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슬라바 라즈바쉬(Slava Razbash)
Slava Razbash는 2011년부터 주요 산업에서 데이터 과학 전문가로 활동해왔습니다. 그는 Commonwealth Bank of Australia, Sportsbet, Tabcorp, Coles, AGL 등 다양한 산업군에서 데이터 과학 및 머신러닝, 엔지니어링 도전 과제를 해결해왔습니다. 현재 프리랜서로 활동하며 데이터 기반 솔루션에 대한 깊은 이해를 바탕으로 자신의 전문 지식을 공유하는 일에 힘쓰고 있습니다.
현재는 단계별 접근 방식으로 LLM 학습법을 전파하고 있으며, 온라인 강의와 ‘Winning at Life’ 웹앱을 통해 AI 기술의 실전 활용과 목표 달성을 지원하고 있습니다.
01-2 소개
04:31
01-3 본 강의와 강사의 업데이트 안내 1부
00:58
01-4 본 강의와 강사의 업데이트 안내 2부
01:04
02-1 ChatGPT를 개인 코치로 활용하기
08:24
02-2 강의 프롬프트, 코드 다운로드 및 자료 연결 방법
01:22
02-3 코치 프롬프트 심층 분석
03:39
02-4 ChatGPT의 한계
10:58
02-5 커스텀 GPT로 파이썬 배우기
01:34
03-1 OpenAI API 키 설정하기
03:41
03-2 첫 번째 노트북의 학습 목표
02:14
03-3 Python API 프롬프트와 반복적 프롬프트 개선 1부
08:40
03-4 OpenAI 패키지 버전 1.0.0 이상 확인
00:34
03-5 GPT-4 및 기타 모델 버전 사용법
02:42
03-6 반복적 프롬프트 개선 2부
05:29
03-7 중요한 포인트 강조하기
00:20
03-8 OpenAI API 쿼리 시 지수 백오프 구현(선택)
00:55
03-9 연쇄적 사고 추론 프롬프트(Chain of Thought Prompting, COT) 적용하기
05:29
03-10 연쇄적 사고 추론 프롬프트 공식 소개
03:16
03-11 추론 모델들
02:15
03-12 LLM 할루시네이션 유발 및 완화 방법
11:52
03-13 감정적 프롬프트(Emotion Prompt): 논문 주요 결과
03:56
03-14 감정적 프롬프트(Emotion Prompt): 실제 적용
04:07
04-1 Python API 챗봇
06:14
04-2 프롬프트 해킹
06:21
04-3 다중 대화에서 지수 백오프 구현(선택)
00:55
05-1 텍스트에서 숫자 추출 및 테스트
06:02
05-2 JSON 모드와 스마트 프롬프팅으로 GPT-3.5를 GPT-4 수준으로 끌어올리기
12:20
06-1 비전(Vision) : 이미지 이해
08:34
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