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Natural Language Processing

(For Product Managers) Fundamentals of LLM and Understanding LLM-Based Service Planning

Describes the need for LLM, its technical background, and basic concepts.

(3.9) 7 reviews

84 learners

  • arigaram
llm
chatgpt
생성형ai
ai서비슀
NLP
gpt
AI
ChatGPT
LLM

What you will gain after the course

  • Why are LLMs needed?

  • What's LLM's core technology?

  • What is the difference between Language Models (LM) and Large Language Models (LLM)?

  • Why is 10B the standard for LLMs?

  • What is emergence seen in LLMs?

🧭Important Notes

I am currently in the process of completing this course. I plan to gradually adjust the price as I finish the course. Therefore, those who purchase earlier can buy it at a relatively lower price, but they will have the disadvantage of having to wait longer until the course is fully completed (though I will continuously add supplementary content). Please consider this when making your purchase decision.

📋Change History

  • November 4, 2025

    • We plan to republish the sections where videos were posted (Section 1 ~ Section 7) with reduced difficulty and enhanced content. Each lesson will be replaced with reinforced videos and enhanced lesson materials without prior notice.

  • September 17, 2025

    • I changed the lecture title from '(For Planners) Basic Understanding of LLM' to '(For Planners) Understanding LLM Basics and LLM-Based Service Planning'. This is because the newly added practical sections (8~17) cover LLM-based practical planning methods.

  • September 10, 2025

    • I've added ten sections (Section 8 ~ Section 17) that belong to the [Practical] and [Advanced] courses. The added sections are not just for understanding LLMs, but for planners who want to apply LLMs. At the same time, I've also converted the previously private sections (Section 6 ~ Section 7) to public.


  • August 22, 2025

    • I have changed the supplementary sections that are not yet completed, namely the classes belonging to the [Advanced] course, to private status. I plan to make each section public as they are completed in the future. This is a measure to reduce confusion among students, so I would appreciate your understanding.

  • July 31, 2025

    • 1. I have divided and re-uploaded the existing Lessons 4, 5, and 6. The content is the same, but I split the existing lessons into approximately 10-minute lessons because they were too long.

    • 2. We have released the table of contents for two supplementary sections. We plan to post each lesson video and course materials.

📚 Course Objectives

Artificial intelligence, particularly Large Language Models (LLMs), has become a core technology in modern IT services and business. This course aims to provide planners with comprehensive and systematic guidance from basic understanding of LLMs to practical application strategies. It breaks down principles and concepts step by step so that planners without technical backgrounds can easily understand, and develops the essential competencies needed to effectively plan, collaborate, and manage LLMs in practical work settings.

📚 Target Audience

  • Product managers who are new to or interested in AI service planning

  • PM collaborating with developers, designers, and others

  • Business manager reviewing LLM adoption

  • Professionals who want to understand the complete picture from LLM operating principles to practical applications

  • Those who want to understand NLP, LLM, GPT, Artificial Intelligence (AI), and ChatGPT

📚 Course Content

Section 1. Why LLMs are Needed

  • Key Content: Introduction to the definition and development background of LLM, importance in business and service planning, specific use cases

  • Feature: Guides clear recognition of the necessity for LLM adoption from a planner's perspective

Section 2. LLM Technical Background: Artificial Intelligence Overview

  • Key Content: Basic concepts of artificial intelligence and machine learning, types of learning, relationship with deep learning

  • Features: Establishes a technical foundation for LLM by comprehensively understanding AI technology

Section 3. LLM Technical Background: The Role of Deep Learning

  • Key Content: Deep learning operating principles, explanation of major architectures (CNN, RNN, Transformer), limitations and future of deep learning

  • Features: Focus on Transformer architecture, in-depth exploration of core LLM development technologies

Section 4. LLM Technical Background: Natural Language Processing (NLP)

  • Key Content: Definition of NLP, major tasks, core technologies, limitations and challenges

  • Feature: Supporting understanding of the essence of 'language' problems that LLMs handle

Section 5. LLM Basic Concepts

  • Core Content: Language model concepts, LLM structure, key features and components, development process

  • Features: Systematizing essential knowledge for understanding LLM operating principles

[Supplementary Lecture] Section 6. Understanding LLM Operations

  • Key Content: Input processing, answer generation mechanism, result diversity (Sampling), prompt influence, prompt design basics, API usage flow

  • Features: Intuitive understanding of LLM in 'flow' units, acquiring core concepts for collaboration between planning and development

[Supplementary Lecture] Section 7. LLM Utilization Strategies

  • Key Content: Service planning considerations, LLM utilization type classification, key feature introduction, UX design points, prompt-centered development and fine-tuning, collaboration coordination methods, performance metrics understanding

  • Features: Focus on practical know-how that can be immediately applied to actual planning scenarios

📚 Lecture Format

섹션 1

I will explain the detailed content while taking notes based on the related materials.

섹션 2

Explains technical content step by step so that it can be understood even without technical background knowledge.

섹션 3

It provides sufficient explanation to help understand the fundamental principles of LLMs.

📚 Learning Effects

Improved Technical Understanding

  • Learn the operating principles of LLMs and deep learning-based technologies in an easy and systematic way to build a solid technical foundation.

Practical Planning Skills Enhancement

  • Learn essential prompt strategies, API understanding, and collaboration points when designing LLM services to enhance your ability to execute real projects.

Improving Collaboration Communication

  • You can proactively recognize communication issues that may arise when collaborating with various roles such as developers, designers, and PMs, and effectively coordinate to resolve them.

Quality Assessment and Improvement Capability Acquisition

  • You can learn the key metrics for evaluating LLM output quality to systematically manage service completeness.

📚 How to Use the Course and Expected Benefits

Usage Guide

  • It is structured so that planners can learn independently on their own, but it can also be efficiently utilized in team workshops or study groups.

  • Concept organization and problem-solving abilities are maximized when engaging in repeated learning before and after practical application.

Expected Effects

  • Increased project success rate through overall improvement of LLM-related planning capabilities

  • Reducing misunderstandings and conflicts that arise during collaboration

  • Improving service completeness and user satisfaction

  • Securing differentiated planning competitiveness aligned with the latest AI trends

Pre-enrollment Reference Information

Practice Environment

  • This is a theory-focused lecture, so no special practice environment is required.

  • However, it's good to practice virtual planning using tools like ChatGPT.

Learning Materials

  • Learning materials format provided: Lecture materials provided in PDF format

  • Volume and Capacity: Learning materials provided for each class

Prerequisites and Important Notes

  • No special prior knowledge is required. This is because we also explain the background knowledge needed for planning LLM application services.

🚀 Get started right now!

Take your first step in future AI service planning with this course.

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Who is this course right for?

  • A product manager who wants to systematically plan an LLM-integrated service.

  • Executives preparing for LLM application business

  • Developer working on an LLM integration project

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Courses

IT가 췚믞읎자 직업읞 사람입니닀.

닀양한 저술, 번역, 자묞, 개발, 강의 겜력읎 있습니닀.

Curriculum

All

120 lectures ∙ (16hr 13min)

Course Materials:

Lecture resources
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Reviews

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  • hyunjoo7779195님의 프로필 읎믞지
    hyunjoo7779195

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    37% enrolled

    難しいです😭

    • arigaram
      Instructor

      ありがずうございたす。時間をかけお補完しおいきたす。すでに補完䜜業に着手しおおり、着実に講矩を再アップロヌドしたすので党お再アップロヌドするには数ヶ月かかる可胜性がありたす、たた芋おいただければ感謝いたしたす。

    • arigaram
      Instructor

      ずりあえず授業1-1を補匷しおみたした。以前の授業1-1ず改蚂版授業1-1を比范しおみお、改蚂版のような圢でもっず詳しく説明すればよいか教えおいただければありがたいです。

  • jwanpark2009님의 프로필 읎믞지
    jwanpark2009

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    • arigaram
      Instructor

      ありがずうございたす。

  • chaeyoonlim7334님의 프로필 읎믞지
    chaeyoonlim7334

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      ありがずうございたす。

  • hheekim0825님의 프로필 읎믞지
    hheekim0825

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    • arigaram
      Instructor

      ありがずうございたす。

  • sjlim89672727님의 프로필 읎믞지
    sjlim89672727

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    • arigaram
      Instructor

      ありがずうございたす。

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プロンプト゚ンゞニアリング完党攻略

arigaram

この講矩は倧芏暡蚀語モデル(LLM)や生成型人工知胜を効果的に掻甚するための栞心技術であるプロンプト゚ンゞニアリングを䜓系的に孊習する過皋です。 基瀎理論から実戊技法、そしお最新応甚事䟋ずセキュリティ・倫理問題たで幅広く扱い、LLMベヌスサヌビス開発者・デヌタサむ゚ンティスト・AI䌁画者すべおに実質的な助けを提䟛したす。

䞭玚以䞊

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ChatGPTのような倧芏暡蚀語モデルの基本原理を、理論を䞭心に説明したす。

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自然蚀語凊理技術の出発点から、最新のLLMモデルに至るたでの過皋で開発された様々な蚀語モデルを詳现に説明したす。

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今はAIを掻甚しお開発する時代。AIをより良く掻甚し、より優れた、より正確なコヌドやドキュメントを䜜成する方法が必芁なので、それに合った方法を提案したす。

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1日で理解するAIベヌスフルスタック開発実務トラックゞュニア向け講矩サムネむル

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ゞュニア開発者が人工知胜を開発ツヌルずしお掻甚し、䌁画からコヌド䜜成、デプロむ、怜蚌に至る党䜓的な開発プロセスを理解できるようにするこずで、AI時代に必芁なフルスペクトラムFull-Spectrum胜力を身に぀けお生存し、発展できるようにしたす。

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Prototyping, crud

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問題化「開発の無駄」を枛らす基瀎胜力講矩サムネむル

問題化「開発の無駄」を枛らす基瀎胜力

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問題化Problematizationは、問題提起、問題䜜成などずも翻蚳される甚語です。そしお、問題蚭定や問題定矩ずも翻蚳され埗たす。芁請事項や垞識のような既知の事実に察し、新しい芳点から疑問を呈し、問題を定矩し、この問題を解決する方法を組み立おおいく過皋が含たれおいる抂念です。問題化はあらゆる開発の出発点ずなるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されおいないテヌマです。プロゞェクトを遂行するこずやプログラムを開発するこずも、実は問題を解決する蚈画を立おる䜜業です。぀たり、問題化ず関連があるずいうこずです。 問題を解決するには、たず問題が明確に定矩されおいる必芁がありたす。しかし、ほずんどの堎合、曖昧な芁請の圢で問題が䞎えられたす。したがっお、曖昧な芁請を明確な問題に倉える力があっおこそ、䞍必芁な「開発の無駄」を枛らし、協業は円滑になり、ナヌザヌの真のニヌズを正確に把握するこずができたす。この講矩は、実践事䟋ずツヌルを通じお、問題を「構成する思考」を蚓緎するよう手助けしたす。

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生成AIたたはLLMをベヌスにRAG怜玢拡匵生成Retrieval-Augmented Generationシステムを構築しおも、望む性胜が埗られず、適切な解決策が芋぀からない堎合はどうすればよいでしょうか 本講矩では、認知負荷Cognitive Load理論に基づき、RAG性胜を改善する方策を提瀺したす。この講矩を通じお、LLMコンテキストりィンドりの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習埗できたす。チャンクChunkのサむズず構造蚭蚈、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性胜評䟡、実践技法などを網矅する実務レベルの理論講矩です。

䞭玚以䞊

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䌁画者のためのLLMアプリケヌションのためのサヌビスデザむン講矩サムネむル

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生成AIの䞀皮であるLLMを基盀ずしお構築するアプリケヌションやりェブサヌビスを䌁画する際に必芁ずなる「サヌビスデザむン」の抂念ず方法を習埗できたす。

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LLM, Generative AI

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Java呜名講矩サムネむル

Java呜名

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「名前を䞀぀倉えただけなのに、コヌドが倉わりたした。」 可読性の高いコヌドの栞ずなる、「読たれる名前付け」を原理から事䟋たでたずめたした。 読みやすい名前がコラボレヌションの始たりです。

初玚

初玚

naming-conventions, naming, renaming

Java呜名講矩サムネむル

Java呜名

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セキュアコヌディング(Secure Coding)の分割講矩サムネむル

セキュアコヌディング(Secure Coding)の分割

arigaram

シキュアコヌディングSecure Coding: セキュアコヌディングが䜕か党く知らなくおも理解できるようになる講矩です。 基本的なセキュアコヌディングの抂念を習埗埌、りェブサヌビスのセキュリティを䞭心に解説したす。 OO倧孊䞻催の特別講矩ずしお行われたものです。 160以䞊の゜ヌスコヌドを豊富なコメント付きで提瀺し、実務で即座に䜿える栞心テヌマず技法をピンポむントで理解できるようになりたす。

初玚

初玚

security training, Penetration Testing, security

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クリヌンコヌディング料理の比喩で簡単に孊ぶ良いコヌド䜜成技術講矩サムネむル

クリヌンコヌディング料理の比喩で簡単に孊ぶ良いコヌド䜜成技術

arigaram

👚‍🍳 コヌドを料理するように、きれいに、矎味しく 『クリヌンコヌディング』は、料理に䟋えおクリヌンコヌディングを楜しく孊ぶ料理人のような開発者のコヌド料理教宀です。🍜

初玚

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Team Collaboration Tool, Coding Test, Refactoring

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CrewAIずLLMで人工知胜刀事を䜜る講矩サムネむル

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LLMベヌスのマルチ゚ヌゞェント技術の実装を可胜にするCrewAI、知識グラフ、掚論システムを結合し、AI刀事を䜜っおみたす。

䞭玚以䞊

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今や本圓に誰でも、たった䞀日で自分だけのサヌビスを䜜るこずができる時代です。 前回のバむブコヌディングワヌクショップでは、バむブコヌディングずは䜕かを盎接䜓隓し、自分が䜜りたいサヌビスのフロント芋える画面を誰でも完成させお配垃たで行うこずが目暙でしたが、 今回のワヌクショップは単に芋えるサヌビスを䜜るこずに留たらず、実際のナヌザヌを具䜓的に想像し、「このサヌビスを誰が、なぜ䜿うのか」に集䞭する開発方匏を重芁に扱いたす。参加者はワヌクショップを通じお自分だけのサヌビスを䜜りながら、自然にタヌゲットナヌザヌず解決すべき問題を明確に定矩する方法を孊ぶこずになりたす。 バむブコヌディングが初めおの人でも倧䞈倫ですコヌディングを知らなくおも、開発を知らなくおも十分です 単玔に真䌌しお䜜るのではなく、本圓に䜿甚可胜なサヌビスを盎接䜜り出す経隓を今回のワヌクショップで䜓隓しおみおください

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人工知胜はどのように考え、孊ぶのか 機械孊習完党攻略

momo7777322031

䞖界を倉えるAIの党おをたった4講で完党攻略 第1講. 人工知胜の本圓の正䜓 AIは魔法ではない。人間の「知胜」を数匏のように分析しお䜜ったデゞタル頭脳 賢いふりをする人工知胜の栞心構造を培底的に解明したす。 第2講. アルゎリズム、AIの創造的思考法 悩むAIはどのようにしお答えを芋぀けるのか 囲碁を打ち、道を探し、あなたの怜玢結果を予枬するAIの戊略を盎接芋おみたしょう。 第3講. AIハヌドりェア、想像を珟実に倉える゚ンゞン あなたのスマヌトフォンの䞭のチップがAIの心臓だ。 CPU、GPU、TPU、そしお未知のその名前たですべお解剖したす。 第4講. マシンラヌニングずディヌプラヌニングの倧激突 AIが「孊ぶ」ずいうのは䞀䜓どういう意味なのか 叀兞的なルヌルベヌスAIから、最近話題のChatGPTたで孊習の進化を远跡したす。

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Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

人工知胜はどのように考え、孊ぶのか 機械孊習完党攻略講矩サムネむル

人工知胜はどのように考え、孊ぶのか 機械孊習完党攻略

momo7777322031

AIを効率的に操䜜しようChatGPTプロンプト゚ンゞニアリング Part. 1講矩サムネむル

AIを効率的に操䜜しようChatGPTプロンプト゚ンゞニアリング Part. 1

usefulit

AIから望む答えを正確に匕き出す「プロンプト゚ンゞニアリング」の栞心技術を孊びたす。 超初心者の第䞀歩から専門家の実戊応甚たで、AI掻甚胜力を最倧化したしょう

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ChatGPT, prompt engineering, Generative AI

AIを効率的に操䜜しようChatGPTプロンプト゚ンゞニアリング Part. 1講矩サムネむル

AIを効率的に操䜜しようChatGPTプロンプト゚ンゞニアリング Part. 1

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倧芏暡蚀語モデル、栞心だけ玠早く講矩サムネむル

倧芏暡蚀語モデル、栞心だけ玠早く

haesunpark

<倧芏暡蚀語モデル、栞心だけ玠早く!>(むンサむト、2025)を基にしたLLMの理論ず実戊䟋題を扱う講矩です。

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Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

倧芏暡蚀語モデル、栞心だけ玠早く講矩サムネむル

倧芏暡蚀語モデル、栞心だけ玠早く

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DDPMからDDIMたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 I講矩サムネむル

DDPMからDDIMたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 I

Sotaaz

この講矩は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過皋を論文ずコヌドで完党制芇する実戊䞭心のマスタヌクラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)ずDDIMなど、生成AIの栞心モデルたちを論文原理から盎接実装しながら孊習したす。 各モデルの登堎背景、数匏、ネットワヌク構造(U-Net、VAE、Transformer)、孊習過皋(Noise Schedule、Denoising Step)、そしお性胜向䞊を導いたアむデアたちを段階別に分析したす。受講生はすべおのモデルをPyTorchベヌスで盎接コヌディングし、論文を理解するこずに留たらず「再珟し応甚できる実務胜力」を埗るこずになりたす。 たた、モデル間の違いず発展の流れを比范し、どのように拡匵されるかを明確に理解するようになりたす。 この講矩は理論・コヌド・実習を䞀぀に、研究者・開発者・創䜜者すべおに生成モデルの進化を䜓系的に習埗できる旅皋を提䟛したす。 論文を「読むこず」を超え、盎接実装しながら「理解し再創造」する経隓を今始めおください。

初玚

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Python, Deep Learning(DL), AI

DDPMからDDIMたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 I講矩サムネむル

DDPMからDDIMたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 I

Sotaaz

誰でも簡単に孊べる生成型AI基瀎講矩サムネむル

誰でも簡単に孊べる生成型AI基瀎

aitutorlab

生成AIに察しお挠然ずした奜奇心はあるものの、どこから始めればいいのかわからなかったなら、たさにこの講矩が正解です。AI技術の栞心原理を明確か぀簡朔に説明し、誰でも玠早く本質を把握できるよう構成したした。単に「䜕なのか」を知るこずを超えお、なぜそのように動䜜するのか、そしおどのように掻甚すべきかたで深く扱いたす。この講矩は急倉するAI時代においお、皆さんが自信を持っお胜動的に技術を掻甚できるよう支揎する最も確実な出発点ずなるでしょう。

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ChatGPT, gemini, AI

誰でも簡単に孊べる生成型AI基瀎講矩サムネむル

誰でも簡単に孊べる生成型AI基瀎

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LDMからDiTたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 II講矩サムネむル

LDMからDiTたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 II

Sotaaz

この講矩は、LDMLatent Diffusion ModelからDiTDiffusion Transformerたで、生成AIの栞心技術発展を完党解剖する実戊型マスタヌクラスです。 LDMの朜圚空間ベヌス孊習原理ずStable Diffusionの構造、そしお最新のDiffusion Transformerの実装方匏を論文ずコヌドで盎接分析したす。 受講生はPyTorchベヌスでLDM、CFGClassifier-Free Guidance、DiTモデルを盎接実装し、生成モデルの最新トレンドず構造的進化を䜓系的に習埗したす。

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Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion

LDMからDiTたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 II講矩サムネむル

LDMからDiTたで、実装しながら孊ぶDiffusion完党攻略 II

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[無料] Notion MCP: 入門から掻甚たで講矩サムネむル

[無料] Notion MCP: 入門から掻甚たで

dakgangjung123

この講矩は、Notion APIの基瀎を固め、AIClaudeを連携しおNotionを自動化するNotion MCP掻甚法を孊ぶ過皋です。API公匏ドキュメントに埓っおブロック、ペヌゞ、デヌタベヌスを盎接制埡する方法を身に぀け、最終的には自然蚀語コマンドプロンプトだけでデヌタベヌスを生成し、テキストファむルの内容を分析しお自動的にペヌゞを远加する実戊プロゞェクトを完成させたす。

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AI, Model Context Protocol, claude

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