서울 AI for DevOps 과정

AI 기반 출시 제어란 머신러닝, 패턴 분석 및 적응형 의사결정 모델을 기능 플래그 운영과 카나리아 테스트 프로세스에 적용하는 방식입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 엔지니어와 기술 리더를 대상으로 하며, AI 기반 분석을 활용해 출시 신뢰성을 높이고 기능 노출 전략을 최적화하려는 이들을 위해 마련되었습니다.

본 과정을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 의사결정 모델을 활용해 새로운 기능 노출 시 발생할 수 있는 위험성을 평가합니다.
• 성능, 사용자 행동 및 운영 지표를 바탕으로 카나리아 분석 작업을 자동화합니다.
• 지능형 점수 산정 시스템을 기능 플래그 플랫폼에 통합합니다.
• 실시간 데이터를 기준으로 동적으로 조정되는 출시 전략을 설계합니다.

교육 방식

• 실제 사례를 바탕으로 한 토론 및 안내
• AI 기반 출시 전략 실습에 중점을 둔 연습 문제
• 기능 플래그와 카나리아 환경을 시뮬레이션한 환경에서의 실제 구현

과정 맞춤화 옵션

• 고객사 요구에 맞춘 교육 내용 편성 또는 특정 도구의 통합이 필요한 경우 언제든 문의해주시기 바랍니다.

자가 복구 자동화란 지능형 시스템을 활용해 파이프라인 장애를 감지하고 근본 원인을 파악한 뒤 실시간으로 복구 조치를 취하는 기술입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육 과정으로, AI 기반 사고 탐지 및 자동 복구 기능을 배포 파이프라인에 도입하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 이수하면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 이상 탐지 모델을 활용해 파이프라인 상태를 실시간으로 모니터링하기
• 장애 발생 시 즉각적으로 대응할 수 있도록 자동 복구 워크플로우 설계하기
• 동일한 문제가 반복되지 않도록 지능형 피드백 루프 구현하기
• CI/CD 시스템의 전반적인 안정성 및 신뢰성을 향상시키기

강좌 진행 방식

• 실제 사례를 바탕으로 한 전문가의 강의
• 파이프라인 신뢰성 향상을 위한 실습 연습 문제 제공
• 실험 환경에서 자동화된 복구 메커니즘 직접 개발해보기

강좌 맞춤형 구성 옵션

• 귀사의 업무 흐름이나 사고 대응 요구사항에 맞는 내용으로 강좌를 조정하고자 한다면 언제든지 문의해주십시오.

GitHub Copilot은 AI 기반 코딩 보조 도구로, YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions 설정 및 배포 스크립트 제작과 같은 DevOps 관련 업무를 자동화하는 데 큰 도움이 됩니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. DevOps 업무 효율성을 높이고 자동화 수준을 향상시키고자 하는 초급부터 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 활용해 셸 스크립트 작성, 설정 관리 및 CI/CD 파이프라인 구축
• YAML 파일 및 GitHub Actions에서 AI 기반 코드 자동 완성 기능 활용
• 테스트, 배포 및 자동화 프로세스를 보다 신속하게 진행하기
• AI의 한계와 사용 시 주의사항을 이해하며 Copilot을 책임감 있게 활용하기

강의 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 체험형 교육

강의 맞춤화 옵션

• 본 강의를 고객사 요구에 맞게 커스터마이징하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

AI 기반 규정 준수 모니터링은 소프트웨어 배포 전 과정에 걸쳐 정책 요건을 감지하고, 시행하며 검증하는 데 지능형 자동화 기술을 활용하는 분야입니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로서, CI/CD 파이프라인에 AI 기반 규정 준수 제어 기능을 통합하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치게 되면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 소프트웨어 빌드 과정에서 규정 준수상의 문제점을 식별하기 위해 AI 기반 검증 기능 활용
• 지능형 정책 엔진을 이용해 법규, 보안 및 라이선스 관련 표준 준수 확인
• 시스템 설정상의 변경 사항이나 예외 상황을 자동으로 감지
• 실시간 규정 준수 보고 기능을 배포 작업 흐름에 통합

교육 방식

• 강사가 시연하는 예시들을 바탕으로 한 이론적 설명
• 실제 CI/CD 규정 준수 환경을 반영한 실습 연습
• 통제된 DevSecOps 실험실 환경에서의 직접적인 시도와 검증 활동

과정 맞춤화 옵션

• 귀사의 조직에 특화된 규정 준수 요구 사항이 있다면, 별도 상담을 통해 맞춤형 솔루션을 마련해 드립니다.

AI를 위한 CI/CD는 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CD) 파이프라인을 활용하여 모델 패키징, 테스트, 컨테이너화 및 배포를 자동화하는 체계적인 접근 방식입니다.

이 강사 진행 라이브 교육(온라인 또는 대면)은 Docker와 CI/CD 플랫폼을 사용하여 AI 모델의 엔드투엔드(delivery) 워크플로를 자동화하려는 중급 수준 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 종료되는 시점에 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AI 모델 컨테이너 빌드 및 테스트를 위한 자동화된 파이프라인 생성.
• 모델 생명주기 전반에 대한 버전 관리와 재현 가능성 구현.
• AI 서비스를 위한 자동화된 배포 전략 통합.
• 머신러닝 운영(MLOps)에 특화된 CI/CD 모범 사례 적용.

교육 형태

• 강사 주도 발표 및 기술 토론.
• 실습 라브(Labs)와 핸즈온(Hands-on) 구현 연습.
• 통제된 환경에서의 현실적인 CI/CD 워크플로 시뮬레이션.

교육 커스터마이징 옵션

• 귀사의 조직에서 맞춤형 파이프라인 워크플로 또는 플랫폼 통합이 필요한 경우, 본 교육을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

AI 기반 테스트 생성이란 머신러닝을 활용해 테스트 케이스를 자동으로 작성하고 테스트에서 누락될 수 있는 부분을 예측하는 다양한 기술과 도구들을 말합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 위주 교육으로, AI 기법을 활용해 테스트를 자동 생성하고 커버리지 부족 영역을 예측하려는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 워크숍을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 모델을 활용해 효과적인 단위 테스트, 통합 테스트 및 엔드투엔드 테스트 시나리오를 생성할 수 있습니다.
• 머신러닝 기반으로 소스 코드 분석을 실시해 커버리지에서 사각지대가 될 가능성이 있는 부분을 식별할 수 있습니다.
• AI 기반 테스트 생성 기능을 CI/CD 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 실패 예측 분석 결과를 바탕으로 테스트 전략을 최적화할 수 있습니다.

강좌 형식

• 전문가의 통찰력을 담은 기술 강의와 지도가 병행됩니다.
• 시나리오 기반 실습 세션 및 직접 테스트해보는 연습이 제공됩니다.
• 통제된 환경에서 실질적인 실험을 진행할 수 있습니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 사용자 환경이나 도구 체인에 맞게 교육 내용을 조정하길 원하신다면 문의해주시면 개별적으로 협의하여 진행해 드립니다.

예측적 빌드 최적화란 머신러닝 기술을 활용해 빌드 과정의 특성을 분석함으로써 안정성, 속도 및 리소스 활용 효율성을 향상시키는 기법입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 머신러닝 기술을 활용해 자동화, 예측 및 지능형 캐싱 방법으로 빌드 파이프라인을 개선하고자 하는 중급 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수한 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 기법을 활용해 빌드 성능 패턴을 평가할 수 있습니다.
• 이전 빌드 로그를 분석하여 빌드 실패 가능성을 탐지 및 예측할 수 있습니다.
• 머신러닝 기반 캐싱 전략을 구현해 빌드 소요 시간을 단축시킬 수 있습니다.
• 예측 분석 기술을 기존 CI/CD 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

교육 방식

• 강사가 직접 진행하는 강의 및 참여자들과의 협업 토론
• 빌드 데이터 분석 및 모델링을 위한 실습 연습
• 가상 CI/CD 환경 내에서 직접적인 구현 실습

교육 내용 맞춤화 옵션

• 특정 도구 체인이나 환경에 맞추어 교육 내용을 조정하려면 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.

오직 오픈소스 도구들만을 이용해 구성된 AIOps 파이프라인은 팀들이 프로덕션 환경에서 모니터링, 이상 탐지 및 지능형 알림 시스템을 저비용으로 유연하게 구축할 수 있도록 해줍니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습 중심의 교육(온라인 또는 현장)으로서, Prometheus, ELK, Grafana 및 자체 개발한 머신러닝 모델을 활용해 엔드투엔드 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하고자 하는 숙련된 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 오직 오픈소스 구성 요소만을 활용해 AIOps 아키텍처를 설계할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스 데이터를 수집하고 정규화할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 이상 현상을 탐지하고 장애 가능성을 예측할 수 있습니다.
• 오픈소스 도구들을 활용해 알림 전송 및 문제 해결 과정을 자동화할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용적인 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 과제와 연습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 핸즈온 방식의 학습

과정 맞춤형 설정 옵션

• 본 교육 과정을 고객의 요구사항에 맞게 맞춤화하고자 하시는 경우, 연락주시면 협의해 드리겠습니다.

AI 기반 QA 자동화는 지능형 테스트 케이스를 생성하고 회귀 테스트 범위를 최적화하며, CI/CD 파이프라인에 스마트한 품질 관리 기능을 통합함으로써 확장성이 뛰어나고 신뢰도 높은 소프트웨어 배포를 실현합니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)으로, AI 도구를 활용해 지속적 통합 및 배포 프로세스에서 품질 보증 업무를 자동화하고 확장하고자 하는 중급 수준의 QA 전문가와 DevOps 담당자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• AI 기반 자동화 플랫폼을 활용해 테스트 케이스를 생성하고 우선순위를 지정하며 유지관리합니다.
• 회귀 문제 방지를 위해 CI/CD 파이프라인에 지능형 QA 체크포인트를 통합합니다.
• AI를 활용해 탐색적 테스트, 결함 예측 및 테스트의 불안정성 분석을 수행합니다.
• 빠르게 변화하는 애자일 프로젝트 환경에서 테스트 시간을 단축하고 커버리지를 최적화합니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서 직접 구현해보는 실습 중심 방식

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 귀사의 요구에 맞게 맞춤화하길 원하신다면 문의해주시기 바랍니다.

Splunk, Moogsoft, Dynatrace와 같은 엔터프라이즈급 AIOps 플랫폼들은 대규모 IT 환경에서 이상 징후 탐지, 알림 상호 연관 분석 및 대응 자동화를 위한 강력한 기능을 제공합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 강좌로서, 기존 관측 가능성 솔루션과 운영 프로세스에 AIOps 도구를 통합하고자 하는 중급 수준의 엔터프라이즈 IT 담당 팀을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• Splunk, Moogsoft, Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 설정하고 연동하는 방법
• AI 기반 분석을 활용해 분산 시스템 전반의 지표, 로그, 이벤트를 상호 연결하는 기술
• 내장 및 맞춤형 워크플로우를 이용해 장애 감지부터 우선순위 결정 및 대응까지 자동화하는 방법
• 엔터프라이즈 환경에서 시스템 성능 최적화, MTTR 단축 및 운영 효율성 향상 방안

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 실습 연습 문제 제공
• 실제 실습 환경에서의 직접적 구현 기회

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 기업별 요구사항에 맞게 맞춤화하고 싶으신 경우, 저희에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.

대형 언어 모델(LLM) 및 AutoGen, CrewAI와 같은 자율 에이전트 프레임워크는 인간과 유사한 협업 및 의사결정 기능을 통해 변경 사항 추적, 테스트 생성, 경보 처리 등의 작업 자동화 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로서, 대형 언어 모델과 다중 에이전트 시스템을 활용해 DevOps 자동화 워크플로우를 설계 및 구현하고자 하는 숙련된 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 스마트 자동화를 위해 CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합할 수 있습니다.
• 에이전트를 활용해 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 사항 요약을 자동화할 수 있습니다.
• 여러 에이전트를 연동하여 경보 분류, 응답 생성, 그리고 DevOps 관련 권장사항 제공까지 수행할 수 있습니다.
• 오픈소스 프레임워크를 활용해 안전하고 유지보수가 용이한 에이전트 기반 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 실습 연습과 문제 해결 과제
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 실습 방식

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 문제 발생 전에 사고를 예측하고 근본 원인 분석(RCA) 과정을 자동화함으로써 다운타임을 최소화하고 문제 해결 속도를 높이는 데 활발히 활용되고 있습니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 수강할 수 있습니다. 예측 분석 기술을 도입하고 자동 복구 절차를 구현하며 AIOps 도구와 머신러닝 모델을 활용한 지능형 RCA 워크플로우 설계를 원하는 고급 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 시스템 장애로 이어질 수 있는 패턴을 감지하기 위한 머신러닝 모델의 구축 및 학습
• 다중 소스에서 수집된 로그와 지표 간 상관관계를 기반으로 RCA 워크플로우 자동화
• 알림 체계 및 복구 절차를 기존 플랫폼에 통합하기
• 실제 운영 환경에서 지능형 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장하기

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경과 유사한 랩 환경에서 직접 구현해보기

맞춤형 교육 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 커리큘럼이 필요하시다면 연락주시면 기획해드립니다.

AI 기반 DevSecOps는 인공지능을 DevOps 파이프라인에 통합하여 소프트웨어 개발 및 배포 전 과정에서 취약점을 사전에 탐지하고, 보안 정책을 강제하며, 대응 조치를 자동화하는 방법입니다.

이 실시간 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 개발 및 배포 단계에서 보안 자동화 수준을 향상시키고자 AI 기반 도구와 방법론을 활용하고 싶어하는 중급 수준의 DevOps 및 보안 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 보안 도구를 CI/CD 파이프라인에 통합하는 방법
• AI의 지원을 받는 정적·동적 분석을 통해 문제를 더 빠르게 발견하는 기술
• 기밀정보 탐지, 코드 취약점 스캔, 의존성 리스크 분석을 자동화하는 방법
• 지능형 기법을 활용해 위협 모델링 및 보안 정책 강제를 사전에 실시하는 능력

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 토론 진행
• 다수의 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실습 환경에서 직접 도구를 구현해보는 시간

교육 커스터마이징 옵션

• 본 교육 내용을 귀사의 환경에 맞춰 커스터마이징하고자 하시는 경우, 문의해 주시면 협의하여 진행해 드립니다.

AI 기반 배포 오케스트레이션은 머신러닝과 자동화 기술을 활용하여 배포 전략을 수립하고, 이상 현상을 감지한 뒤 필요 시 자동으로 이전 상태로 복구하는 접근 방식입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, AI를 활용해 배포 파이프라인을 최적화하고 시스템의 회복력까지 향상시키고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 이수한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 보다 안전한 배포를 위한 AI 지원형 배포 전략의 구현
• 머신러닝 기반 인사이트를 활용한 배포 리스크 예측
• 이상 징후 감지에 기반한 자동 롤백 워크플로우의 통합
• 지능형 오케스트레이션을 지원하는 가시성 강화 방법

강좌 진행 방식

• 기술적인 심층 내용을 다루는 강사 시연
• 배포 실험에 초점을 둔 실습 중심의 연습 과제들
• 실제 오케스트레이션 환경과 유사한 실무형 실습실

강좌 커스터마이징 옵션

• 요청에 따라 특정 시스템과의 통합, 도구 지원 또는 워크플로우 정렬도 가능합니다.

Prometheus와 Grafana는 현대적인 인프라 환경에서 모니터링 및 가시성 확보를 위해 널리 사용되는 도구입니다. 여기에 머신러닝 기술이 결합되면 예측적이고 지능적인 통찰력을 제공함으로써 운영 의사결정을 자동화할 수 있습니다.

본 교육은 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, Prometheus, Grafana 및 머신러닝 기법을 활용해 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 여러 시스템 및 서비스에 걸쳐 Prometheus와 Grafana를 활용해 모니터링 환경을 구성할 수 있습니다.
• 고품질 시계열 데이터를 효과적으로 수집, 저장 및 시각화할 수 있습니다.
• 이상 탐지 및 예측 분석을 위해 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다.
• 예측적 통찰력을 바탕으로 지능형 알림 규칙을 설계할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론이 이루어집니다.
• 다양한 연습 문제와 실제 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 실습 환경에서 직접 도구들을 활용해볼 수 있습니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 협의해 드리겠습니다.

DevOps용 AI는 지능형 자동화 및 최적화 기법을 활용해 지속적 통합, 테스트, 배포, 전달 프로세스를 개선하는 인공지능 기술의 적용입니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, CI/CD 파이프라인에 AI와 머신러닝을 도입하여 작업 속도, 정확성 및 품질 향상을 목표로 하는 중급 수준의 DevOps 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 지능형 자동화를 위해 CI/CD 워크플로우에 AI 도구를 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 테스트, 코드 분석 및 변경 영향도 평가를 수행할 수 있습니다.
• 예측적 인사이트를 활용해 빌드 및 배포 전략을 최적화할 수 있습니다.
• AI로 강화된 피드백 루프를 이용해 추적성과 지속적인 개선 체계를 구축할 수 있습니다.

강의 방식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 도구를 활용한 실전 구현

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 내용을 고객사 환경에 맞게 조정하고자 할 경우, 문의해주시면 맞춤형으로 설계해드립니다.

AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 머신러닝과 분석 기술을 활용해 IT 운영의 자동화 및 최적화를 실현하는 방법으로, 특히 시스템 모니터링, 장애 감지 및 대응 분야에서 큰 효과를 발휘합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 AIOps 기법을 활용해 지표와 로그 데이터를 상호 연관지어 분석하고, 불필요한 알림 발생을 줄이며 지능적 자동화를 통해 시스템 가시성을 향상시키고자 하는 중급 수준의 IT 운영 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 기본 원리와 아키텍처를 이해할 수 있습니다.
• 로그, 지표 및 트레이스 데이터 간의 상관관계를 파악해 문제의 근원을 찾아낼 수 있습니다.
• 지능형 필터링 기법과 노이즈 제어로 인한 알림 과부하 현상을 줄일 수 있습니다.
• 오픈소스 또는 상용 도구를 활용해 장애 발생 시 자동적으로 모니터링 및 대응할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다수의 실습 과제 및 연습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 도구를 활용한 실무 적용 기회

교육 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정에 대한 맞춤형 내용 구성을 원하시면 저희에게 문의해주시기 바랍니다.

본 서울에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육 과정은 모니터링, 알림 설정 및 사고 분석에 LLM과 AI 기술을 통합 활용하고자 하는 관측 가능성 전문가와 SRE 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 강의는 서울에서 강사가 직접 진행하는 라이브 교육으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. AI 에이전트를 활용하여 자율적인 IT 운영 환경을 설계하고 구축하며 안전하게 배포하려는 SRE 및 DevOps 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 강좌는 서울에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 대규모 LLM 기반 애플리케이션을 위한 안정적인 운영 파이프라인 구축에 필요한 지식을 ML 엔지니어 및 플랫폼 팀에게 전달합니다.

이 강사 주도 실시간 교육은 서울에서 진행되며(온라인 또는 오프라인), 머신러닝 모델 및 LLM 기반 애플리케이션에 가해지는 공격을 식별, 테스트 및 방어하는 데 필요한 지식을 습득하고자 하는 보안 엔지니어와 ML 엔지니어를 대상으로 합니다.