커리큘럼
1-01차시 소개
02
1-02차시 이 과정에서 만들게 될 것
03
1-03차시 강의 구조
04
1-04차시 이 강의를 최대한 활용하는 방법
05
2-01차시 개발 환경 설정 개요
06
2-02차시 윈도우 사용자를 위한 파이썬 설치
07
2-03차시 맥에서 파이썬 설치 하기 위한 맥 사용자 용
08
2-04차시 비주얼 스튜디오 코드 다운로드
09
2-05차시 VS Code용 파이썬 확장팩 설치하기
10
2-06차시 VS Code에서 첫 파이썬 프로그램 실행하기
11
3-01차시 파이썬이란 무엇이며 어디에 사용되는가
12
3-02차시 파이썬 컴파일 및 해석 과정
13
3-03차시 파이썬에서 변수 선언하기
14
3-04차시 데이터 유형
15
3-05차시 파이썬 f 스트링
16
3-06차시 숫자 정수와 부동소수점
17
3-07차시 리스트 소개 접근 및 수정하기
18
3-08차시 f 문자열과 리스트의 개별 값
19
3-09차시 목록 정렬 및 목록 길이 구하기
20
3-10차시 리스트와 반복문 리스트 반복하기
21
3-11차시 반복문과 range() 함수를 이용한 숫자 목록 만들기
22
3-12차시 숫자를 위한 통계 함수
23
3-13차시 리스트와 범위를 이용한 짝수 생성
24
3-14차시 중요한 코드 구조 노트
25
3-15차시 리스트 내포
26
3-16차시 튜플 (Tuples)
27
3-17차시 분기 조건문과 부울값(Booleans)
28
3-18차시 엘리프와 키워드에서의 in
29
3-19차시 논리 연산자 사용하기 및 또는
30
3-20차시 그리고 또는 논리 연산자
31
3-21차시 부등식 확인하기
32
3-22차시 내부 if 문 활용하기
33
3-23차시 데이터 구조 사전—소개와 선언하기
34
3-24차시 사전 수정하기
35
3-25차시 딕셔너리 순회하기
36
3-26차시 중첩 사전과 그 반복 처리
37
3-27차시 리스트 내에 포함된 사전 루핑
38
3-28차시 사용자 입력과 반복문 소개
39
3-29차시 홀수와 짝수 다루기
40
3-30차시 반복문과 간단한 종료 프로그램
41
3-31차시 실습 퀴즈 게임
42
3-32차시 리스트에서 특정 값 모든 인스턴스 제거하기
43
3-33차시 실습 꿈의 여행 일정 프로그램—사전 채우기
44
3-34차시 함수 소개
45
3-35차시 함수에 정보 전달하기 매개변수
46
3-36차시 위치 인자와 이름이 있는 인자
47
3-37차시 기본값 매개변수
48
3-38차시 함수에서 반환 값 다루기
49
3-39차시 정수 반환하기 및 DocString 소개
50
3-40차시 함수 리스트를 인수로 전달하기
51
3-41차시 임의의 수의 인자를 함수에 전달하기
52
3-42차시 모듈 소개 특정 함수 가져오기
53
3-43차시 별칭으로서의 as 사용하기
54
3-44차시 클래스와 OOP 객체 지향 프로그래밍—init과 str
55
3-45차시 초기화 및 문자열 방법
56
3-46차시 클래스에 더 많은 메서드 추가하기
57
3-47차시 속성의 기본 값 설정
58
3-48차시 클래스 속성 직접 수정하기와 메서드로 수정하기
59
3-49차시 상속 전자책 생성하기—자식 클래스
60
3-50차시 메서드 재정의 (Overriding Methods)
61
3-51차시 모듈에서 생성하기 및 가져오기
62
3-52차시 객체 클래스 개요
63
3-53차시 파이썬 표준 라이브러리
64
3-54차시 랜덤 모듈 랜덤 과일 실습
65
3-55차시 선택 모듈 방법을 활용한 랜덤 과일 다루기
66
3-56차시 날짜시간 모듈 사용하기
67
3-57차시 파일 쓰기와 읽기 파이썬으로 유용한 작업 수행하기
68
3-58차시 경로 클래스와 텍스트 파일 읽기
69
3-59차시 하위 디렉토리에서 경로 읽기 해결하기 with Path
70
3-60차시 경로 속성 개요
71
3-61차시 경로가 있는 텍스트 파일에 쓰기
72
3-62차시 위치 키워드를 사용하여 파일 읽기 및 쓰기
73
3-63차시 예외 처리
74
3-64차시 파일을찾을수없음(FileNotFound)과 인덱스오류(IndexError) 예외 유형
75
3-65차시 사용자 정의 예외 생성 및 처리
76
3-66차시 JSON 읽기와 JSON 파일에 쓰기
77
3-67차시 국가를 JSON 파일에 쓰기와 읽기 실습
78
3-68차시 파일 정리 실습
79
3-69차시 파이썬 가상 환경과 PIP
80
3-70차시 가상 환경 설정과 패키지 설치
81
3-71차시 워터마커 파이썬 도구 실습
82
3-72차시 파이썬으로 이미지 워터마크 구축하기 1부
83
3-73차시 워터마크가 있는 이미지 생성하기
84
3-74차시 CSV 파일 읽기 소개
85
3-75차시 CSV 헤더 위치 얻기
86
3-76차시 CSV 열에서 데이터 읽기
87
3-77차시 CSV 데이터로 그래프 그리기
88
4-01차시 딥러닝 및 머신러닝 심층 탐구 개요 및 분석
89
4-02차시 딥러닝 핵심 측면
90
4-03차시 딥 신경망 구조 비교와 은유를 통한 전체 탐구
91
4-04차시 단일 뉴런 계산 심층 탐구
92
4-05차시 가중치 심층 분석
93
4-06차시 활성화 함수 비유를 통한 심층 탐구
94
4-07차시 딥러닝 요약
95
4-08차시 기계 학습 소개 기계 학습 대 심층 학습
96
4-09차시 학습유형 교육시스템 비유
97
4-10차시 비교 능력 딥러닝, 머신러닝, 및
98
5-01차시 생성형 AI 소개와 구조 개요
99
5-02차시 생성 AI 핵심 기술 제한사항 및 도전 과제
100
5-03차시 생성 AI 핵심 구성 요소 개요 및 요약
101
6-01차시 대형 언어 모델(LLMs) 개요
102
6-02차시 트랜스포머 아키텍처 기초
103
6-03차시 자기 주목 메커니즘 비유
104
6-04차시 트랜스포머 라이브러리 깊이 파고들기
105
6-05차시 실습 변환기 라이브러리에서 간단한 LLM 만들기
106
6-06차시 실습 강화된 트랜스포머 LLM
107
6-07차시 오픈 소스와 클로즈드 소스 모델 개요
108
7-01차시 오픈AI 계정 설정 및 API 키 획득
109
7-02차시 AI 프로젝트에서 API 효과적으로 사용하기
110
7-03차시 우리의 첫 오픈AI 모델 호출 만들기 실습
111
8-01차시 프롬프트 엔지니어링 소개
112
8-02차시 프롬프트 엔지니어링과 유형 그것이 중요한 이유
113
8-03차시 간단한 프롬프트 예제 핸즈온
114
8-04차시 고급 프롬프트 기법 및 도전과제
115
8-05차시 핸즈온 소수샷 프롬프트(탄력적 프롬프트)
116
8-06차시 제로샷 프롬프트 실습
117
8-07차시 직접 해보기 사고의 연쇄 프롬프트
118
8-08차시 실습 기반 교수 프롬프트
119
8-09차시 실습 역할극과 열린 문제 제기
120
8-10차시 온도와 Top p 샘플링
121
8-11차시 실습 프롬프트 기법 조합과 스트리밍
122
8-12차시 프롬프트 엔지니어링 요약 및 주요 내용
123
9-01차시 실습 컨텍스트와 메모리 관리 개요
124
9-02차시 맥락(Context)과 메모리 관리(Memory Management)에 대한 심층 분석
125
9-03차시 실습 챗봇에 메모리와 맥락 추가하기
126
9-04차시 요약
127
10-01차시 로그 소개 무엇과 왜
128
10-02차시 대형언어모델 응용프로그램에서의 로그인 및 로그 생애주기
129
10-03차시 로그가 포함된 챗봇 실습
130
10-04차시 요약
131
11-01차시 RAG 소개 그게 뭘까요
132
11-02차시 RAG 핵심 구성요소 RAG 삼위일체
133
11-03차시 RAG 모델과 순수 생성 인공지능 모델
134
11-04차시 RAG 심층 탐구 전체 다이어그램 워크쓰루
135
11-05차시 RAG 이점과 실용적 응용
136
11-06차시 RAG 도전 과제
137
11-07차시 RAG 기초 정리와 요약
138
12-01차시 RAG 파이프라인 개요
139
12-02차시 첫 RAG 워크플로우 아키텍처 다이어그램
140
12-03차시 임베딩 모델 클래스 설정하기
141
12-04차시 핸즈온 정보 검색과 생성(RAG) 워크플로우 구축 및 시연
142
12-05차시 사용자 인터페이스(UI)와 함께하는 RAG 워크플로우 실습—스트림릿
143
12-06차시 첫 번째 RAG 파이프라인 요약
144
13-01차시 PDF RAG 워크플로우 아키텍처 개요
145
13-02차시 PDF와 청크 처리 및 청크 오버랩 심층 탐구
146
13-03차시 간단한 RAG 시스템 클래스와 메서드 설정하기
147
13-04차시 PDF RAG 시스템
148
13-05차시 간단한 PDF RAG 워크플로우 요약
149
14-01차시 LLM 프레임워크 소개 랑체인 기초
150
14-02차시 랭체인과 주요 구성 요소는 무엇인가?
151
14-03차시 랭체인 설정과 챗모델
152
14-04차시 핸즈온 랭체인 채팅 프롬프트 템플릿
153
14-05차시 인덱스(Index), 검색기(Retriever), 및 데이터 준비 개요
154
14-06차시 실습 랭크레인 텍스트로더(TextLoaders)
155
14-07차시 텍스트 분할 및 정리 실습
156
14-08차시 FAISS VectorStore를 이용한 임베딩과 검색기 핸즈온
157
14-09차시 랭체인 텍스트분할기 심층탐구
158
14-10차시 랑체인 디렉토리로더
159
14-11차시 랭체인 PDF로더
160
14-12차시 실습 랭체인 체인
161
14-13차시 실습 간단한 RAG 시스템 체험 및 챗과 랭체인 체인
162
14-14차시 핸즈온 전체 RAG 시스템 QA 봇 사용하기 랭체인
163
15-01차시 LLM 응용 뉴스 요약
164
15-02차시 뉴스 요약기 전체 구현
165
15-03차시 LLM 응용 유튜브 영상 요약
166
15-04차시 유튜브 영상 요약기와 Q&A 의존성 설정
167
15-05차시 유튜브 영상 요약기 수업 설정과 안내
168
15-06차시 유튜브 영상 요약기 Q&A 워크플로우 테스트
169
15-07차시 LLM 어플리케이션 음성 비서 RAG 시스템
170
15-08차시 음성 비서(RAG) 시스템 데모
171
15-09차시 음성 assistant RAG 시스템
172
16-01차시 미세조정
173
16-02차시 세밀 조정(파인 튜닝) 기법
174
16-03차시 미세 조정 기법 비교
175
16-04차시 미세 조정(파인 튜닝) 일반 과정
176
16-05차시 오픈AI 모델 파인튜닝 가격
177
16-06차시 토큰과 토크나이저 오픈AI 도구
178
16-07차시 열린AI 모델의 미세 조정 실습
179
16-08차시 우리의 미세 조정된 모델로 챗봇 만들기 및 테스트
180
17-01차시 LoRA 소개 장점
181
17-02차시 LoRA 심층 분석
182
17-03차시 LoRA 구현 전략 워크플로우
183
17-04차시 핸즈온 훈련 모델—LoRA와 PEFT
184
17-05차시 LoRA 모델 미세 조정 및 테스트
185
17-06차시 세밀하게 조정된 모드와 인터페이스하기 위한 API 서비스 생성
186
17-07차시 우리의 LoRA 모델 API 엔드포인트 테스트
187
17-08차시 로라(LoRA)로 미세조정된 모델과의 채팅
188
17-09차시 전체 LoRA 작업흐름 훈련과 미세조정된 모델로 채팅하기
189
18-01차시 마치며
수강 후기
첫번째 리뷰어가 되어주세요.
소중한 후기가 다른 분들께 도움이 될 거에요.
정가
110,000원
총 결제 금액
110,000원
적립 예정
3,300P
110,000원
110,000원