Apache Airflow를 활용한 Machine Learning 자동화 교육 과정

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

인공지능의 기본 원리를 탐구하면 지능형 기술이 디지털 전략, 자동화, 그리고 기업 운영 전반의 의사결정을 어떻게 재편하는지 살펴볼 수 있습니다. AI의 역사, 문제 해결 프레임워크, 지식 표현, 불확실한 추론, 머신러닝 패러다임, 그리고 통신, 지각, 자율적 행동에 이르는 핵심 개념들을 분석합니다. 본 강좌는 경영진과 아키텍트가 AI 기반의 혁신 기회를 평가하고, 부상하는 기술 트렌드를 파악하며, 비즈니스 민첩성을 가속화할 수 있는 실용적인 지능형 솔루션을 통합하는 방법을 안내합니다.

본 교수가 진행하는 라이브 교육(대한민국에서 온라인 또는 대면)은 AlphaFold의 작동 원리를 이해하고, 자신의 실험 연구에 AlphaFold 모델을 가이드로 활용하고자 하는 생물학자를 대상으로 합니다.

본 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold의 작동 방식을 학습합니다.
• AlphaFold의 예측 결과와 데이터를 해석하는 방법을 학습합니다.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

파이썬으로 만드는 적용형 AI는 프로그래머와 데이터 분석가에게 파이썬을 활용해 머신러닝 솔루션을 처음부터 구축하기 위한 기초 기술을 제공합니다. 지도 학습의 분류 및 회귀, 비지도 학습의 클러스터링 및 이상 탐지, 고급 신경망 아키텍처의 핵심 원리를 다룹니다. 손글씨 AI 개발을 위해 scikit-learn, Apache Spark MLlib, Jupyter 노트북을 활용하는 검증된 방법을 살펴봅니다. 전문가들이 실용적인 ML 모델을 구현하고, 알고리즘의 한계를 평가하며, 실제 문제 해결을 위한 적용 프로젝트를 완료할 수 있도록 도와줍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 깊게 하고, Google Colab을 사용하여 고급 시각 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 기능을 탐색하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련시킵니다.
• 확장性和高效的云基模型开发。
• 实现用于计算机视觉任务的图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以进行实际应用。
• 使用迁移学习来提高CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

강화 학습의 원리와 딥러닝 아키텍처를 결합하여 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 결정을 내릴 수 있게 하는 것이 Deep Reinforcement Learning(DRL)입니다. 이는 자율 주행 차량, 로봇 제어, 알고리즘 거래, 적응형 추천 시스템 등 많은 현대 AI 발전의 기초가 됩니다. DRL은 에이전트가 보상 기반 학습을 통해 시도와 오류를 기반으로 전략을 학습하고, 정책을 최적화하며, 자율적으로 결정을 내릴 수 있게 합니다.

이 강사는 중급 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, 복잡한 환경에서 자율적인 의사 결정을 할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위해 Deep Reinforcement Learning 기술을 학습하고 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습의 이론적 기초와 수학적 원리를 이해합니다.
• Q-Learning, 정책 기울기, 액터-크리틱 방법 등 주요 RL 알고리즘을 구현합니다.
• TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하여 딥 강화 학습 에이전트를 구축하고 학습합니다.
• 게임, 로봇 공학, 의사 결정을 최적화하는 등 실제 응용 프로그램에 DRL을 적용합니다.
• 최신 도구를 사용하여 학습 성능을 문제 해결, 시각화 및 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 안내된 논의
• 실습 연습 및 실전 구현
• 실시간 코딩 데모 및 프로젝트 기반 응용 프로그램

수업 커스터마이징 옵션

• 예를 들어, TensorFlow 대신 PyTorch를 사용하는 커스터마이징된 이 강좌를 요청하려면 연락하여 조치하세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 교육으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 전문가가 TensorFlow Lite를 활용하여 Edge AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 사람들에게 맞춤형 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 원리와 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 모델을 다양한 엣지 디바이스에 배포합니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법을 활용합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.

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 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.

이 과정은 신경망과 기계 학습 알고리즘, 딥러닝(알고리즘 및 응용)에 대한 개념적 지식을 제공합니다.

이 훈련의 1부(40%)는 기본 개념에 중점을 두지만, TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras 등 적절한 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다.

2부(20%)는 딥러닝 모델 작성을 쉽게 만드는 Python 라이브러리인 Theano를 소개합니다.

3부(40%)는 Google의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow의 API에 기반한 내용을 심도 있게 다룹니다. 예제와 실습은 모두 TensorFlow로 진행됩니다.

대상

이 과정은 딥러닝 프로젝트에서 TensorFlow를 사용하려는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 과정을 마친 후 수강생들은:

• 딥 뉴럴 네트워크(DNN), CNN, RNN에 대한 깊은 이해를 갖추게 됩니다.
• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해하게 됩니다.
• 설치, 생산 환경, 아키텍처 작업 및 설정을 수행할 수 있습니다.
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링을 수행할 수 있습니다.
• 모델 학습, 그래프 구축, 로깅 등의 고급 프로덕션 작업을 수행할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 해석 가능한 AI 시스템 구축에 중점을 두고 딥 러닝 모델을 위한 최첨단 XAI 기술을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝에서 설명 가능성의 과제를 이해합니다.
• 신경망을 위한 고급 XAI 기술을 구현합니다.
• 딥러닝 모델이 내린 결정을 해석합니다.
• 성과와 투명성 간의 균형을 평가합니다.