알리바바 클라우드 AI 서비스를 활용한 AI 솔루션 구현 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 트레이닝은 작업 자동화, 질문 응답 및 비즈니스 시스템 연동이 가능한 AI 에이전트를 Alibaba Cloud를 활용해 구축하고자 하는 초급 및 중급 수준의 개발자와 클라우드 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 Alibaba Cloud 상에서의 AI 에이전트 아키텍처를 이해하고, 간단한 워크플로우 구현은 물론 기업용 지식 자원과 도구와 연동된 에이전트도 제작할 수 있게 됩니다. 또한 클라우드 환경 내에 에이전트 배포 및 모니터링 방법까지 숙지하게 됩니다.

이 강좌는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 중심 교육으로서, 초급 수준의 비즈니스 분석가, IT 전문가 및 AI에 관심 있는 분들을 대상으로 합니다. 참가자들은 알리바바의 AI 도구들을 직접 활용해보고 다양한 산업 분야에서의 응용 방안도 익힐 수 있습니다.

강좌 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 알리바바의 AI 생태계를 탐색하고 핵심 구성 요소들을 이해합니다.
• 다양한 AI 도구들의 활용 사례와 용도를 파악할 수 있습니다.
• 알리바바의 AI 서비스를 활용해 데이터 처리 및 분석을 실시합니다.
• AI에서 도출된 인사이트를 비즈니스 운영에 통합할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 라이브 트레이닝으로, 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. 알리바바 클라우드를 이용해 비즈니스 목적에 맞게 생성형 AI 애플리케이션을 만들고, 테스트하며 배포하고자 하는 개발자, 아키텍트 및 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 수료하면 참가자는 알리바바 클라우드의 생성형 AI 서비스에 대한 이해는 물론, Qwen 모델을 활용한 프롬프트 설계와 워크플로우 구축 방법, 간단한 검색 기반 AI 솔루션 제작 기술, 그리고 보안과 비용 측면까지 고려한 AI 애플리케이션 배포 역량까지 갖추게 됩니다.

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은, 프로세스 자동화, 동적 의사결정 처리, 워크플로우 최적화 등을 위해 Quark를 활용해 지능형 에이전트를 개발하고자 하는 중급 수준의 AI 엔지니어 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

강의가 끝날 무렵 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• Quark의 아키텍처와 기능적 측면에 대한 이해
• 자동화 목적을 위해 Quark 기반 지능형 에이전트를 설계하고 구현하는 능력
• 데이터 처리 및 의사결정 과정을 지원하기 위한 기존 시스템과의 통합 기술
• Quark를 이용한 실시간 의사결정 프로세스 개발 역량

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 교육은 다양한 기업용 애플리케이션을 위해 Qwen을 커스터마이징하고 배포하려는 고급 단계의 AI 개발자 및 엔터프라이즈 아키텍트를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 기업의 구체적인 요구사항에 맞춰 Qwen을 커스터마이징할 수 있습니다.
• 클라우드 또는 온프레미스 환경에 Qwen을 배포할 수 있습니다.
• 기존 기업 시스템 및 애플리케이션과 Qwen을 연동시킬 수 있습니다.
• Qwen 기반 솔루션의 성능을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 진행 가능)은 Quark을 활용해 고객 지원 업무 자동화를 추진하고 운영 효율성을 높이고자 하는 중급 수준의 고객 서비스 관리자 및 자동화 전문가들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 이수한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Quark의 주요 기능 및 특징에 대한 이해
• Quark를 활용한 고객 서비스 워크플로우 자동화 구현
• 기존 고객 지원 시스템과 Quark 간의 통합 실행
• 자동화된 고객 상호작용 과정을 모니터링하고 최적화하는 방법

이 강사 주도형 실습 교육은 대한민국 지역(온라인 또는 현장)에서 진행되며, Qwen을 자연어 처리 워크플로우에 통합하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Qwen의 구조와 주요 기능을 완벽히 이해할 수 있음
• 텍스트 생성, 분석 및 변환 등 고급 자연어 처리 작업에 Qwen 활용 가능
• 자연어 데이터 처리를 위해 AI 애플리케이션과 Qwen을 통합시킬 수 있음
• Qwen API와 라이브러리를 이용해 NLP 워크플로우를 최적화할 수 있음
• 특정 용도에 맞춰 Qwen 모델을 평가하고 미세 조정하는 기술 습득