고급 모델 최적화 및 배포 교육 과정

이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육 (온라인 또는 현장)에서 중급 수준의 개발자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 팀이 AI 보조 소프트웨어 개발, 자동화, 최적화를 위해 DeepSeek Coder를 구현하고자 할 때 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 대규모 프로젝트에서 AI 보조 코드 생성 및 리팩토링을 구현합니다.
• AI 파워드 디버깅을 활용하여 소프트웨어 신뢰성을 강화합니다.
• DeepSeek Coder를 DevOps 및 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
• 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우에서 AI를 위한 지능형 자동화를 사용합니다.

이 강사 주도형 라이브 훈련은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 제공되며, AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 DeepSeek APIs를 활용하고자 하는 중간 수준의 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있습니다:

• DeepSeek APIs의 기능을 이해합니다.
• DeepSeek APIs를 애플리케이션에 통합합니다.
• AI 기반 자동화 및 채팅봇을 구현합니다.
• API 성능을 최적화하고 API 호출을 효과적으로 관리합니다.

이 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은, 비즈니스 환경에서 DeepSeek 모델을 배포, 최적화, 확장하면서 보안, 준수, 윤리적인 AI 관행을 보장하고자 하는 고급 AI 아키텍트, 기업 개발자, CTO를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 기업 환경에서 DeepSeek 모델을 배포할 수 있습니다.
• AI 모델의 성능과 확장성을 위해 최적화할 수 있습니다.
• AI 애플리케이션에서 데이터 보안과 준수를 보장할 수 있습니다.
• 비즈니스 솔루션에 윤리적인 AI 관행을 구현할 수 있습니다.

이 강사는 지도하는 온라인 또는 현장 교육으로, 콘텐츠 제작, 자동화, 그리고 비즈니스 인텔리전스를 위한 DeepSeek의 오픈 소스 모델을 활용하고자 하는 비기술적 전문가 및 기업가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 비즈니스에서의 코딩 없는 AI의 기본 원리와 응용 방법을 이해합니다.
• DeepSeek 모델을 콘텐츠 생성 및 자동화에 활용합니다.
• Zapier, Make, Notion 등의 플랫폼을 사용하여 AI 도구를 기존 워크플로우에 통합합니다.
• AI를 활용하여 비즈니스 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 생성합니다.
• 생산성과 의사 결정을 향상시키기 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 라이브 트레이닝으로, 코딩 효율성과 생산성을 높이기 위해 DeepSeek Coder를 활용하려는 초보자에서 중간 수준의 프로그래머와 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• DeepSeek Coder의 기능과 한계를 이해합니다.
• AI 지원으로 고품질의 코드 조각을 생성합니다.
• DeepSeek Coder를 사용하여 코드를 디버깅하고 최적화합니다.
• AI 도구를 사용하여 반복적인 프로그래밍 작업을 자동화합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 실습 중심의 라이브 교육입니다. 중급 수준의 엔지니어, 데이터 과학자, 연구자들이 복잡한 방정식을 해결하기 위해 DeepSeek Math를 활용하고 AI 기반 이미지 처리에 DeepSeek Vision을 활용하는 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• AI 지원 문제 해결을 위해 DeepSeek Math를 활용합니다.
• 이미지 분석 및 객체 감지를 위해 DeepSeek Vision을 적용합니다.
• AI 기반 수학적 및 시각적 도구를 애플리케이션에 통합합니다.
• AI 모델의 정확성과 효율성을 최적화합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되며, DeepSeek LLM 모델을 특정 산업, 분야, 또는 비즈니스 요구에 맞게 맞춤형 AI 애플리케이션을 생성하기 위해 DeepSeek LLM 모델을 세밀하게 조정하고자 하는 고급 AI 연구원, 머신러닝 엔지니어 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V3를 포함한 DeepSeek 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 세밀 조정을 위한 데이터셋을 준비하고 전처리합니다.
• 도메인 특정 애플리케이션을 위해 DeepSeek LLM을 세밀 조정합니다.
• 세밀 조정된 모델을 효율적으로 최적화하고 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI의 기본과 DeepSeek의 아키텍처 및 애플리케이션을 이해하고자 하는 초보 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI와 LLM의 기본 개념을 이해합니다.
• DeepSeek의 아키텍처와 사용 사례를 살펴보세요.
• 기본적인 AI 개념을 실제 상황에 적용합니다.
• AI 개발의 윤리적 고려 사항에 대한 통찰력을 얻으세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 제공되는 실시간 학습 과정으로, 대규모 언어 모델의 기본 원리를 이해하고, DeepSeek LLM과 그 특정 모델의 작동 방식을 탐구하며, 비즈니스와 일상 생활에서의 실제 응용을 발견하고자 하는 초보자 수준의 참여자들을 대상으로 합니다.

이 학습 과정을 통해 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 대규모 언어 모델(LLMs)의 기본 원칙을 이해합니다.
• DeepSeek LLM의 아키텍처와 기능, DeepSeek-R1과 DeepSeek-V3를 포함하여 이해합니다.
• 다양한 비즈니스 맥락에서 DeepSeek LLM의 실제 응용을 파악합니다.
• DeepSeek LLM을 활용하여 일상 작업에 필요한 기본 프로젝트를 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.