생성적 AI 천재 2024
🎉024년 7월 8일 강좌가 시작됩니다!
코스 정보:
Generative AI Genius에 오신 것을 환영합니다!
Generative AI Genius는 짧은 동영상이나 릴을 기반으로 한 최초의 AI 강좌입니다!
생성 AI에 대해 배우고, 유행어를 이해하고, 길을 잃지 않으려면 바로 이곳에 오셨습니다.
저는 여러분 각자가 다음 유형의 학습자 중 한 명이라고 생각합니다.
1.
시간이 부족하지만 생성적 AI 개념을 이해하고 싶다면 내 비디오/릴이 당신에게 완벽합니다.
2.
동영상이 마음에 들었지만 개념을 더 자세히 살펴보고 싶다면 제가 엄선한 몇 가지 훌륭한 리소스를 참조하세요.
3.
실습 학습을 선호하는 코딩 배경이 있는 사람이라면 과정 전체에서 몇 가지 미니 프로젝트 리소스를 공유하겠습니다.
🚨strong>참고: 동영상은 독립적이므로 추가 리소스를 읽지 않고도 개념을 이해할 수 있습니까🙂돕기 위해 제공됩니다.
당신이 배울 내용
이 과정에서는 애플리케이션 구축을 시작하는 데 도움이 되는 응용 생성 AI에 중점을 둡니다.
- 생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 사항
- 프롬프트 기법
- 생성적 AI 애플리케이션 구축(RAG)
- 미세 조정의 기초
- 공통 과제 및 평가
- 생성 AI의 미래 동향
이 과정에서는 응용 개념을 이해하고 생성 AI를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둡니다.
전제 조건은 무엇입니까?
솔직히 이 과정은 모든 배경의 사람들이 자신이 선호하는 이해 수준에서 귀중한 통찰력을 얻고 참여하기를 바라는 과정입니다.
여기요? 다양한 배경을 가진 개인에게 제공되는 내용은 다음과 같습니다.
1. 컴퓨터 과학(CS) 배경이 없습니다.
이 과정에서는 새로운 용어를 소개할 수도 있고 일부 부분은 어려울 수도 있습니다.
2. CS 배경, 제한된 ML(머신러닝) 경험
소프트웨어 엔지니어이거나 기술 애호가라면 훈련 및 평가와 같은 ML 개념에 대한 기본적인 이해가 있을 것입니다.
3. ML 배경
ML 경험이 있지만 NLP 또는 LLM을 처음 접하는 경우 가장 큰 이점은 미니 프로젝트 및 보충 읽기 자료가 될 것입니다.
등록 방법:
강좌를 청강하거나 등록하는 두 가지 옵션이 있으며 둘 다 무료입니다!
과정 감사:
강좌 등록:
- 이 과정의 등록이 마감되었습니다. 언제든지 청강하실 수 있습니다(여기에서 동영상을 시청하고 콘텐츠에 액세스하세요)
- 등록된 참가자는 위에 언급된 모든 혜택과 더불어
- 향후 강좌 또는 이벤트에 관한 업데이트
- 수료증
강사 소개:
아이쉬와라 나레쉬 레간티는 캘리포니아에 있는 AWS-Generative AI Innovation Center에서 기술 리더로 일하고 있으며, 여기서 그녀는 중견 기업을 위한 생산 준비가 된 생성 AI 애플리케이션 구축을 목표로 하는 프로젝트를 이끌고 있습니다.
전문적이고 학문적인 활동 외에도 Aishwarya는 다양한 채널을 통해 교육에 적극적으로 기여하고 있습니다.
또한 그녀는 2022년에 멘토링 프로그램과 경력 중심 이벤트를 통해 현장의 신규 이민자를 지원하는 데 전념하는 기술 멘토링 커뮤니티인 The LevelUp Org를 공동 창립했습니다.
링크드인: https://www.linkedin.com/in/areganti/
인스타그램: https://www.instagram.com/aish_reganti/
YouTube: https://www.youtube.com/@aishwaryanr4606
강좌 동영상:
동영상은 태평양 표준시 기준 매일 오후 7시 30분에 여기에서 볼 수 있습니다.
🗓뤒잻ay 1: 생성적 AI란 무엇입니까(2024년 7월 8일)
주요 주제: AI, 생성 AI, 신경망, LLM(대형 언어 모델), 모델 교육
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 2: ChatGPT와 같은 LLM은 어떻게 교육을 받나요?
주요 주제: 훈련, 미세 조정, 강화 학습, 정렬
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 3: 프롬프트 엔지니어링의 기초(2024년 7월 10일)
핵심 주제: 프롬프트, 프롬프트 엔지니어링
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 4: 고급 프롬프트 엔지니어링(2024년 7월 11일)
핵심 주제: 사고의 연쇄 유도, 자체 개선, 자체 일관성, 제로샷, 퓨샷
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 5: 자동 프롬프트 엔지니어링(2024년 7월 12일)
주요 주제: 메타 프롬프트, 자동 프롬프트 엔지니어링
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 6: LLM 환각 및 원인(2024년 7월 13일)
주요 주제: 환각, 아첨, 환각의 원인
읽을 자료:
💻미니 프로젝트 1(GPT-3.5 지원 챗봇 구축)
이 미니 프로젝트에서는 다음을 수행하는 챗봇을 구축하는 데 도움이 되는 Deeplearning.AI의 1시간 과정을 완료하게 됩니다.
- 요약(예: 간결성을 위해 사용자 리뷰 요약)
- 추론(예: 감정 분류, 주제 추출)
- 텍스트 변환(예: 번역, 철자법, 문법 교정)
- 확장(예: 이메일 자동 작성)
전제조건: Python에 대한 지식
이 강좌는 누구나 무료로 수강할 수 있습니다.
즐거운 코딩하세요!!
🗓뤒잻ay 7: 컨텍스트 길이(2024년 7월 14일)
주요 주제: 정의, 건초 더미 속의 바늘 테스트, 중간에서 길을 잃다 문제
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 8: 검색 증강 세대(RAG)(2024년 7월 15일)
주요 주제: 기본 사항, RAG의 4단계
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 9:임베딩이란 무엇인가요?
주요 주제: 단어 벡터/임베딩, 의미 유사성, RAG의 임베딩
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 10:벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
주요 주제: 임베딩, 벡터 데이터베이스, 유사성 검색
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 11: LLM 평가(2024년 7월 18일)
핵심 주제: 평가 차원
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 12: 미세 조정(2024년 7월 19일)
주요 주제: 정의, 리소스
읽을 자료:
- https://learn.microsoft.com/en-us/ai/playbook/technology-guidance/generative-ai/working-with-llms/fine-tuning
- https://www.superannotate.com/blog/llm-fine-tuning
노트북 및 코딩 강좌/튜토리얼:
- https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide?tab=readme-ov-file#fine-tuning-tutorials
- Activeloop의 생산을 위해 LLM 교육 및 후속 조치
- DeepLearning.AI의 대응하는 그래픽 조정
- Brev.Dev의 자가 데이터에 대한 Mistal 결과 조정 튜토리얼
AI 동영상을 생성하는 앱(제가 만든 것과 유사)
🗓뤒잻ay 13: RLHF (2024년 7월 20일)
주요 주제: 정의, 조정, 보상 모델
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 14: 이력서용 AI 프로젝트(2024년 7월 21일)
읽을 자료:
🗓뤒잻 15일: LLM 에이전트(2024년 7월 22일)
주요 주제: 계획, 기억, 도구
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 16: 적대적 공격(2024년 7월 23일)
주요 주제: 탈옥, 공격
읽을 자료:
- https://www.discovermagazine.com/technology/adversarial-attack-makes-chatgpt-produce-objectionable-content
- 동영상에 표시된 탈옥 문서(링크)
🗓뤒잻ay 17: 새로운 AI 트렌드(2024년 7월 24일)
주요 주제: SLM, 다중 모드 모델, 에이전트, 구현된 AI
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 18: 소규모 언어 모델(2024년 7월 25일)
주요 주제: 지식 증류, 가지치기, 양자화
읽을 자료:
🗓뤒잻ay 19: AI 엔지니어 인터뷰 팁 1부(2024년 7월 25일)
주요 주제: AI 엔지니어 기술 체크리스트
🗓뤒잻ay 20: AI 엔지니어 인터뷰 팁 2부(2024년 7월 25일)
주요 주제: AI 엔지니어 인터뷰 구조