인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

기초는 알지만 실무 적용이 막막하신가요? 현업 경험을 녹여 복잡한 LLM 구조를 명쾌하게 풀어드립니다.

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

지금 이런 소개가 중요한가요? 당장 deepseek R1 모델을 쓰세요.

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.