡터 데이터베이스, 멀티 모달 LLM과 에이전트를 다룹니다. 7차시에서는 GPT-4o·DALL-E 3 이미지 생성과 파인콘 실습을 직접 해 봅니다.
Q.모바일로도 볼 수 있고, 다시 볼 수 있나요?
PC·모바일 모두 수강할 수 있으며, 수강 기간 동안 몇 번이든 다시 볼 수 있습니다. 실습은 PC에서 하는 것을 권장합니다.