클라우드 컴퓨팅 개요 교육 과정

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 훈련으로, 고급 전문가들이 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고 하이퍼파라미터 조정 능력을 개선하며 Google Colab을 활용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 할 수 있습니다:

• Scikit-learn, TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 실제 응용 프로그램에 머신러닝 모델을 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협력하고 관리할 수 있습니다.

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.

이 강사 지도형 라이브 교육 과정은 Google Colab을 사용하여 데이터 과학의 기본을 배우고자 하는 초보 데이터 과학자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Google Colab 설정 및 탐색.
• 기본 Python 코드 작성 및 실행.
• 데이터셋 가져오기 및 처리.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화 생성.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 깊게 하고, Google Colab을 사용하여 고급 시각 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 기능을 탐색하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련시킵니다.
• 확장性和高效的云基模型开发。
• 实现用于计算机视觉任务的图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以进行实际应用。
• 使用迁移学习来提高CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 Google Colab 환경에서 심층 학습 기술을 이해하고 적용하는 방법을 배우는 훈련입니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 심층 학습 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 신경망의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow를 사용하여 심층 학습 모델을 구현합니다.
• 심층 학습 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 심층 학습을 위한 TensorFlow의 고급 기능을 활용합니다.

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 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 실습형 강의로, 데이터 과학 초보자들을 대상으로 데이터 시각화를 위한 의미 있고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 학습합니다.

이 강의를 마친 후, 수강생들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 설정하고 데이터 시각화를 위한 탐색 방법을 익힙니다.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯을 생성합니다.
• Seaborn을 사용하여 고급 시각화 기법을 활용합니다.
• 더 나은 발표와 명확성을 위해 플롯을 맞춤화합니다.
• 시각화 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 해석하고 발표합니다.

요약:

• IoT 아키텍처 및 기능의 기본
• 사물, 센서, 인터넷 및 IoT의 비즈니스 기능 간 매핑
• 모든 IoT 소프트웨어 구성 요소의 필수 요소 - 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드 및 모바일 앱
• IoT 기능 - 차량 관리자, 데이터 시각화, SaaS 기반 FM 및 DV, 경고/알람, 센서 온보딩, "사물" 온보딩, 지오펜싱
• MQTT를 이용한 IoT 기기와 클라우드 간의 통신의 기본 사항.
• MQTT를 사용하여 IoT 장치를 AWS에 연결합니다(AWS IoT 코어).
• 계산 및 데이터 저장을 위해 AWS IoT 코어를 AWS Lambda 함수와 연결합니다.
• Raspberry PI를 AWS IoT 코어와 연결하고 간단한 데이터 통신을 합니다.
• 알림 및 이벤트
• 센서 교정

요약:

• IoT 아키텍처 및 기능의 기본
• 사물, 센서, 인터넷 및 IoT의 비즈니스 기능 간 매핑
• 모든 IoT 소프트웨어 구성 요소의 필수 요소 - 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드 및 모바일 앱
• IoT 기능 - 차량 관리자, 데이터 시각화, SaaS 기반 FM 및 DV, 경고/알람, 센서 온보딩, "사물" 온보딩, 지오펜싱
• MQTT를 이용한 IoT 기기와 클라우드 간의 통신의 기본 사항.
• MQTT를 사용하여 IoT 장치를 AWS에 연결합니다(AWS IoT 코어).
• DynamoDB를 사용하여 계산 및 데이터 저장을 위해 AWS IoT 코어를 AWS Lambda 함수와 연결합니다.
• Raspberry PI를 AWS IoT 코어와 연결하고 간단한 데이터 통신을 합니다.
• Raspberry PI와 AWS IoT Core를 사용하여 스마트 기기를 만들어 보세요.
• 센서 데이터 시각화 및 웹 인터페이스를 통한 통신.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 Google Colab 환경을 통해 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Colab을 머신러닝 프로젝트에 설정하고 탐색할 수 있습니다.
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있습니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.
• 지도 학습 및 비지도 학습 모델을 구현할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 효과적으로 최적화하고 평가할 수 있습니다.

이 온라인 또는 현장 강사의 실시간 강좌는 데이터 과학자와 개발자들이 Python을 사용하여 Google Colab에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고자 하는 중급 수준의 사람들에게 맞춤형입니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
• NLP 작업에 대한 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협업적인 개발을 위한 텍스트 데이터를 처리합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.