AI in Digital Marketing 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
• LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
• LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
• LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
• LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
• 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 H2O AutoML을 사용하여 최고의 기계 학습 알고리즘과 매개변수를 구축하고 선택하는 프로세스를 자동화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 기계 학습 워크플로를 자동화합니다.
• 지정된 시간 범위 내에서 많은 기계 학습 모델을 자동으로 훈련하고 조정합니다.
• 고도로 예측 가능한 앙상블 모델에 도달하도록 누적 앙상블을 훈련합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-sklearn을 사용하여 기계 학습 모델 선택 및 최적화 프로세스를 자동화하려는 기계 학습 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 매우 효율적인 기계 학습 모델을 훈련하는 프로세스를 자동화합니다.
• 다양한 모델을 선택하고 훈련하고 테스트하는 지루한 작업을 우회하면서 매우 정확한 기계 학습 모델을 구축하세요.
• 머신러닝의 힘을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 과학자뿐만 아니라 Auto-Keras을 사용하여 기계 학습 모델 선택 및 최적화 프로세스를 자동화하려는 기술이 부족한 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 매우 효율적인 기계 학습 모델을 훈련하는 프로세스를 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 매우 정확한 기계 학습 모델을 구축하세요.
• 머신러닝의 힘을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급 및 고급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다. 텍스트-이미지 생성을 위해.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

텍스트-이미지 생성을 위한 고급 딥 러닝 아키텍처와 기술을 이해합니다. 고품질 이미지 합성을 위해 복잡한 모델과 최적화를 구현합니다. 대규모 데이터세트와 복잡한 모델의 성능과 확장성을 최적화합니다. 더 나은 모델 성능과 일반화를 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다. Stable Diffusion을 다른 딥 러닝 프레임워크 및 도구와 통합

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Stable Diffusion을 활용하여 다양한 사용 사례에 맞는 고품질 이미지를 생성하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Stable Diffusion의 원리와 이것이 이미지 생성에 어떻게 작동하는지 이해합니다. 이미지 생성 작업을 위한 Stable Diffusion 모델을 구축하고 훈련합니다. 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환 등 다양한 이미지 생성 시나리오에 Stable Diffusion을 적용합니다. Stable Diffusion 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AlphaFold의 작동 방식을 이해하고 AlphaFold 모델을 실험 연구의 가이드로 사용하려는 생물학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold이 어떻게 작동하는지 알아보세요.
• AlphaFold 예측과 결과를 해석하는 방법을 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 임베디드 장치에 딥 러닝 모델을 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 임베디드 장치에 Tensorflow Lite를 설치하고 구성합니다.
• TensorFlow Lite의 기본 개념과 구성 요소를 이해합니다.
• 임베디드 장치에서 실행하기 위해 기존 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환합니다.
• 소형 장치 및 TensorFlow Lite의 한계 내에서 작업하면서 실행할 수 있는 작업 범위를 확장하는 방법을 알아보세요.
• Linux를 실행하는 임베디드 장치에 딥 러닝 모델을 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 딥 러닝 기능이 있는 모바일 애플리케이션을 개발하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite를 설치하고 구성합니다.
• TensorFlow, 머신러닝, 딥러닝의 기본 원리를 이해하세요.
• TensorFlow 모델을 Android 기기에 로드합니다.
• 모바일 애플리케이션에서 컴퓨터 비전 및 자연어 인식과 같은 딥 러닝 및 머신 러닝 기능을 지원합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite를 사용하여 딥 러닝 기능이 있는 iOS 모바일 애플리케이션을 개발하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite를 설치하고 구성합니다.
• 모바일 장치에서 TensorFlow 및 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow 모델을 iOS 기기에 로드합니다.
• 기기의 카메라를 통해 캡처된 객체를 감지하고 분류할 수 있는 iOS 애플리케이션을 실행합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매우 작은 임베디드 장치에서 기계 학습 모델을 작성, 로드 및 실행하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow Lite을 설치합니다.
• 기계 학습 모델을 임베디드 장치에 로드하여 음성 감지, 이미지 분류 등을 수행할 수 있습니다.
• 네트워크 연결에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer를 사용하여 Python에서 신경망을 구축 및 교육하는 동시에 코드를 쉽게 디버그할 수 있도록 하려는 연구원과 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 예시를 실행하고 기존 알고리즘을 수정하여 딥 러닝 훈련 모델을 최적화하는 동시에 고성능을 위해 GPU을 활용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Horovod를 사용하여 분산 딥 러닝 교육을 실행하고 여러 GPU에서 병렬로 실행되도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥 러닝 교육 실행을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet을 사용하여 모델을 교육하도록 Horovod를 설치하고 구성합니다.
• 여러 GPU에서 실행되도록 Horovod를 사용하여 딥 러닝 훈련을 확장하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실시간 기계 학습 애플리케이션을 가속화하고 대규모로 배포하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenVINO 툴킷을 설치합니다.
• FPGA를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 가속화합니다.
• FPGA에서 다양한 CNN 레이어를 실행하세요.
• Kubernetes 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 애플리케이션을 확장합니다.