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우리 조직에 맞는 LLM 도입 및 활용 방안

우리 조직에 맞는 LLM 도입 및 활용 방안

생성형 AI 시장의 동향과 효과적인 엔터프라이즈 LLM 도입 및 활용 방안을 모색
Last updated 6/2024
Korean

What you'll learn

  • 우리 조직에 맞는 LLM 도입 전략을 수립할 수 있다
  • LLM 및 인공지능 최신 트랜드에 대해 이해할 수 있다
  • LLM을 도입하기 위한 프로세스, 인프라 구축, RAG 등에 대해 인지할 수 있다
  • 전사 차원의 LLM 활용 전략을 수립하고 운영할 수 있다

Course content

1 section • 6 lectures • 3h 18m total length
  • BI 매트릭스 배영근 대표 : 비즈니스데이터분석의 미래26:10

    비아이매트릭스는 데이터 분석, 시각화 등 비즈니스인텔리전스(BI) 업무에 특화한 로우코드 개발 플랫폼 기업입니다. 특히 로우코드 플랫폼 '아우디(AUD) 솔루션'과 서비스를 제조, 유통, 건설, 서비스, 금융 등 다양한 분야의 1천여 개 주요 대기업과 공공분야에 제공하고 있습니다.

  • 한국MS 이건복 상무: 생성 AI 동향과 엔터프라이즈 LLM 구축 방안38:37

    마이크로소프트 아시아 IoT팀 리드이자 한국마이크로소프트 NTO(National Technology Officer)인 이건복 상무가 생성 AI 최신 동향과 기업을 위한 LLM 도입방안에 대해 설명합니다.

    그는 강의에서 "기업용 커뮤니케이션, 협업과 지식 공유, 문서관리, 디자인과 연구개발, SW개발과 배포 등의 비즈니스에 적용에 되고 있다"고 말하면서 기업에서 생성AI 활용시 고려해야 할 사항으로는 ▲보안 ▲저작권 ▲안정성과 윤리 ▲성능 ▲답변 완성도 ▲기업 내부 데이터 사용 등을 제시했다. 또 안전한 AI가 보장되지 않으면 확대와 적용이 어렵다면서 '신뢰 AI'에 필요한 6대 원칙으로 ▲신뢰성과 안전 ▲프라이버시와 보안 ▲포괄성 ▲책임과 의무 ▲투명성 ▲공정성을 제시했습니다.

    이건복 상무는 본 강의에서 AI는 빨리 변하고 영향력이 매우 크기 때문에 생태계 전체의 통합 플랫폼 관점에서 다뤄야 한다"고 강조하고 있습니다.

  • [패널토의] 엔터프라이즈 LLM 도입시 발생 이슈와 해결 방안40:06

    윤석빈 서강대 특임교수의 사회로 펑션투웰브 박범준 CTO, KAIST 장동인 교수, T3Q 박병훈 대표가 "엔터프라이즈 LLM 도입시 발생 이슈와 해결 방안”이라는 주제로 패널 토의를 진행한 내용입니다.

  • 법무법인 디엘지 조원희 대표 변호사: EU AI 법이 국내에 미치는 영향54:47

    조원희 법무법인 디엘지 대표 변호사는 본 강의를 통해 EU와 미국의 AI법을 소개하며 국내AI 기업들의 대응방안을 조언하였습니다.

  • 10XAI Club 용혜림 대표: 스타트업 LLM 서비스 사례18:31

    10XAI 클럽 용혜림 대표는 이번 강의에서 2017년 등장한 AI 트랜스포머(Transformer) 등 AI 역사와 하이테크 기술사를 소개한 그는 'GPT 래퍼(Wrapper) vs AI Native Product'를 언급하며 "GPT와 같은 오픈소스 LLM 모델을 사용한, 누구나 만들수 있는 래퍼(wrapper) 스타트업이 될것인 지, 아니면 에어앤비(Airbnb), 쿠팡과 같이 새로운 기술을 도입해 이전에 보지 못한 새로운 비즈니스 모델의 제품을 만들 것인가?" 물으며 "기존에 보지 못한 새로운 비즈니스모델을 세워야 한다"고 말했습니다.

  • 유엔진 솔루션즈 장진영 대표: 엔터프라이즈LLM 활용한비지니스프로세스관리혁신상세방안20:39

    이 강의는 LLM 기반 정보시스템 분석과 설계에 대해 설명합니다.  전통적인, 사람에 의한 정보시스템 구축과 관리는 비용이 높기 때문에 정보시스템 구축의 새로운 방법으로 자연어를 기반한 업무프로세스 실행방법이 필요합니다. BPMN과 같은 쉬운 비즈니스 프로세스 기술언어를 소개하며 LLM을 통해 프로세스 정의 생산성과 실행 유연성을 높일 수 있습니다.

Requirements

  • 없음

Description

본격적인 생성 AI 시대를 맞이하여 우리 기업들도 자체적인 AI 서비스를 제공하기 위해 엔터프라이즈 LLM을 직접 구축하려는 움직임이 늘어나고 있습니다. 하지만 비용, 보안 등 여러가지 이슈로 인해 자체 LLM 구축이 쉽지 않은 상황입니다.

이번 강의에서는 회사 내부 데이터를 sLLM에 연결시키는 효과적인 방법은 무엇인지, 그리고 sLLM 도입 시 발생하는 각종 이슈들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 현실적인 방안을 모색하기 위해 국내 최고의 LLM 전문가들의 강연을 소개합니다.

Who this course is for:

  • 프라이빗 LLM 도입에 관심있는 직장인
  • 인공지능에 관심있는 직장인
  • 인공지능 개발자, 데이터 과학자, 전략 기획