AI on Amazon Web Services (AWS) 교육 과정

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

대한민국(현장 또는 원격)에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 AWS에서 IoT 기기를 배포하고 관리하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 AWS를 기반으로 백엔드, 게이트웨이, 장치를 배포하고 관리하는 IoT 플랫폼을 구축할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 장치에 대한 애플리케이션을 생성하기 위해 AWS IoT Greengrass 기능을 설치, 구성 및 관리하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 AWS IoT Greengrass를 사용하여 지능형 장치에서 애플리케이션을 빌드, 배포, 관리, 보안 및 모니터링할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)은 실행 환경(서버, VM 및 컨테이너, 가용성, 확장성, 스토리지 등) 프로비저닝에 대해 걱정할 필요 없이 AWS Lambda을 사용하여 클라우드에 서비스와 애플리케이션을 빌드하고 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS Lambda을 구성하여 함수를 실행하세요.
• FaaS(서비스로서의 기능)와 서버리스 개발의 장점을 알아보세요.
• AWS Lambda개의 함수를 빌드, 업로드 및 실행합니다.
• Lambda 함수를 다양한 이벤트 소스와 통합합니다.
• Lambda 기반 애플리케이션을 패키징, 배포, 모니터링하고 문제를 해결합니다.

Devstral은 코드베이스, 개발 도구, 그리고 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 향상시키기 위한 코딩 에이전트를 구축하고 실행하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 개발자 도구 팀, 그리고 Devstral을 사용하여 코딩 에이전트를 설계, 구현 및 최적화하고자 하는 SRE을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위한 Devstral 설정 및 구성.
• 코드베이스 탐색 및 수정을 위한 에이전트 워크플로우 설계.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트 통합.
• 안전한 및 효율적인 에이전트 배포를 위한 최선의 실천 방법 구현.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 대한 커스터마이즈된 교육을 요청하려면 연락 주세요.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9를 사용하여 DevOps 관행에 대한 이해를 심화하고 개발 프로세스를 간소화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DevOps 워크플로에 대해 AWS Cloud9를 설정하고 구성합니다.
• CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인을 구현합니다.
• AWS Cloud9를 사용하여 테스트, 모니터링 및 배포 프로세스를 자동화하세요.
• Lambda, EC2, S3와 같은 AWS 서비스를 DevOps 워크플로에 통합합니다.
• AWS Cloud9 내의 GitHub 또는 GitLab와 같은 소스 제어 시스템을 활용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9 및 AWS Lambda에서 서버리스 애플리케이션을 효과적으로 빌드, 배포 및 유지 관리하는 방법을 배우고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 서버리스 아키텍처의 기본을 이해합니다.
• 서버리스 애플리케이션 개발을 위해 AWS Cloud9를 설정하세요.
• AWS Lambda을 사용하여 서버리스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포합니다.
• API Gateway 및 S3와 같은 다른 AWS 서비스와 AWS Lambda을 통합합니다.
• 성능과 비용 효율성을 위해 서버리스 애플리케이션을 최적화하세요.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 병리학적인 조직, 혈액 세포, 미생물 및 기타 생명과학 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하길 원하는 초보부터 중급 연구원 및 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용합니다.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 전처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 및 면적 측정 등을 포함한 정량적 이미지 분석을 수행합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생명과학 연구에 필요한 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로를 맞춤화합니다.

요약:

• IoT 아키텍처 및 기능의 기초
• "사물", "센서", 인터넷과 IoT 비즈니스 기능 간의 매핑
• 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 모바일 앱 등 모든 IoT 소프트웨어 구성 요소의 필수 사항
• IoT 기능: 플릿 관리, 데이터 시각화, SaaS 기반 플릿 관리 및 데이터 시각화, 알림/경고, 센서 온보딩, "사물" 온보딩, 지오펜싱
• MQTT를 통한 클라우드와 IoT 장치 간 통신의 기초
• MQTT를 활용하여 IoT 장치를 AWS IoT Core에 연결
• 데이터 처리 및 저장을 위해 AWS Lambda 함수와 DynamoDB를 사용하여 AWS IoT Core 연결
• 라즈베리 파이를 AWS IoT Core에 연결하고 간단한 데이터 통신 수행
• 라즈베리 파이와 AWS IoT Core를 활용한 스마트 장치 구축 실습
• 웹 인터페이스를 통한 센서 데이터 시각화 및 통신

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

LangGraph는 상태를 유지하며 여러 참여자가 함께 작업할 수 있는 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정밀한 제어가 가능한 구성 가능한 그래프 형태로 구현됩니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 중급부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반 법률 솔루션을 설계, 구현, 운영하면서 필요한 준법 감시, 추적성, 및 거버넌스 제어를 적용할 수 있습니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 감사 가능성과 준법 감시를 유지하는 법률 전용 LangGraph 워크플로를 설계할 수 있습니다.
• 그래프 상태와 처리 과정에 법률 온톨로지 및 문서 표준을 통합할 수 있습니다.
• 가드레일, 인간 개입 승인, 및 추적 가능한 결정 경로를 구현할 수 있습니다.
• 관찰 가능성과 비용 제어를 갖춘 LangGraph 서비스를 프로덕션 환경에서 배포, 모니터링, 유지 보수할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용하는 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 일정을 조율하세요.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인을 자동화하고 개인화하는 데 이상적입니다.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 LangGraph를 사용하여 동적, 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 조건부 논리를 사용하여 그래프 구조의 콘텐츠와 이메일 워크플로를 설계할 수 있습니다.
• 자동화된 개인화를 위해 LLM, API, 데이터 소스를 통합할 수 있습니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리할 수 있습니다.
• 워크플로 성능과 전달 결과를 평가, 모니터링, 최적화할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의와 그룹 토론.
• 이메일 워크플로와 콘텐츠 파이프라인을 구현하는 실습실.
• 개인화, 세그멘테이션, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습문제.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.