대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해
아리가람
챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.
중급이상
NLP, gpt, 인공지능(AI)
ChatGPT 같은 LLM을 연구나 업무에 적용하려는 개발자 및 기획자
AI 기반 서비스에 관심 있는 창업가 및 사업자
LLM을 고도로 활용해 연구 논문 등을 작성하고 싶은 연구자 및 학계 종사자
현재 강의를 완성해 가고 있는 중입니다. 강의를 완성해 가면서 점진적으로 가격을 조정할 예정입니다. 그러므로 더 일찍 구매하신 분은 상대적으로 더 저렴하게 구매하실 수 있는 대신, 강의가 다 완성될 때까지 (수시로 보강하겠지만) 오래 기다리셔야 하는 단점이 있습니다. 이러한 점을 고려해서 구매를 결정해 주시기 바랍니다.
2025.08.29
아직 강의를 완성하지 못한 상태에서 일부 수업 내용을 먼저 공개합니다.
@article{Saravia_Prompt_Engineering_Guide_2022, author = {Saravia, Elvis}, journal = {https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide}, month = {12}, title = {{Prompt Engineering Guide}}, year = {2022}}
Prompt-Engineering-Guide의 저작권 허락 계약 조항 (근거 1: https://www.promptingguide.ai/about )
Prompt-Engineering-Guide의 저작권 허락 계약 조항 (근거 2: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide#license)
Copyright (c) 2022 DAIR.AI
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
위 출처에 담긴 구성과 내용 중 일부를 저자가 부여한 MIT 라이선스(아래 내용을 참고해 주세요)에 근거해 필요한 내용을 [보충]하고, 불필요한 내용을 삭제하며, 여러 가지 부외적인 설명을 대폭 추가했습니다(혹시 저작권 침해 여지가 있는 부분이 있다면 저에게 알려 주시면 즉시 해당 부분을 수정하거나 삭제하겠습니다). 그러므로 원서의 저작권 허락 계약과 별개로 이 강의는 저작권 보호 대상임을 유념해 주시기 바랍니다.
ChatGPT, GPT-4, LLaMA…
이제 AI는 우리의 생각을 텍스트로, 코드로, 데이터로 바로 구현합니다.
그런데 왜 똑같이 사용해도 누군가는 놀라운 결과를 만들고,
누군가는 엉뚱한 답변만 받을까요?
비밀은 프롬프트 엔지니어링에 있습니다.
이 강의에서는 단순한 사용법을 넘어, AI에게 원하는 답을 정확하게 이끌어내는 전략과 기술을 알려드립니다.
"프롬프트 엔지니어링 완전 정복"
“AI에게 원하는 답을 정확히 얻어내는 기술”
왜 같은 AI도, 결과가 이렇게 다를까요?
→ 차이는 프롬프트에 있습니다.
이 강의에서는…
LLM의 원리와 구조
효과적인 프롬프트 설계
최신 프롬프팅 기법과 실전 응용
을 모두 다룹니다.
최신 기법 완전 정리
제로샷·퓨샷·CoT·ToT·ReAct·멀티모달·그래프 프롬프팅까지 한 번에
윤리·보안 교육 포함
적대적 프롬프팅 방어, 편향성 완화, 사실성 검증 등 안전한 AI 활용법
입문 & 환경 세팅 – LLM 환경 구성, 프롬프트 기본 구조와 설계 요령
핵심 기법 – 제로샷·퓨샷·CoT·자기 일관성·ToT·ReAct·멀티모달·그래프 프롬프팅
응용 프로젝트 – 합성 데이터셋 제작, 코드 생성, PAL 활용, RAG 연계
안전과 책임 – 환각(Hallucination) 최소화, 편향성 완화, 보안 취약점 대응
AI 개발자: 더 나은 LLM이나 더 나은 RAG 시스템을 개발하고 싶은 분
서비스 개발자: AI 서비스나 앱에 LLM 기능을 적용하고 싶은 분
기획자·창업가: AI를 비즈니스 아이디어에 접목하고 싶은 분
교육·연구 전문가: 강의, 논문, 보고서 작성 등에서 AI를 적극 활용하려는 분
AI 파워 유저 지망생: ChatGPT 같은 LLM들을 “진짜 똑똑하게” 쓰고 싶은 모든 사람
원하는 결과를 뽑아내는 프롬프트 설계 능력
최신 AI 프롬프팅 기법의 실전 적용력
데이터·코드·콘텐츠 생산에 대한 생산성 혁신
안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 구현 기반
학습 대상은
누구일까요?
효율적인 LLM 프롬프트 설계 능력 습득
최신 AI 프롬프팅 기법과 응용 전략 활용
안전하고 윤리적인 AI 시스템 구현 기반 마련
선수 지식,
필요할까요?
ChatGPT 같은 LLM 사용 경험
전체
86개 ∙ (8시간 41분)
해당 강의에서 제공:
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