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YSDA course in Natural Language Processing
해결하는 문제
이 프로젝트는 자연어 처리(NLP)를 학습하기 위한 포괄적이고 체계적인 커리큘럼을 제공합니다. 단어 임베딩과 같은 기초 개념과 대규모 언어 모델(LLM), 에이전트, 프로덕션 시스템과 같은 현대의 고급 주제 사이의 간극을 메웁니다.
작동 방식
이 과정은 14주 모듈로 구성되며, 각 모듈에는 강의 자료, 인터랙티브 세미나, 실습 과제가 포함됩니다. 학생들은 기본 언어 모델을 처음부터 구축하는 것부터 사전 학습된 모델을 미세 조정하고, RAG 아키텍처를 구현하며, AI 에이전트를 배포하는 것까지 진행합니다.
대상 독자
단어 벡터의 수학적 기초부터 LLM 기반 시스템 배포의 실질적인 엔지니어링 과제까지, NLP에 대한 깊은 기술적 이해를 쌓고자 하는 학생과 실무자를 위해 설계되었습니다.
주요 특징
- 고전적인 카운트 기반 방법부터 최신 LLM 기술까지 NLP의 전체 범위를 다룹니다.
- PEFT(LoRA), RLHF, 양자화, 증류에 대한 실용적인 모듈을 포함합니다.
- AI 에이전트, 멀티모달 모델, 프로덕션용 LLM 시스템 구축에 대한 전용 섹션을 제공합니다.
- 모든 주제에 대해 인터랙티브 강의 자료와 코딩 세미나를 제공합니다.
- 전문가 협업 팀이 개발하고 30명 이상의 기여자가 개선했습니다.
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