딥러닝 비전 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

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 초보자 수준의 참여자들이 확률, 통계, 프로그래밍 및 머신러닝의 기본 개념을 학습하고 이를 AI 개발에 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 확률과 통계의 기본 개념을 이해하고 이를 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 절차적, 함수형, 객체 지향 프로그래밍 코드를 작성하고 이해할 수 있습니다.
• 분류, 클러스터링 및 신경망과 같은 머신러닝 기술을 구현할 수 있습니다.
• 규칙 엔진과 전문가 시스템을 사용하여 문제 해결을 위한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

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.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

AI와 그 응용을 소개하는 4일간의 강좌입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

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.

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.

이 강사 주도 실시간 교육 대한민국(온라인 또는 현장) 은 실시간 머신러닝 애플리케이션을 가속화하고 대규모로 배포하고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

교육이 종료될 때쯤 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• OpenVINO 툴킷 설치하기.
• FPGA 를 활용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 가속화하기.
• FPGA 에서 다양한 CNN 레이어 실행하기.
• Kubernetes 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 애플리케이션 확장하기.

이 강사가 진행하는 생중계 훈련 과정(대한민국 온라인 또는 현장)은 Horovod를 활용하여 분산 딥러닝 훈련을 실행하고 병렬로 여러 GPU에서 실행되도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

훈련 종료 시, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 딥러닝 훈련을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet으로 모델을 훈련할 수 있도록 Horovod를 설치하고 구성합니다.
• Horovod를 사용하여 딥러닝 훈련을 확장하여 여러 GPU에서 실행합니다.

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 주도 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장) 은 다양한 사용 사례에서 고품질 이미지를 생성하기 위해 스테이블 디퓨전을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝이 끝날 때쯤 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 스테이블 디퓨전의 원리와 이미지 생성에서의 작동 방식을 이해합니다.
• 이미지 생성 작업을 위해 스테이블 디퓨전 모델을 구축하고 학습시킵니다.
• 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환 등 다양한 이미지 생성 시나리오에 스테이블 디퓨전을 적용합니다.
• 스테이블 디퓨전 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.