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(강북 2기) Huggingface를 활용한 인공지능/LLM 개발자되기
오프라인  AI  초심자  신규  추천  인기

(강북 2기) Huggingface를 활용한 인공지능/LLM 개발자되기

  • 접수기간 2025-04-16 ~ 2025-05-27
  • 교육기간 2025-06-18 ~ 2025-11-21
  • 교육시간 427시간
  • 선행과정
  • 교재/도서
  • 담임강사
  • 강사이력 이력보기

교육장소

<청년취업사관학교 강북캠퍼스 2>

- 주소 : 서울시 강북구 삼양로 595, 23

우이신설선 솔밭공원역 2번 출구 건물, 도보 1분 거리

역세권이 아닌, 역 그 자체!!

모든 캠퍼스 중 강북캠퍼스만 한 층에 [클래스 1+ 라운지]로 구성되어 있음.

<이종혁 강사님이 직접 한땀한땀 소개해주는 과정 설명>

수강대상

▶ 만 15세 이상 서울시민(최종 합격시 등본 확인 필수)​
▶ 학습에 대한 의지가 있으신 분​
▶ 교육수료 후 취업 또는 창업을 희망하시는 분​
    ※ 고용보험 가입자(재직자)는 신청 불가

신청방법

새싹 수강신청은 2단계로 진행되며, 단계를 모두 진행해야 지원이 완료됩니다.​
▶ 1단계: 홈페이지 수강신청​
▶ 2단계: 팝업창의 자기소개서(구글폼) 작성 완료 후 제출​

선발기준

지원동기 및 학습 의지, 취창업 의지 중점적 평가​

교육목표

교육내용

이수기준

이수기준
평가항목 이수기준 반영기준(가중치)
진도율 80점 이상 100%
총점 80점 이상 100%
과정목차

1. 과정/강사소개, Colab, Python 변수와 자료구조

1. 과정/강사소개, Colab, Python 변수와 자료구조

2025-06-18 10:00~18:30

2. 파이썬 조건문, 반복문, 함수

2025-06-20 10:00~18:30

2. 운영체제 & 리눅스,가상환경 및 로컬 환경,설정하기

3. 운영체제 & 리눅스,가상환경 및 로컬 환경,설정하기

2025-06-23 10:00~18:30

4. 파이썬 모듈과 클래스, 넘파이와 판다스

2025-06-25 10:00~18:30

5. 파이썬 예외처리와 파이썬 힌팅, 린팅

2025-06-27 10:00~18:30

3. Huggingface API 활용

6. Huggingface API 활용하여 원하는 모델 사용

2025-06-30 10:00~18:30

7. Streamlit 으로 배포까지

2025-07-02 10:00~18:30

8. sLLM + RAG 기반 서비스 만들기 (upstage solar)

2025-07-04 10:00~18:30

4. 1차 프로젝트(1)

9. 1차 프로젝트 - 기획서

2025-07-07 10:00~18:30

10. 1차 프로젝트 - 깃허브

2025-07-09 10:00~18:30

11. 1차 프로젝트 - 1차 과제

2025-07-11 10:00~18:30

5. 1차 프로젝트(2)

12. 1차 프로젝트 - 시각화

2025-07-14 10:00~18:30

13. 1차 프로젝트 - datasets

2025-07-16 10:00~18:30

14. 1차 프로젝트 - 발표

2025-07-18 10:00~18:30

6. Docker Image & Container

15. Docker Image & Container

2025-07-21 10:00~18:30

16. Docker Registry 와 SQL DML

2025-07-23 10:00~18:30

17. Docker-Network, Docker-Compose

2025-07-25 10:00~18:30

7. Cloud 개요 , GCP VM 기반 GPU, Container Registry, Shell Script 기반 세팅

18. Cloud 개요 , GCP VM 기반 GPU 세팅

2025-07-28 10:00~18:30

19. Container Registry, Shell Script 기반 세팅

2025-07-30 10:00~18:30

20. 머신러닝 기초 - 모델의 학습원리, 데이터의 형태

2025-08-01 10:00~18:30

8. 머신러닝 기초

21. 머신러닝 기초 - 모델의 학습원리, 데이터의 형태

2025-08-11 10:00~18:30

22. 머신러닝 - 분류

2025-08-13 10:00~18:30

9. PyTorch

23. PyTorch 기본문법

2025-08-18 10:00~18:30

24. PyTorch로 DNN 모델 구축하기

2025-08-20 10:00~18:30

25. 모델의 학습원리 살펴보기(Activation Func, Loss Func, Optimizer)

2025-08-22 10:00~18:30

10. Overfitting 과 해결법 살펴보기 (with Kaggle)

26. Overfitting 과 해결법 살펴보기 (with Kaggle)

2025-08-25 10:00~18:30

27. CNN 모델로 개고양이 분류하기

2025-08-27 10:00~18:30

28. RNN 모델로 텍스트 감성 분류하기

2025-08-29 10:00~18:30

11. Attention, Transformer

29. Attention 구조

2025-09-01 10:00~18:30

30. Transformer 구조

2025-09-03 10:00~18:30

31. Transformer 구현

2025-09-05 10:00~18:30

12. 논문 기반

32. BERT 논문기반 사전학습 살펴보기

2025-09-08 10:00~18:30

33. GPT 논문기반 사전학습 살펴보기

2025-09-10 10:00~18:30

34. 논문 세미나 Day

2025-09-12 10:00~18:30

13. 2차 프로젝트(1)

35. 2차 프로젝트

2025-09-15 10:00~18:30

36. 2차 프로젝트

2025-09-17 10:00~18:30

37. 2차 프로젝트 - DAPT & TAPT

2025-09-19 10:00~18:30

14. 2차 프로젝트(2)

38. 2차 프로젝트 - Data Generation

2025-09-22 10:00~18:30

39. 2차 프로젝트

2025-09-24 10:00~18:30

40. 2차 프로젝트 발표

2025-09-26 10:00~18:30

15. Tunning

41. PEFT 기반 Adapter Tunning

2025-09-29 10:00~18:30

42. Unsloth 기반 QLoRA Tunning

2025-10-01 10:00~18:30

16. LLM 학습시키기

43. LLM 학습시키기

2025-10-10 10:00~18:30

17. 서빙

44. FastAPI 와 서빙

2025-10-13 10:00~18:30

45. 모델 서빙하기

2025-10-15 10:00~18:30

46. 모델 GPU 서버에 배포하기

2025-10-17 10:00~18:30

18. 3차 프로젝트(1)

47. 3차 프로젝트

2025-10-20 10:00~18:30

48. 3차 프로젝트 - LLM 평가

2025-10-22 10:00~18:30

49. 3차 프로젝트

2025-10-24 10:00~18:30

19. 3차 프로젝트(2)

50. 3차 프로젝트

2025-10-27 10:00~18:30

51. 3차 프로젝트

2025-10-29 10:00~18:30

52. 이력서 & 포트폴리오 작성하기

2025-10-31 10:00~18:30

20. 최종 프로젝트(1)

53. 최종 프로젝트 - MCP 아키텍처

2025-11-03 10:00~18:30

54. 최종 프로젝트 - MCP 구현하기

2025-11-05 10:00~18:30

55. 최종 프로젝트

2025-11-07 10:00~18:30

21. 최종 프로젝트(2)

56. 최종 프로젝트

2025-11-10 10:00~18:30

57. 최종 프로젝트 - 중간평가

2025-11-12 10:00~18:30

58. 최종 프로젝트

2025-11-14 10:00~18:30

22. 최종 프로젝트(3)

59. 최종 프로젝트

2025-11-17 10:00~18:30

60. 최종 프로젝트

2025-11-19 10:00~18:30

61. 발표 및 졸업식

2025-11-21 10:00~18:30
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