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차세대 LLM 기반 지식증강 생성 AI 이론 과정
모집 마감
동남ICT이노베이션스퀘어
차세대 LLM 기반 지식증강 생성 AI 이론 과정
브랜드: 동남ICT이노베이션스퀘어, 과정명: 차세대 LLM 기반 지식증강 생성 AI 이론 과정모집개요
프로그램 요약
온라인, 파트타임
으로 진행되는무료
AI/ML
🎖️ 부트챌린지
입니다.선발절차에 코딩테스트는 없습니다.
👩💻 기초부터 취업까지 효율적으로 준비하고싶으신 분께 추천드리며,
- LLM
- RAG
- Transformer
- Attention
- 신경망
- 딥러닝
- 생성AI
- 지식증강생성AI
- 등을 배울 수 있습니다.
이 섹션에서는 부트캠프를 운영하거나 주관하는 회사의 정보를 카드 형태로 안내한다.
교육기관 정보
일정 & 수업
변경 가능성이 있으므로, 정확한 정보는 홈페이지에서 확인해주세요.
- 모집마감
- 2026.07.17모집 마감
- 수업일정
- 2026.07.20 ~ 2026.08.17약 4주 여정
- 요일시간
- 월, 화, 수, 목, 금 / 16:00 ~ 20:00
- 모집정원
- 20명
- 수업방식
- 온라인 라이브 강의, 녹화본 미제공
- 학습장비
- 개인 PC 필요 (캠,마이크 필수)
- 수업형태
- 온라인
- 대상지역
수강료 & 지원금
- 내배카
- 내일배움카드가 필요하지 않아요.💳
- 수강료
- 무료
지원자격을 꼭 확인해주세요.
필수
- 인공지능 분야 및 데이터분야에 관심있는 재학생, 졸업생, 재직자, 취업준비생 상경계열, 공과계열 자격증 활용이 가능한 모두
이런 분들이 신청하면 좋아요.
- 01인공지능 분야 및 데이터분야에 관심있는 재학생, 졸업생, 재직자, 취업준비생
- 02상경계열, 공과계열 자격증 활용이 가능한 모두
이렇게 성장할 수 있어요.
- 01인공지능 모델의 발전 과정을 Perceptron, 다층 신경망, RNN, Attention, Transformer, LLM으로 이어지는 흐름 속에서 체계적으로 이해
수강 후에 주어지는 혜택이에요.
- 01교재 제공
- 02수료증 발급
커리큘럼
교육과정의 커리큘럼 정보를 안내한다.
커리큘럼
| 차수 | 세부 교육 내용 | 교육일시 | 교육시수 | 강사명 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 인공지능 윤리교육 | 2026.7.20.(월) 16:00~18:00 | 2H | 김형주 |
| 2 | 오리엔테이션: 인공지능 발전 흐름 | 2026.7.21.(화) 16:00~19:00 | 3H | 진효진 |
| 3 | 지식증강 생성 AI 개요: 언어모델, 대규모 언어모델, 지식증강 생성 AI | 2026.7.22.(수) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 4 | 인공지능 수학: 벡터, 행렬, 미분, Chain Rule, Gradient 개념 | 2026.7.23.(목) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 5 | 신경망 기본 이론 1: Perceptron과 선형 모델 | 2026.7.24.(금) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 6 | 신경망 기본 이론 2: 다층 퍼셉트론과 활성화 함수 | 2026.7.27.(월) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 7 | 신경망 학습 이론 1: Forward Propagation, Backpropagation | 2026.7.28.(화) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 8 | 신경망 학습 이론 2: SGD, Momentum, Adam, Overfitting, Generalization | 2026.7.29.(수) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 9 | 신경망 학습 이론 3: Regularization, Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization, Embedding | 2026.7.30.(목) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 10 | 순환 신경망 이론 1: RNN, BPTT | 2026.7.31.(금) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 11 | 순환 신경망 이론 2: LSTM, GRU, Seq2Seq | 2026.8.3.(월) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 12 | Attention 이론 1: Query, Key, Value, Attention Score, Softmax, Context Vector | 2026.8.4.(화) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 13 | Attention 이론 2: Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding | 2026.8.5.(수) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 14 | Transformer 이론 1: Encoder, Decoder, Residual Connection, Feed Forward Network | 2026.8.6.(목) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 15 | Transformer 이론 2: Encoder-Decoder Attention, Decoder-only Transformer, LLM | 2026.8.7.(금) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 16 | LLM 이론 1: Tokenization, Embedding, Next Token Prediction, Pre-training | 2026.8.10.(월) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 17 | LLM 이론 2: Fine-tuning, Instruction Tuning, Alignment, Prompting, In-context Learning | 2026.8.11.(화) 16:00~20:00 | 4H | 진효진 |
| 18 | 지식증강 생성 AI 이론 1: RAG, Retriever-Generator, Dense Retrieval, Embedding Search, Vector Database | 2026.8.12.(수) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 19 | 지식증강 생성 AI 이론 2: CAG, KAG, GraphRAG, 캐시 기반 생성, 지식그래프 기반 추론 | 2026.8.13.(목) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 20 | 지식증강 생성 AI 이론 3: Hallucination, Bias, 개인정보, 저작권, 사실성 평가, 안전성 | 2026.8.14.(금) 16:00~20:00 | 4H | 박지성 |
| 21 | 지식증강 생성 AI 기술 동향 | 2026.8.17.(월) 16:00~19:00 | 3H | 박지성 |