AI 기반 자율 시스템 교육 과정

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 라이브 교육은 AlphaFold의 작동 원리를 배우고 실험 연구에 활용하고자 하는 생물학자들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold의 작동 방식을 익힙니다.
• AlphaFold가 제공하는 예측 결과와 데이터를 올바르게 해석할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 구글 AutoML 플랫폼을 활용해 다양한 애플리케이션에 적합한 맞춤형 챗봇을 만들고자 하는 기술 수준이 서로 다른 참가자들을 대상으로 합니다.

과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 챗봇 개발의 기본 원리에 대한 이해
• 구글 클라우드 플랫폼 탐색 및 AutoML 활용법 숙지
• 챗봇 모델 훈련을 위한 데이터 준비 능력
• AutoML를 이용한 맞춤형 챗봇 모델의 훈련 및 평가 방법
• 여러 플랫폼과 채널에 챗봇 배포 및 통합 방법
• 시간 경과에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화하는 기술

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 본 온라인 또는 현장 강좌에서는 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 기초 지식을 제공합니다. 통계학, 컴퓨터과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용 사례도 다룹니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 패턴 인식에 핵심적인 통계 방법들을 적용할 수 있습니다.
• 신경망 및 커널 기법과 같은 주요 모델들을 데이터 분석에 활용할 수 있습니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술들을 구현할 수 있습니다.
• 여러 모델을 결합하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육으로, TensorFlow Lite를 활용해 엣지 AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자, 데이터 과학자 및 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 개념 및 엣지 AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 활용해 AI 모델을 개발하고 최적화할 수 있습니다.
• 다양한 엣지 기기에 TensorFlow Lite 모델을 배포할 수 있습니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법들을 활용할 수 있습니다.
• TensorFlow Lite를 사용해 실제 엣지 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

이 교육은 대한민국 환경(온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 라이브러닝으로, Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포, 관리하기를 원하는 개발자 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 온프레미스 및 클라우드 환경에서 Kubeflow를 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes 기반의 ML 워크플로를 구축, 배포, 관리합니다.
• 다양한 아키텍처 및 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행합니다.
• Kubeflow를 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에 걸쳐 ML 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 서빙 워크로드를 구축합니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 RapidMiner를 활용해 값을 추정 및 예측하며 시계열 분석 도구들을 활용하고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• CRISP-DM 방법론을 적용하고, 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하여 모델 구축 및 성능 향상을 달성하는 법
• RapidMiner를 활용해 값을 추정 및 예측하며 시계열 분석 도구들을 활용하는 법

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은, 딥러닝 모델에 적용 가능한 최신 설명 가능성 기법들을 탐구하고 해석 가능한 AI 시스템 구축을 목표로 하는 고급 수준의 전문가들을 위한 과정입니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 딥러닝에서 설명 가능성 확보와 관련된 난제들 이해하기
• 신경망에 적용할 수 있는 고급 설명 가능성 기법들을 실제로 구현해 보기
• 딥러닝 모델이 내린 결정들의 의미를 해석하기
• 모델 성능과 투명성 간의 균형점 파악하기