DeepMind Lab 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 텍스트-이미지 생성을 위한 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급에서 고급 수준의 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트-이미지 생성을 위한 고급 딥 러닝 아키텍처와 기술을 이해합니다.
• 고품질 이미지 합성을 위해 복잡한 모델과 최적화를 구현합니다.
• 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델에 대한 성능과 확장성을 최적화합니다.
• 더 나은 모델 성능과 일반화를 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다.
• Stable Diffusion을 다른 딥러닝 프레임워크 및 도구와 통합

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AlphaFold의 작동 방식을 이해하고 실험 연구의 가이드로 AlphaFold 모델을 사용하려는 생물학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AlphaFold의 기본 원리를 이해하세요.
• AlphaFold의 작동 방식을 알아보세요.
• AlphaFold 예측 및 결과를 해석하는 방법을 알아보세요.

Caffe는 표현력, 속도, 모듈성을 고려하여 만든 딥러닝 프레임워크입니다.

이 과정에서는 이미지 인식을 위한 딥러닝 프레임워크로 Caffe를 적용하는 방법을 MNIST를 예로 들어 탐구합니다.

대상

이 과정은 Caffe를 프레임워크로 활용하고자 하는 딥러닝 연구자와 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 완료한 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Caffe의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다
• 설치 / 프로덕션 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 작업을 수행합니다
• 코드 품질을 평가하고 디버깅, 모니터링을 수행합니다
• 고급 프로덕션 작업, 예를 들어 모델 학습, 레이어 구현, 로깅을 구현합니다

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer을 사용하여 Python에서 신경망을 구축하고 교육하고 동시에 코드를 쉽게 디버깅하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 고성능을 위해 GPU을 활용하면서 딥 러닝 학습 모델을 최적화하기 위해 예제를 실행하고 기존 알고리즘을 수정합니다.

Computer Network ToolKit (CNTK)은 Microsoft의 오픈 소스, 다중 머신, 다중GPU, 음성, 텍스트 및 이미지를 위한 고효율 RNN 학습 머신 러닝 프레임워크입니다.

청중

본 과정은 프로젝트에서 CNTK을 활용하고자 하는 엔지니어와 건축가를 대상으로 합니다.

대상

이 과정은 이미지 분석을 위해 다양한 도구(대부분 오픈 소스)를 활용하고자 하는 딥러닝 연구자 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정은 실제 예제를 제공합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 교육으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 전문가가 TensorFlow Lite를 활용하여 Edge AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 사람들에게 맞춤형 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 원리와 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 모델을 다양한 엣지 디바이스에 배포합니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법을 활용합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실시간 머신 러닝 애플리케이션을 가속화하고 대규모로 배포하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenVINO 툴킷을 설치하세요.
• FPGA를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 가속화합니다.
• FPGA에서 다양한 CNN 레이어를 실행합니다.
• Kubernetes 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 애플리케이션을 확장합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Horovod를 사용하여 분산 딥 러닝 교육을 실행하고 이를 여러 GPU에 걸쳐 병렬로 실행하도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥 러닝 훈련을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet을 사용하여 모델을 학습하기 위해 Horovod를 설치하고 구성합니다.
• Horovod를 사용하여 여러 GPU에서 실행되도록 딥 러닝 학습 훈련을 확장합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이미지 인식 응용 프로그램에 딥 러닝 모델을 적용하려는 기술자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Keras을 설치하고 구성합니다.
• 딥 러닝 모델을 빠르게 프로토타입으로 제작합니다.
• 합성 신경망을 구현합니다.
• 반복적인 네트워크를 구현합니다.
• CPU와 GPU 모두에서 딥러닝 모델을 실행합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 사용 사례에 대해 고품질 이미지를 생성하기 위해 Stable Diffusion을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Stable Diffusion의 원리와 이미지 생성에 있어서 이것이 어떻게 작동하는지 이해하세요.
• Stable Diffusion개의 이미지 생성 작업을 위한 모델을 구축하고 학습합니다.
• Stable Diffusion을 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환과 같은 다양한 이미지 생성 시나리오에 적용합니다.
• Stable Diffusion 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 매우 작은 임베디드 장치에 머신 러닝 모델을 작성, 로드 및 실행하길 원하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow Lite를 설치합니다.
• 음성 인식, 이미지 분류 등을 수행할 수 있도록 임베디드 장치에 머신 러닝 모델을 로드합니다.
• 네트워크 연결에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.

TensorFlow는 구글의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 딥러닝의 2세대 API입니다. 이 시스템은 머신러닝 연구를 촉진하고 연구 프로토타입에서 생산 시스템으로 빠르게 전환할 수 있도록 설계되었습니다.

대상

이 과정은 TensorFlow를 딥러닝 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정을 완료한 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다
• 설치/프로덕션 환경/아키텍처 작업 및 설정 수행이 가능합니다
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링이 가능합니다
• 모델 훈련, 그래프 구축 및 로깅과 같은 고급 프로덕션 구현이 가능합니다

이 강의는 이미지 인식의 목적을 위해 Tensor Flow를 적용하는 방법을 구체적인 예시와 함께 탐구합니다.

대상

이 강의는 이미지 인식을 위해 TensorFlow를 활용하고자 하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

강의를 마치면 수강생은 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다.
• 설치/생산 환경/아키텍처 작업을 수행하고 구성합니다.
• 코드 품질을 평가하고, 디버깅, 모니터링을 수행합니다.
• 고급 생산을 구현합니다(모델 학습, 그래프 구축, 로깅).

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 수치 계산을 수행하는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

SyntaxNet은 TensorFlow용 신경망 자연어 처리 프레임워크입니다.

Word2Vec는 단어의 벡터 표현, 즉 '단어 임베딩'을 학습하는 데 사용됩니다. Word2Vec은 원시 텍스트에서 단어 임베딩을 학습하기 위한 특히 계산적으로 효율적인 예측 모델입니다. Continuous Bag-of-Words(CBOW) 모델과 Skip-Gram 모델 두 가지 버전이 있습니다 (Mikolov et al.의 3.1장 및 3.2장 참조).

SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 사용자는 자연어 입력에서 학습된 임베딩 모델을 생성할 수 있습니다.

대상 대상자

이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 TensorFlow 그래프에 적용하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강좌를 수료한 후, 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해할 수 있습니다
• 설치, 프로덕션 환경, 아키텍처 작업 및 구성이 가능합니다
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링이 가능합니다
• 모델 학습, 용어 임베딩, 그래프 구축 및 로깅과 같은 고급 프로덕션 작업을 구현할 수 있습니다