목차

(강의시간)

강의내용

실습여부

교수자

1

LLM이 어떻게 작동하는지 핵심 개념을 이해한다

LLM은 언어 패턴을 배우는 매우 거대한 통계 모델

GPT는 문장을 예측하는 데 특화된 구조 (Transformer 기반)

프롬프트, 토큰, 파라미터 같은 용어에 대한 기초 개념을 익힌다

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본인 김요섭

2

잘 묻는 사람이 AI를 잘 쓴다: Prompt Engineering 입문

좋은 프롬프트의 3가지 조건
→ 명확성, 역할 부여, 단계화

프롬프트 템플릿 소개 (Prompt chain, Role-based template)

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본인 김요섭

3

GPT가 외부 지식을 활용하도록 만드는 RAG의 원리와 구성 이해

GPT의 한계: 훈련된 지식 외 질문은 “헛다리” 가능성

RAG 구조 이해 (간단한 그림 중심 설명)

Query → Retriever → Context → GPT

적용 예시: → 논문 검색 & 요약 → 특정 약물에 대한 최신 정보 연결 실전 RAG 워크플로우 따라가기: PDF, Text, 데이터베이스 연결

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본인 김요섭

4

“Agentic AI”란 무엇인가?

구성요소 통합: 프롬프트 → 외부 문서 검색(RAG) → 도구 실행(API) 구조설계: Agent 워크플로우 직접 그려보기

간단한 GPTs App publish 해서 연구원들과 공유하기

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본인 김요섭

선수과목

없음

참고자료

없음

준비사항

없음