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코스 개요
Azure Machine Learning 기초
- AML의 주요 기능 및 아키텍처 개요
- AML 내 전체 워크플로우 소개(Azure ML 파이프라인)
- Azure Machine Learning Studio 탐색법
데이터 준비 및 모델링
- 데이터 전처리 과정
- 모델 생성 방법
- 모델 학습 및 테스트 절차
모델 평가 및 안정성 확보
- 머신러닝 모델의 검증 지표 종류
- 과적합 현상 대응 및 방지 방법
모델 관리 및 배포
- 학습된 모델 등록 절차
- 모델 이미지 생성 방법
- 모델 배포 방식
Azure 내 OpenAI API 기초
- OpenAI API 개요 및 특징
- API 설정 및 인증 절차
검색 기능 활용 및 애플리케이션 통합
- Azure AI Search를 통한 문서 관리
- 애플리케이션에 OpenAI 모델을 통합하는 방법
맞춤형 개발 및 운영 시의 모범 사례
- 모델 미세 조정 및 사용자 맞춤화 방법
- 실제 운영 환경에서 적용 가능한 우수 사례들
요약 및 향후 방향 제시
요건
- Python 언어 및 기초적인 머신러닝 개념에 대한 이해
- REST API 또는 SDK 활용 경험
- Azure 서비스에 대한 기본적인 지식
대상 인원
- 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어
- AI 기능을 개발하는 애플리케이션 개발자
- 기술 리더 및 솔루션 아키텍트
14 시간