1. LLM 개념 이해
NLP(자연어처리)와 LLM(Large Language Model) 개념, 발전방향 이해
임베딩의 개념과 실습

2. OpenAI API 활용 실습 
OpenAI API (GPT 등)의 기능과 활용 방법

3. Hugging Face 오픈소프 모델 활용
최신 오픈 소스 모델 LLAMA3 활용 실습

4. LangChain 프레임워크
LangChain 프레임워크 구성
LangChain Memory, Prompt 활용 실습

5. LLM의 RAG 구성 실습과 벡터DB 구축
벡터DB 기초 개념과 Faiss, ChromaDB 활용 실습
LLM RAG 구성의 어플리케이션 개발 실습
LangChain 프레임워크 기반의 Open API 활용과 허깅페이스 LLM 활용 실습

6. LLM 모델의 평가지표와 GPU 메모리 계산
LLM 모델의 평가지표(Rouge, BLEU 등) 소개와 모델 Evaluation
LLM 사용시 GPU 메모리 Usage 계산

• 자연어 처리(NLP)에 관심 있는 개발자 및 연구자:

  • LLM과 NLP의 기본 개념을 이해하고자 하는 분
  • 최신 LLM 모델과 오픈소스 도구를 활용한 프로젝트를 진행하고자 하는 분

• AI 및 머신러닝 엔지니어:

  • OpenAI API와 Hugging Face 모델을 실제 프로젝트에 적용하고자 하는 분
  • LangChain 프레임워크를 활용한 애플리케이션 개발에 관심 있는 분

• 데이터 사이언티스트 및 분석가:

  • LLM의 RAG 구성 및 벡터 데이터베이스 활용법을 배우고자 하는 분
  • LLM 모델의 성능 평가와 GPU 메모리 사용 계산 방법에 대해 알고자 하는 분

• AI 스타트업 창업자 및 기술 리더:

  • 최신 AI 기술 트렌드와 실습을 통해 회사 또는 프로젝트에 적용하고자 하는 분
  • LLM 기반 애플리케이션 개발을 통해 비즈니스 가치를 창출하고자 하는 분

• 컴퓨터 공학 및 관련 전공 학생:

  • LLM과 관련된 최신 기술을 배우고 실습해보고자 하는 분
  • AI 및 머신러닝 분야에서의 연구 및 개발 역량을 키우고자 하는 분