AI

주제

과정명 및 교육내용

교육시간

커리큘럼

LangChain으로 LLM(Large Language Model)기반 어플리케이션 개발하기

2일 16시간

가. LangChain 소개 및 LLM(Large Language Model) 개요 나. LangChain으로 ChatGPT API 활용하기 다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 검색증강생성 이해하기 라. RAG를 지원하는 Langchain의 Retrieval-Documented Loaders와 Retrieval-Text Splitters와 Embeddings 사용하기 마. 오픈소스 LLM으로 RAG 시스템 만들기

AI 기반 콘텐츠 추천 시스템 구축

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3일 21시간

가. Python과 Tensorflow를 활용한 추천 시스템 모델 구축 나. 비지도학습 접근방법 다. 비개인화된 추천 시스템 라. Content Based Filtering 마. Collaborated Filtering 바. tem Based Filtering 사. Hybrid 모델

LangChain과 Streamlit을 활용한 생성형 AI 웹 서비스 구축

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4일 28시간

가. 벡터 데이터베이스의 개념을 이해 나. LangChain을 이용한 서비스 개발 프로젝트 진행 다. 에이전트(Agent)의 작동 원리 이해 라. 다양한 워드 임베딩 기법에 대한 탐색 및 활용 마. 대규모 언어 모델(LLM) 이해 바. 프롬프트 엔지니어링 이해 사. LangChain과 벡터 DB의 실제 응용 사례 연구 아. LangChain 구성 요소에 분석 자. 워드 임베딩의 원리 파악 차. 에이전트(Agent)의 원리 이해

생성형 AI를 활용한 비즈니스 서비스 개발

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1일 8시간

가. 비즈니스 니즈 설정 나. 생성형 AI 활용 코드 개발 다. 서비스 코드 개발 라. 배포 및 운영

딥러닝을 활용한 이미지/객체인식 모델 구현

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4일 28시간

가. OpenCV 활용 방법 이해 나. Convolutional Neural Network 이해 다. R-CNN 모델 이해 라. YOLO 모델 이해 마. Vision Transformer를 이용한 이미지 인식 마. FastAI를 이용한 객체인식 Web Service 구현

Python과 Pytorch를 활용한 인공지능 딥러닝 입문

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4일 28시간

가. 딥러닝의 전반적 개념 이해 및 다양한 딥러닝 모델의 구성 원리와 모델 구축 기술 나. Pytorch 주요 라이브러리 소개 다. Activation Function 및 Hyper Parameter 설정 이해 라. Neural Network Regression Model 구현 마. 딥러닝 Classification Model 구현 바. Convolutional N.N 알고리즘 이해 사. pre-trained model 의 학습 전이 기능 이해 아. 딥러닝 Sequence Model 이해

생성형 AI를 활용한 챗봇 만들기

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1일 8시간

가. 생성형 AI 및 챗봇 개요 나. 개발 환경 설정 다. 기본 챗봇 구현 - 챗봇 아키텍쳐 설계 - 간단한 챗봇 구현 라. 생성형 AI 모델 통합 - AI 모델 통합 - 간단한 대화형 챗봇 완성

Yolo8 객체인식 기반 장애물 감지 시스템

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2일 16시간

가. 객체인식 인공지능 - 객체인식 인공지능 이해 - 객체인식 알고리즘의 기본 개념 나. YOLO 알고리즘 - YOLO 알고리즘의 정의 및 개념 - YOLO의 버전별 특징 및 개선사항 - YOLOv8의 주요 특징과 장점 다. YOLO 학습 데이터 구축 - 객체인식을 위한 데이터셋 구축 방법 - 데이터 전처리와 어노테이션 작업 - AI 허브를 활용한 빅데이터 구축 라. 학습 환경 구축 - Python 및 필수 라이브러리 설치 - Ultralytics YOLOv8 설치 마. YOLO 모델 학습 - YOLOv8 모델의 학습 과정 이해 - 학습 파라미터 설정 및 최적화 - 학습된 모델의 성능 평가 (Precision, Recall, mAP 등) - 통계 자료 분석 및 결과 해석 바. 실시간 객체 탐지 - 웹캠을 통한 실시간 객체 탐지 구현 - 비디오 파일을 활용한 객체 탐지 - YOLOv8을 활용한 다양한 프로젝트 사례 이해

파이토치를 활용한 강화학습 모델 구축

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4일 28시간

가. 강화학습의 전반적 개념 이해 및 모델 개발에 필요한 도구 사용법 학습 나. Action-Value Function 다. MDP 특성 이해 라. Policy and Value Function 마. Bellman 공식 이해 바. Monte Carlo Method 사. DQN with Deep Learning 아. 현대적 강화학습 모델 이해

Python을 활용한 머신러닝 입문

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4일 28시간

가. 머신러닝의 전반적 개념 이해 및 인공지능 모델 개발 기술 습득 나. 머신러닝 모델 개요 다. data normalization 방법 라. Linear Regression/Logistic Regression 마. Scikit-Learn 의 다양한 모델 활용 바. Deep Learning 개념 설명 사. CNN model overview 아. 언어 모델 개념

Python 과 인공지능을 이용한 이상 거래 검출

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3일 21시간

가. Python과 Tensorflow를 활용한 이상치 분류 모델 구축 나. 지도학습 접근방법 다. 비지도학습 접근방법 라. 편향된 데이터의 sampling방법 마. 성능평가 지표 바. autoencoder를 이용한 이상치 검출

Python과 딥러닝을 활용한 자연어처리

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4일 28시간

가. Word Embedding 의 원리 이해 및 및 RNN, Transformer, BERT, GPT-3 등 최신 Language Model 의 구조 이해 및 전이학습 Fine Tuning 방법 나. 자연어 처리 개요 다. 단어 표현 및 텍스트 분류 라. Word Embedding 및 유사도 측정 마. 한글 영화평 감성 분석 바. 챗봇 만들기 개요 사. Transformer model 구조 이해 아. GPT-3/Chat-GPT 구조 이해

생성형 AI 이해와 Open-AI API 활용 Applicaion 개발

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4일 28시간

가. 생성형 AI의 종류 나. 생성형 언어 모델 - Transformer Model - Word Embedding - GPT-3 and Chat-GPT 다. Prompt Engineering - Prompt and Completion - Good Prompt 작성 방법 라. Open-AI API를 이용한 Python 프로그래밍 5. 생성형 Image Model - Vision Transformer - OpenAI CLIP and DALL-E - Diffusion Model - Multi-modal AI