이 강의는 AI 모델을 경량화하고 효율적으로 서빙하는 기술을 배우는 온라인 과정입니다. Quantization, Pruning, Knowledge Distillation을 통한 모델 최적화부터 TensorFlow Serving, TorchServe 등...

이 강의는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 발전과정을 탐구하며, 검색 기반 생성 모델을 구축하는 데 필수적인 구성 요소와 실용적인 사용 사례를 파악하는 데 중점을 둡니다. 나아가 RAG와 파인 튜닝의 사용 시기를 비교...

다양한 Large Language Models (LLM)에 대한 Fine-tuning 기술을 배우고, Prompt Engineering의 기본 개념과 PEFT를 통한 효율적인 Fine-tuning 방법을 탐구합니다. LoRA 기법을 이용한 실습을 통해...

이 과정에서는 언어 처리와 빅데이터, 벡터화의 발전 과정을 통해 검색 엔진이 어떻게 진화했는지, AI를 사용하여 검색 엔진의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 배웁니다. 인공지능 기술과 RAG 아키텍처를 활용한 서비스 분야의 활용 방법도 학습합니다....