딥 강화 학습 with Python 교육 과정

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.

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.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 오프사이트에서 진행되며, 데이터 과학자와 통계학자가 직업 분야에서 데이터를 준비하고 모델을 구성하며 머신러닝 기법을 효과적으로 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이해하고 구현합니다.
• 머신러닝 응용 프로그램을 위한 데이터를 준비하고 모델을 구성합니다.
• 사후 분석을 수행하고 결과를 효과적으로 시각화합니다.
• 실제 세계의 특정 산업 시나리오에 머신러닝 기법을 적용합니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 고급 수준의 머신러닝 엔지니어와 AI 연구자에게 제공되며, RLHF를 사용하여 대형 AI 모델을 최적의 성능, 안전성, 그리고 일치성을 위해 미세 조정하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• RLHF의 이론적 기반을 이해하고, 이를 현대 AI 개발에서 왜 필수적인지 알아봅니다.
• 인간 피드백을 기반으로 보상 모델을 구현하여 강화 학습 과정을 안내합니다.
• RLHF 기술을 사용하여 대형 언어 모델을 미세 조정하여 출력을 인간 선호도에 맞추게 합니다.
• 생산 수준 AI 시스템을 위해 RLHF 워크플로우를 확장하기 위한 최선의 관행을 적용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Large Language Models (LLMs)과 Reinforcement Learning(RL) 모두에 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 얻고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 변압기 모델의 구성 요소와 기능을 이해합니다.
• 특정 작업 및 애플리케이션에 맞게 LLM을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 강화 학습의 핵심 원리와 방법론을 이해합니다.
• 강화 학습 기술이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Matlab을 사용하여 이미지 인식을 위한 컨볼루션 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 딥러닝 모델을 구축합니다.
• 데이터 레이블링을 자동화합니다.
• Caffe와 TensorFlow-Keras의 모델을 사용합니다.
• 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 학습시킵니다.

대상자

• 개발자
• 엔지니어
• 분야 전문가

강좌 형식

• 강의, 토론, 연습 및 적극적인 실습

신경망과 그 응용에 대한 기초를 학습하고자 하는 사람들을 위한 교육입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 레이블이 지정된 데이터와 빅 데이터 세트를 사용하지 않고도 컴퓨터 프로그램이 문제를 해결하도록 가르치기 위해 전통적인 머신 러닝 접근 방식을 넘어서고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Reinforcement Learning을 구현하는데 필요한 라이브러리 및 프로그래밍 언어를 설치하고 적용하세요.
• 지도 학습이 아닌 피드백을 통해 학습할 수 있는 소프트웨어 에이전트를 만들어 보세요.
• 의사결정이 순차적이고 유한한 문제를 해결하는 에이전트를 프로그래밍합니다.
• 지식을 적용하여 인간이 학습하는 방식과 유사한 방식으로 학습할 수 있는 소프트웨어를 설계합니다.

이 온라인 또는 오프라인 강사 지도 실습 교육은 강화 학습 및 인공지능(AI) 개발의 실제 적용을 심화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습 알고리즘의 핵심 개념을 이해합니다.
• TensorFlow과 OpenAI Gym을 사용하여 강화 학습 모델을 구현합니다.
• 시도와 오류를 통해 학습하는 지능형 에이전트를 개발합니다.
• Q-learning 및 딥 Q-networks(DQNs)와 같은 고급 기술을 사용하여 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• OpenAI Gym을 사용하여 시뮬레이션된 환경에서 에이전트를 훈련시킵니다.
• 강화 학습 모델을 실제 적용에 배포합니다.

이 과정은 R-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

이 인스트럭터 주도형 실습 교육에서는 참가자들이 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 AI 애플리케이션의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 대규모 데이터에 여러 유형의 신경망을 학습시킵니다.
• TPU를 사용하여 추론 과정을 두 자리 수 단위로 가속화합니다.
• 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집약적인 애플리케이션을 처리하기 위해 TPU를 활용합니다.