Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하는 데 사용되는 머신 러닝 모델을 최적화하려는 머신 러닝 분야 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 오픈 소스 AutoML 도구(H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA 등)를 설치하고 평가합니다.
• 고품질의 머신러닝 모델을 훈련시킵니다.
• 다양한 유형의 지도 학습 문제를 효율적으로 해결합니다.
• 자동화된 머신 러닝 프로세스를 시작하는 데 필요한 코드만 작성하세요.

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.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 ML Kit를 사용하여 모바일 장치에서 처리에 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 모바일 앱을 위한 머신 러닝 기능 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정하세요.
• ML Kit API를 사용하여 Android 및 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 장치 내 처리 및 배포를 위한 기존 앱을 향상하고 최적화합니다.

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 반도체 제조에 AI 기반 예측 유지 관리 기술을 적용하여 생산 효율성을 높이고 예상치 못한 장비 고장을 줄이고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 반도체 제조 장비 고장을 예측하기 위한 AI 모델을 구현합니다.
• 잠재적인 문제를 나타내는 패턴과 추세를 파악하기 위해 유지 관리 데이터를 분석합니다.
• 기존 제조 워크플로에 AI 기반 예측 유지 관리를 통합합니다.
• 선제적 장비 관리를 통해 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 줄이세요.

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.

RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner을 사용하여 데이터 준비 및 시각화
• 머신 러닝 모델 검증
• 데이터를 매시업하고 예측 모델을 만듭니다.
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석을 실행화하세요
• 문제 해결 및 최적화 RapidMiner

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.