파이썬으로 배우는 LLM

LLM

  • 딥러닝 프로젝트
  • 7 시간 10 스테이지
  • 117 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

무엇을 다루는 교재인가요?

'코드없이 배우는 LLM 첫걸음' 교재를 통해 LLM의 개념과 가능성에 대해 이해하셨나요? 이제는 실제로 이 기술을 코드로 구현하고 응용할 차례입니다. 이론적 이해를 넘어 파이썬을 통해 LLM의 잠재력을 현실로 가져오는 방법을 함께 알아볼 거예요.

현대 AI 개발 생태계에서 LLM은 단순한 텍스트 생성 도구가 아닙니다. 복잡한 문제 해결, 데이터 분석, 지능형 시스템 구축까지 이 모든 영역에서 LLM이 핵심 역할을 하고 있죠. 이 교재에서는 파이썬으로 토큰화와 임베딩이라는 흥미로운 개념을 실습하고, LLM API를 다루며 특정 목적에 맞게 모델을 미세 조정하는 과정을 경험해볼 수 있어요. 단순히 API 호출법만 배우는 것이 아니라, LLM의 내부 작동 원리를 이해하고 이를 기반으로 실용적인 애플리케이션을 개발하는 방법까지 다룹니다.

이론과 실습이 균형 있게 구성되어 있어, 개념을 이해하면서도 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실무 역량을 쌓을 수 있어요. 파이썬 코드를 통해 AI를 여러분의 손으로 마음껏 다뤄보세요!


이번 교재에서 배워요.

스테이지 1~3

LLM 핵심 개념 복습과 파이썬 실습의 의미

• 자연어처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 개념을 복습합니다
• 파이썬을 활용해 LLM을 다룰 때의 장점과 가능성을 이해합니다
• Hugging Face와 OpenAI API의 특징과 차이점을 배웁니다

스테이지 4~6

토큰화와 임베딩의 이해

• LLM이 텍스트를 처리하는 기본 단위인 토큰의 개념을 배웁니다
• 단어와 문장을 벡터 공간에 표현하는 임베딩의 원리를 학습합니다
• 파이썬으로 임베딩을 생성하고 시각화하는 방법을 익힙니다

스테이지 7~9

LLM 활용과 미세 조정 실습

• 파이썬에서 LLM API를 효과적으로 활용하는 방법을 배웁니다
• LLM 미세 조정(Fine-tuning)의 개념과 적용 시나리오를 이해합니다
• 모델 학습부터 평가까지 미세 조정의 전체 과정을 실습합니다

스테이지 10

API를 활용한 LLM 프로젝트

• 외부 API와 LLM을 연동하여 지능형 서비스를 구축하는 방법을 배웁니다
• 날씨 API 데이터를 LLM이 이해하고 분석하도록 처리하는 과정을 익힙니다
• 사용자 친화적인 날씨 안내 시스템을 설계하고 구현합니다

학습이 끝나면 이런 것들을 할 수 있어요.

텍스트 데이터를 토큰화하고 임베딩으로 변환하여 분석할 수 있어요

특정 작업에 최적화된 커스텀 LLM을 미세 조정할 수 있어요

파이썬으로 다양한 LLM API를 호출하고 결과를 처리할 수 있어요

외부 API와 LLM을 결합한 실용적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있어요

이런 분들에게 추천해요.

'코드없이 배우는 LLM 첫걸음'을 배우고 실제 코드로 구현해보고 싶은 분

파이썬 기초 지식을 갖추고 AI 개발에 도전하고 싶은 분

LLM의 작동 원리를 더 깊이 이해하고 활용하고 싶은 분

AI 개발자로 성장하기 위한 실전 경험을 쌓고 싶은 분

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 10 개

1. LLM 핵심 개념 복습과 파이썬 실습의 의미
2. QUIZ - 파이썬으로 LLM을 활용하는 이유
3. QUIZ - Hugging Face API와 OpenAI API의 주요 특징 비교
4. 토큰화와 임베딩의 이해
5. QUIZ - 인공지능의 언어 분해와 토큰화의 원리
6. QUIZ - 임베딩의 원리와 인공지능에서의 의미
7. LLM 활용과 미세 조정 실습
8. QUIZ - Hugging Face LLM API로 답변 받아보기
9. QUIZ - LLM 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링의 차이와 활용
10. API를 활용한 LLM 프로젝트

내 학습 진도

1. LLM 핵심 개념 복습과 파이썬 실습의 의미
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데이스쿨

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