로컬 LLM(Local LLM) 활용 가이드 Part 1 - small LLM(sLLM) 활용하기 & LLM의 성능 평가(Evaluation) 및 개선하기
AISchool
다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.
Intermediate
인공지능(AI), LLM, LangChain
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
김한주
다른데서 찾아볼 수 없었던 실전 강의였습니다. 예제 풀이 느낌이 아니라 회사 프로젝트 같아서 좋은 경험이 되었어요. 깃헙 블로그로 포트폴리오까지 짤 수 있어서, 취업에 도움이 될 것 같아요.
5.0
forever
GitHub로 포트폴리오 블로그를 만들수 있어서 큰 도움이 되었습니다. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다~.
5.0
jsbb8811
순서대로 실습과정을 설명해주셔서 이해가 쉬웠어요. 프로젝트랑 포트폴리오 블로그까지 한번에 만들수 있어서 취업을 준비하는데 많은 도움이 될 것 같아요. 좋은 강의 감사합니다.
최신 Object Detection 모델인 CenterNet을 이용한 Object Detection 프로젝트 진행경험
글로벌 IT 기업인 Airbnb 데이터 사이언스팀에서 수행한 프로젝트와 동일한 클론 프로젝트 경험
GitHub Pages를 이용한 나만의 AI 포트폴리오 페이지 만들기
AI 프로젝트 경험을 쌓고 싶다면? 👩💻
클론 프로젝트 + 깃헙 블로그 제작까지!
수강 전 확인해주세요!
<차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원> 섹션 11
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 1
<차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원> 섹션 12
Airbnb 데이터 사이언스 팀의 프로젝트를 따라 제작하며 AI 프로젝트 진행 경험, GitHub 블로그를 통한 AI 포트폴리오 홈페이지 제작 두 가지를 한번에 준비할 수 있습니다.
학습 대상은
누구일까요?
AI 포트폴리오 블로그를 만들고 싶으신 분
AI 엔지니어로 취업이나 이직을 원하시는 분
AI 프로젝트 진행 경험을 쌓고 싶으신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 사용경험
선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 혹은 [차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원] 수강경험
9,515
명
수강생
725
개
수강평
354
개
답변
4.6
점
강의 평점
31
개
강의
전체
37개 ∙ (5시간 50분)
전체
9개
4.6
9개의 수강평
월 ₩19,800
5개월 할부 시
₩99,000
지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!