Vertex AI에서의 고급 미세 조정 및 프롬프트 관리 교육 과정

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 첨단 전이 학습 기법을 습득하고 복잡한 현실 문제에 적용하려는 고급 수준의 머신러닝 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 전이 학습의 핵심 개념 및 방법론을 완벽히 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델에 대한 도메인별 적응 기법을 구현할 수 있습니다.
• 변화하는 과제와 데이터셋 관리를 위해 지속적 학습을 활용할 수 있습니다.
• 여러 작업 전반에서 모델 성능 향상을 위한 다중 작업 미세 조정 기법에 숙련됩니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은, 배포된 미세조정 모델을 위해 견고한 지속적 학습 파이프라인과 효과적인 업데이트 전략을 구현하고자 하는 고급 수준의 AI 유지보수 엔지니어 및 MLOps 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 배포된 모델을 위한 지속적 학습 워크플로우를 설계 및 구현합니다.
• 적절한 훈련 방식과 메모리 관리 기법을 통해 급격한 성능 저하 현상을 방지합니다.
• 모델 드리프트나 데이터 변화에 따라 모니터링 및 업데이트 조건을 자동화합니다.
• 기존 CI/CD 및 MLOps 파이프라인에 모델 업데이트 전략을 통합합니다.

이 강의는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 라이브 교육(온라인 또는 현장)으로, Google Vertex AI를 활용하여 맞춤형 AI 모델을 만들고 배포하고자 하는 중급 수준의 개발자, 데이터 과학자 및 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Google Vertex AI의 기능과 특징에 대한 이해
• Google Vertex AI 환경 설정 및 구성 방법 습득
• Vertex AI를 활용한 맞춤형 AI 모델 개발 및 훈련
• Google Cloud Platform상에서 AI 모델 배포 및 관리 기술
• 모델 성능 모니터링과 최적화를 위한 Vertex AI 도구 활용법
• AI 모델 개발 및 배포를 위한 베스트 프랙티스 적용

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실시간 교육은 미세조정된 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 미세조정된 모델을 프로덕션 환경에 배포할 때 발생하는 어려움 이해하기
• Docker 및 Kubernetes와 같은 도구를 활용해 모델을 컨테이너화하고 배포하기
• 배포된 모델의 상태를 모니터링하고 로그 기록 설정하기
• 실제 환경에서 지연 시간과 확장성 측면에서 모델 최적화하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 중요한 금융 업무에 적용 가능한 AI 모델을 직접 커스터마이징할 수 있는 실무 기술을 습득하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 이수하면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 애플리케이션용 미세조정 기법에 대한 이해
• 금융 분야의 특정 과제 해결을 위해 사전 훈련된 모델 활용 방법
• 사기 탐지, 위험 평가 및 금융 자문 생성 기술 적용 능력
• GDPR 및 SOX와 같은 금융 규제 준수 방안 확보
• 금융 애플리케이션에서 데이터 보안 및 윤리적 AI 운영 실천

본 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국 환경에서 진행되며, 사전 훈련된 모델을 특정 작업 및 데이터셋에 맞게 커스터마이징하고자 하는 중급 이상의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 수료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 미세조정의 원리와 활용 분야에 대한 이해
• 사전 훈련된 모델 미세조정을 위한 데이터셋 준비 방법
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 미세조정하는 기술
• 모델 성능 최적화 및 일반적인 문제 해결 방법

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실시간 교육은 다량의 컴퓨팅 자원 없이도 대규모 모델의 미세 조정 전략을 구현하고자 하는 중급 수준의 개발자 및 AI 실무자를 위해 기획되었습니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 저랭크 적응법(LoRA)의 원리를 이해합니다.
• 대규모 모델을 효율적으로 미세 조정하기 위해 LoRA를 구현할 수 있습니다.
• 자원이 제한된 환경에서도 최적화된 미세 조정을 실행할 수 있습니다.
• LoRA로 미세 조정된 모델의 성능을 평가하고 실제 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 초급부터 고급 수준까지의 개발자, 클라우드 엔지니어, 기술 제품 팀을 대상으로 하며, 구글 클라우드의 생성형 AI 도구를 활용해 실제 유용한 AI 애플리케이션을 기획·개발·평가하고자 하는 분들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 구글 클라우드의 생성형 AI 서비스를 이해하게 되며, 효과적인 프롬프트 작성 및 워크플로우 구성 방법을 습득하고, Vertex AI를 이용해 간단한 애플리케이션을 만들 수 있을 뿐만 아니라 윤리적이고 책임감 있는 AI 사용 원칙도 실천할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도 라이브 트레이닝은 대한민국 환경(온라인 또는 오프사이트)에서 진행되며, Google Cloud를 활용해 작업을 자동화하고 도구를 사용하며 비즈니스 데이터와 상호작용하는 AI 에이전트를 구축하고자 하는 초급, 중급, 고급 개발자 및 기술 실무자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 수료하면 참가자는 AI 에이전트 개념을 설명하고, Vertex AI로 에이전트를 구축하며, 에이전트를 외부 도구 및 데이터와 연결하여 비즈니스 사용 사례에 배포하는 역량을 갖추게 됩니다.