일자

강의내용

강사

1일차

(26일)

Large Language Models for Data, Knowledge, and Decision-Making (이론/실습)

1 Data, Learning, and Adaptation of LLMs

- 데이터 구조, 모형 형태, RLHF 방법 및 실습

2. Synthetic Data Generation, Data Augmentation with

LLMs

- 데이터 생성 및 결측 처리를 위한 LLMs 의 활용

3. Knowledge Graph Construction and Reasoning with

LLMs

- 지식그래프의 개념과 LLMs을 이용한 그래프 구축

4. LLM Agents Sequential Decision-Making

- AI agent를 이용한 강화학습

전종준 교수

(서울시립대 통계데이터사이언스학과)

2일차

(27일)

Transformer-based Modeling for Tabular Data (이론/실습)

1. Transformer Models for Tabular Prediction

- 정형데이터를 위한 Transformer 구조 및 활용

- 분류 및 회귀 문제 적용

2. Pre-trained and Foundation Models for Tabular

Prediction

- 다양한 데이터셋을 활용한 사전학습 및 전이학습

- In-context learning 및 TabPFN

3. Foundation Models Beyond Predictive Modeling

- FoMo-0D 및 OUTFORMER를 중심으로

김동하 교수

(성신여자대학교 수리통계데이터사이언스학부)

회원(2026년 회비 납부자)

비회원

학생회원

12만원

학생비회원

15만원

정회원

25만원

일반 비회원

40만원