생성형AI·파운데이션모델 센터

생성형AI·파운데이션모델 센터는 LLM, 디퓨전 모델, 멀티모달 시스템을 아우르는 대규모 파운데이션 모델의 사전학습·RLHF·스케일링 법칙을 이론적으로 이해하고, 이를 실제로 학습·미세조정하는 역량을 기르는 데 중점을 둔다. 학생은 도메인 적응과 검색증강생성(RAG) 기법을 활용해 범용 모델을 지구과학 특화 응용(과학적 추론, 데이터 합성 등)으로 조정하는 프로젝트를 수행한다. 이를 통해 졸업생은 기성 파운데이션 모델을 특정 과학 도메인에 맞게 개조·배포할 수 있는 실무형 AI 엔지니어로 성장한다.