엔지니어용 AI 적용 역량 강화 교육 교육 과정

CloudMatrix는 확장 가능하고 실제 운영 환경에 적합한 추론 파이프라인 구축을 지원하도록 설계된 화웨이의 통합형 AI 개발 및 배포 플랫폼입니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 오프라인 형태로 제공되며, CANN 및 MindSpore와 연동하여 CloudMatrix 플랫폼을 활용해 AI 모델을 배포하고 모니터링하고자 하는 초급~중급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• CloudMatrix를 이용한 모델 패키징, 배포 및 서비스 제공
• Ascend 칩셋용으로 모델을 변환하고 최적화하는 방법
• 실시간 추론 및 배치 처리를 위한 파이프라인 설정
• 실제 운영 환경에서의 배포 상태 모니터링과 성능 조정

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실제 배포 시나리오를 바탕으로 한 CloudMatrix 활용 연습
• 모델 변환, 최적화 및 확장성 향상에 초점을 둔 실습 문제

강좌 맞춤형 조정 옵션

• 귀사의 AI 인프라 환경이나 클라우드 구성을 고려하여 강좌 내용을 맞춤형으로 구성하고자 한다면 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 AI 엔지니어링의 기본 원칙과 실무 방법을 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 AI 엔지니어와 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 및 머신러닝 뒤에 숨겨진 핵심 개념과 기술을 이해합니다.
• TensorFlow와 PyTorch를 활용하여 기본적인 머신러닝 모델을 구현할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발 분야에서 실질적인 문제 해결을 위해 AI 기법을 적용할 수 있습니다.
• AI 엔지니어링의 우수 사례를 활용해 AI 프로젝트를 관리하고 유지보수합니다.
• AI 시스템 개발 시 고려해야 할 윤리적 측면과 책임을 인식할 수 있습니다.

Biren AI 가속기는 대규모 학습 및 추론 작업을 지원하도록 설계된 고성능 GPU로, 인공지능 및 HPC 워크로드에 최적화되어 있습니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. 중급 수준 이상의 개발자들이 Biren 고유 GPU 기술 스택을 활용해 애플리케이션을 프로그래밍하고 최적화할 수 있도록 구성되었으며, CUDA 기반 환경과도 실질적인 비교가 가능합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Biren GPU 아키텍처 및 메모리 계층 구조를 이해합니다.
• 개발 환경을 설정하고 Biren의 프로그래밍 모델을 활용할 수 있습니다.
• CUDA 스타일 코드를 Biren 플랫폼에 맞게 변환 및 최적화합니다.
• 성능 튜닝과 디버깅 기법을 실제로 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 샘플 GPU 워크로드를 통해 Biren SDK 활용 연습
• 코드 이식 및 성능 최적화에 중점을 둔 실습 위주 훈련

맞춤형 교육 옵션

• 고객사의 애플리케이션 스택이나 통합 요구사항에 맞는 커스터마이징된 교육을 원하시면 연락 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 훈련(온라인 또는 오프라인)은 AI와 머신러닝을 이용해 지능형 애플리케이션 개발에 관심 있는 중급 이상 수준의 AI 전문가 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI와 머신러닝의 고급 개념 및 기술을 정확히 이해합니다.
• 데이터 분석과 시각화를 통해 AI/머신러닝 모델 개발에 필요한 정보를 도출할 수 있습니다.
• AI/머신러닝 모델을 효과적으로 구축, 학습 및 배포할 수 있습니다.
• 실제 사회적 문제를 해결하는 데 활용 가능한 지능형 애플리케이션을 제작할 수 있습니다.
• 다양한 산업 분야에서 AI 애플리케이션 사용이 가져올 윤리적 측면들을 평가할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은 지능형 애플리케이션에 대한 기초 지식을 습득하고 이를 다양한 산업 분야에 적용할 방법을 알고자 하는 초급 단계의 IT 전문가들을 위한 과정입니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 인공지능의 역사, 원리 및 영향력에 대한 이해
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 식별하고 활용하는 능력
• AI 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 역량
• 여러 분야에서 AI의 실제적 활용 사례와 한계점을 인식할 수 있음
• AI 기술이 가져올 윤리적 문제 및 사회적 영향에 대해 논의 가능

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 교육은 중급 이상 수준의 데이터 과학자, 엔지니어 및 AI 전문가들을 대상으로 하며, 이들이 지능형 애플리케이션 관련 핵심 기술을 체계적으로 습득하여 실제 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다.

강의 종료 시점에는 참가자들이 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 딥러닝 아키텍처 구현 및 분석 능력
• 분산 컴퓨팅 환경에서 머신러닝 기법을 대규모로 적용하는 능력
• 의사결정을 위해 강화학습 모델을 설계하고 실행할 수 있는 역량
• 언어 이해를 위한 고도화된 NLP 시스템 개발 능력
• 이미지 및 비디오 분석을 위한 컴퓨터 비전 기법 활용 능력
• AI 시스템 개발 및 배포 시 발생할 수 있는 윤리적 이슈들을 다룰 수 있는 이해력

현재 AI는 현대적인 제품 관리의 핵심 요소로 빠르게 자리매김하고 있습니다. 고객 니즈 파악, 솔루션 정의, 의사결정 과정까지 모두 변화시키고 있죠. 마치 전기가 산업계에 혁명을 일으켰듯이, 인공지능 역시 제품 개발 및 검증, 발전 방향 수립의 패러다임을 바꾸어 나가고 있습니다.

본 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 오프라인)은 AI를 활용해 프로덕트 오너십 역량과 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 프로덕트 오너, 스크럼 마스터, 애자일 코치들을 위한 과정입니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 인공지능의 기본 개념을 이해하고 전통적 AI와 생성형 AI(GenAI)의 차이점을 구분합니다.
• 프로덕트 오너가 지녀야 할 일곱 가지 태도(신규 도입된 ‘조정자’ 역할 포함)를 적용하고, AI를 활용해 비전 제시자, 실험가, 고객 대표 등 각 역할을 더욱 효과적으로 수행합니다.
• 효과적인 프롬프트 작성법을 숙지하며, AI 도구들을 전문적 능력을 갖춘 지능형 협력자로 활용합니다.
• 고객에 대한 이해도를 심화시키고, 가설 검증 및 기회 발견을 위해 AI의 지원을 받아 페르소나를 만들어내는 동시에 실제 고객과의 관계도 유지합니다.
• 3x3 프레임워크와 같은 체계적 방법론을 활용해 명확한 제품 비전을 수립하고 전달하며, AI 도구를 이용해 관련 스토리를 구성 및 시각화합니다.
• 생성형 AI 툴들을 사용하여 목업이나 제품 개념 제시와 같은 프로토타이핑 및 가설 검증 과정을 신속히 진행합니다.
• 다양한 기능들의 가치, 실현 가능성, 사용자 영향도를 평가하기 위해 AI 도구들을 활용해 분석·우선순위 결정 등 제품 의사결정을 지원합니다.
• 이메일 작업, 이해관계자 관리, 메모 기록과 같은 반복적 일상 업무를 AI로 자동화하거나 위임하여 전략적·창의적 활동에 집중할 수 있게 됩니다.
• AI 윤리, 편향성, 데이터 보안 문제에 관한 논의를 주도함으로써 책임감 있고 지속 가능한 AI 도입 방향을 모색합니다.
• 해당 제품 및 조직 환경에 부합하는 가치 있는 AI 활용 시나리오를 발굴하고 설계합니다.
• 생산성 보조 도구, 프로토타이핑 플랫폼부터 영상·이미지·코딩 분야의 생성형 솔루션에 이르기까지 약 20여 종류의 다양한 AI 툴과 모델을 직접 체험해봅니다.