3. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)

• 1. AI 개요(Overviews)
• 2. 머신러닝(Machine Learning, ML)
• 3. 딥러닝(Deep Learning, DL)
• 4. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
• 5. 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)
• 6. 생성형 AI(Generative AI)
• 7. 강화학습(Reinforcement Learning, RL)
• 8. 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)
• 9. AI 윤리(AI Ethics)

1. AI 개요(Overviews)

1. AI 개요(Overviews)

2. 머신러닝(Machine Learning, ML)

1. AI 개요(Overviews)

3. 딥러닝(Deep Learning, DL)

1. 딥러닝 개요
2. Tensorflow
3. PyTorch
4. DNN(Deep Neural Network)
5. CNN(Convolutional Neural Network)
6. RNN(Recurrent Neural Network)
7. GAN(Generative Adversarial Network)

4. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)

1. NLP 개요
2. Embedding
3. Seq2Seq
4. Attention
5. Transgormer
6. GPT
7. BERT
8. Chatbot
9. VectorDB
10. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)

5. 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)

1. LLM 개요

2. LLM 활용(ChatGPT API / Ollama 사용 실습)

   1. ChatGPT API 활용

   2. Ollama 활용

      • Ollama 개요
      • Ollama 기초(설치 및 실행)
      • Ollama 기반 데이터 분석
3. LangChain
   1. LangChain 개요
   2. [LangChain 활용]
      • LLM + LangChain으로 데이터 처리하기
      • LLM + LangChain으로 대화하기
   3. LangChain 기반 LLM의 WebService 활용
4. Prompt Engineering
   1. 프롬프트 설계 기초와 최적화
   2. LLM을 활용한 데이터 생성 및 전처리
   3. 시나리오 기반 프롬프트 작성
   4. 텍스트 생성-심화
   5. 데이터 분석 및 요약-심화
   6. 사용자 맞춤형 프롬프트 설계
   7. GPT 응용 서비스 설계

6. 생성형 AI(Generative AI)

1. 생성형 AI 개요
2. 생성형 AI 작동 원리
3. 생성형 AI 활용사례

7. 강화학습(Reinforcement Learning, RL)

8. 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)

9. AI 윤리(AI Ethics)

1. AI 윤리 개요
2. AI 윤리와 전통 윤리
3. 인공지능의 사회적 문제
4. 인공지능과 규제