CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines 교육 과정
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks)는 컴퓨터 비전과 NLP에서 실시간 AI 애플리케이션을 배포하고 최적화하는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 화웨이 Ascend 하드웨어에서 사용할 때 효과적입니다.
이 트레이닝은 중급 AI 전문가들을 대상으로 하며, 실제 사용 사례를 위해 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포, 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.
이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- CANN과 AscendCL을 사용하여 CV와 NLP 모델을 배포하고 최적화합니다.
- CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 실시간 파이프라인에 통합합니다.
- 검출, 분류, 감정 분석과 같은 작업의 추론 성능을 최적화합니다.
- 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오에서 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.
강의 형식
- 상호작용 강연과 데모.
- 모델 배포 및 성능 프로파일링 실습.
- 실제 CV와 NLP 사용 사례를 활용한 실시간 파이프라인 설계.
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의해 주세요.
코스 개요
CANN을 사용한 CV/NLP 배포 소개
- AI 모델의 수명 주기: 학습에서 배포까지
- 실시간 CV 및 NLP를 위한 주요 성능 고려 사항
- CANN SDK 도구 개요 및 모델 통합 역할
CV와 NLP 모델 준비
- PyTorch, TensorFlow, MindSpore에서 모델 내보내기
- 이미지 및 텍스트 작업을 위한 모델 입력/출력 처리
- ATC를 사용하여 모델을 OM 형식으로 변환하기
AscendCL을 사용한 추론 파이프라인 배포
- AscendCL API를 사용하여 CV/NLP 추론 실행하기
- 전처리 파이프라인: 이미지 크기 조정, 토큰화, 정규화
- 후처리: 바운딩 박스, 분류 점수, 텍스트 출력
성능 최적화 기법
- CANN 도구를 사용한 CV 및 NLP 모델 프로파일링
- 혼합 정밀도와 배치 튜닝을 활용하여 지연 시간 줄이기
- 스트리밍 작업을 위한 메모리 및 컴퓨팅 관리
컴퓨터 비전 사용 사례
- 사례 연구: 지능형 감시를 위한 객체 검출
- 사례 연구: 제조에서의 시각적 품질 검사
- Ascend 310에서 실시간 비디오 분석 파이프라인 구축하기
NLP 사용 사례
- 사례 연구: 감성 분석 및 의도 검출
- 사례 연구: 문서 분류 및 요약
- REST API 및 메시징 시스템과의 실시간 NLP 통합
요약 및 다음 단계
요건
- 컴퓨터 비전 또는 NLP를 위한 딥러닝 지식
- Python 및 TensorFlow, PyTorch, MindSpore와 같은 AI 프레임워크 사용 경험이 있음
- 모델 배포 또는 추론 워크플로의 기본 이해
대상자
- 화웨이 Ascend 플랫폼을 사용하는 컴퓨터 비전 및 NLP 전문가
- 실시간 인식 모델을 개발하는 데이터 과학자 및 AI 엔지니어
- 제조, 감시, 미디어 분석 등에 CANN 파이프라인을 통합하는 개발자
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines 교육 과정 - 예약
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예정된 코스
관련 코스
고급 LangGraph: 복잡한 그래프의 최적화, 디버깅 및 모니터링
35 시간LangGraph는 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.
Devstral을 사용하여 코딩 에이전트 구축: 에이전트 디자인에서 도구 사용까지
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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.
오픈 소스 모델 오퍼레이션: Devstral & Mistral 모델을 이용한 셀프 호스팅, 파인튜닝 및 관리
14 시간Devstral 및 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정, 그리고 확장 가능한 통합을 위한 오픈 소스 AI 기술입니다.
이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 플랫폼 팀, 그리고 연구 엔지니어가 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅, 미세 조정 및 프로덕션 환경에서 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 현장 기반의 실시간 교육 과정입니다.
이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:
- Mistral 및 Devstral 모델을 위한 자체 호스팅 환경 설정 및 구성.
- 도메인 특정 성능을 위한 미세 조정 기술 적용.
- 버전 관리, 모니터링, 라이프사이클 관리 구현.
- 오픈 소스 모델의 보안, 준수, 책임 있는 사용 보장.
과정 형식
- 상호작용형 강의 및 토론.
- 자체 호스팅 및 미세 조정에 대한 실습 연습.
- 정책 및 모니터링 파이프라인의 실시간 실험실 구현.
과정 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.
AI 얼굴 인식 개발을 위한 법집행
21 시간이 강사는 현장 학습을 통해 대한민국(온라인 또는 현장에서) 초보 법 집행 인력이 수동 얼굴 스케치에서 AI 도구를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 개발하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 돕습니다.
이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:
- 인공지능과 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
- 디지털 이미지 처리 및 얼굴 인식에 대한 기본 사항을 학습합니다.
- 얼굴 인식 모델을 생성하는 데 필요한 AI 도구 및 프레임워크를 사용하기 위한 기술을 개발합니다.
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피지(Fiji): 과학적 이미지 처리 소개
21 시간피지(Fiji)는 과학적 다차원 이미지를 위해 설계된 프로그램인 ImageJ와 과학적 이미지 분석을 위한 포괄적인 플러그인 스위트(suite)를 갖춘 강력한 오픈소스 이미지 처리 패키지입니다.
이 강사 진행 실시간 트레이닝에서는 참가자들이 피지 배포판과 그 기반이 되는 ImageJ 프로그램을 활용하여 견고한 이미지 분석 응용 프로그램을 어떻게 구축하는지 배우게 됩니다.
교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- 피지의 고급 프로그래밍 기능 및 소프트웨어 컴포넌트를 사용하여 ImageJ 기능을 확장합니다.
- 겹치는 타일에서 큰 3D 이미지를 스티칭합니다.
- 내장 업데이트 시스템을 사용하여 시작 시 피지 설치를 자동으로 업데이트합니다.
- 맞춤형 이미지 분석 솔루션을 구축하기 위해 다양한 스크립팅 언어 중에서 선택합니다.
- ImgLib와 같은 피지의 강력한 라이브러리를 활용하여 대규모 바이오클이미지 데이터셋을 효율적으로 처리합니다.
- 응용 프로그램을 배포하고 유사한 프로젝트에 종사하는 다른 과학자들과 효과적으로 협업합니다.
코스 형식
- 대화형 강의 및 토론
- 광범위한 연습 문제 및 실무 적용
- 라이브 랩 환경에서의 실제 구현
코스 맞춤화 옵션
- 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 일정을 조율해 주세요.
Fiji: Biotechnology and Toxicology Image Processing
14 시간이 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.
LangGraph 금융 응용
35 시간LangGraph는 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.
LangGraph 기초: 그래프 기반 LLM 프롬프트 체이닝
14 시간LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
이 강사진이 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있는 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 초급 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다.
교육이 완료되면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 핵심 LangGraph 개념(노드, 엣지, 상태)과 사용 시기를 설명합니다.
- 분기하고, 도구를 호출하며, 메모리를 유지하는 프롬프트 체인을 구축합니다.
- 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
- 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.
강의 형식
- 대화형 강의 및 촉진된 토론.
- 샌드박스 환경에서 안내된 랩과 코드 리뷰.
- 설계, 테스트, 평가에 대한 시나리오 기반 연습.
강의 맞춤 옵션
- 이 강의에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 문의하여 조정해 주세요.
LangGraph in Healthcare: 규제 환경에서의 워크플로우 오케스트레이션
35 시간LangGraph는 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.
법률 애플리케이션을 위한 LangGraph
35 시간LangGraph는 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.
LangGraph와 LLM 에이전트로 동적 워크플로우 구축
14 시간LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 통제 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구축하기 위한 프레임워크입니다.
이 instructor-led, live 교육(온라인 또는 현장)은 LangGraph의 그래프 로직과 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템과 같은 동적이고 문맥을 고려한 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 수준의 엔지니어 및 제품 팀을 대상으로 합니다.
교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조정하는 그래프 기반 워크플로우 설계
- 견고한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백 구현
- 에이전트 루프로의 검색, API 및 구조화된 출력 통합
- 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 행동을 평가, 모니터링 및 강화
코스 형식
- 대화형 강의 및 진행되는 토론
- 샌드박스 환경에서의 안내 실습 및 코드 설명
- 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토
코스 맞춤화 옵션
- 이 코스에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 예약하시기 바랍니다.
LangGraph for Marketing Automation
14 시간LangGraph는 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.
Le Chat Enterprise: 개인화된 ChatOps, 통합 및 관리자 컨트롤
14 시간Le Chat Enterprise는 조직을 위한 보안, 맞춤화 가능하고 통치 가능한 대화형 인공지능 기능을 제공하는 프라이빗 ChatOps 솔루션으로, RBAC, SSO, 커넥터 및 기업 애플리케이션 통합을 지원합니다.
이 강사는 중급 수준의 제품 관리자, IT 리더, 솔루션 엔지니어 및 보안/준수 팀을 대상으로 하여, Le Chat Enterprise를 기업 환경에서 배포, 구성 및 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 오프사이트 라이브 강의입니다.
이 훈련을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:
- Le Chat Enterprise를 보안 배포를 위해 설정하고 구성합니다.
- RBAC, SSO 및 준수 중심의 제어를 활성화합니다.
- Le Chat을 기업 애플리케이션 및 데이터 스토어와 통합합니다.
- ChatOps를 위한 관리 및 운영 매뉴얼을 설계하고 구현합니다.
강의 형식
- 상호작용형 강의 및 토론.
- 다양한 연습과 실습.
- 라이브 랩 환경에서의 직접 실습.
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의에 대해 커스터마이징된 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주세요.
Python과 OpenCV 4를 이용한 딥러닝
14 시간대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝을 위해 Python 및 OpenCV 4를 프로그래밍하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- OpenCV을 사용하여 이미지와 비디오를 보고 로드하고 분류합니다. 4.
- TensorFlow과 Keras을 사용하여 OpenCV 4의 딥 러닝을 구현합니다.
- 딥 러닝 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력 있는 보고서를 생성하세요.
자동화 검사용 Vision Builder
35 시간이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 오프사이트)은 SMT(표면 장착 기술) 프로세스를 위한 자동 검사 시스템을 설계, 구현 및 최적화하기 위해 Vision Builder AI를 사용하고자 하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.
이 트레이닝의 끝까지 참여하면 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Vision Builder AI를 사용하여 자동 검사를 설정 및 구성합니다.
- 분석을 위한 고화질 이미지를 획득하고 전처리합니다.
- 결함 감지와 프로세스 검증을 위한 논리 기반 결정을 구현합니다.
- 검사 보고서를 생성하고 시스템 성능을 최적화합니다.