LLM으로 더 쉽게 배우는 온톨로지 : LLM Wiki · Agent 하네스 · Skill 구축으로 실무 완성

그.러.나.
온톨로지 좋다 좋다 하는데

막상 쉽게 다가가지 못했던 이유

분명 예전부터 존재하던 개념인데
막상 “이게 진짜 온톨로지다”라고 느껴본 적 없다면?

Before 온톨로지를 배우기 위해 먼저 온톨로지 언어부터 공부해야 했다면
After 이제는 문법보다 '어떤 구조를 만들 것인가'에 집중합니다

기존 온톨로지 방식과 무엇이 어떻게 다른건가요?

강의 핵심 포인트

커리큘럼

4가지 핵심 구조로 배우는
LLM 친화형 Ontology

LLM · Datalog · Ontology를 연결하여
실제 Agent가 이해하고 활용 가능한 온톨로지 추론 구조를 구축합니다.

1단계 : 온톨로지 구조 및 데이터 구축

LLM을 활용한 온톨로지 데이터 생성

LLM을 활용하여 온톨로지 개념 구조(TBox)와 실제 관계 데이터(ABox)를 생성하고,

자연어 기반 관계 구조를 설계하는 방법을 학습합니다.

2단계 : 자연어 기반 추론 규칙 설계 및 구조 연결

LLM 기반 추론 구조 설계와 온톨로지 DB 연결

생성한 관계 데이터를 Datalog 기반 추론 규칙으로 설계하고,

실제 동작 가능한 온톨로지 구조로 연결하는 방법을 학습합니다.

3단계 : 사람 판단 온톨로지 설계 기준 이해

실무 기반 온톨로지 설계와 정책 구조 이해

LLM이 자동 생성할 수 있는 영역과 사람이 직접 판단하고 설계해야 하는 영역을 구분하며,

실제 업무 기준 기반 Ontology 설계 방식을 학습합니다.

4단계 : 실무형 온톨로지 · Agent 시스템 프로젝트 구축

구축한 온톨로지 기반 프로젝트 구현

구축한 LLM 온톨로지를 바탕으로,
실제 기업에서 Ontology를 도입하고자 하는 사례를 직접 구현합니다.

더 적은 토큰 으로 더 정확한 판단 이 가능하도록!
온톨로지 실무 도입 3가지 프로젝트

강사소개

10년 이상 국가 · 대기업에서 온톨로지를 적용해 온
국내 몇 없는 ‘찐’ 온톨로지 전문가

강사 소통 & 커뮤니티

다양한 온톨로지 & AI 정보를
자유롭게 공유하는 커뮤니티를 제공합니다!

강사님이 직접 개발한 Datalog 엔진 「wirelog」
수강생분들께 무료로 제공합니다!

어디에 쓰이나요?

여기에 이것까지?
본 강의 수강생 분들께만 드리는 혜택!