멀티모달 모델 미세 조정 교육 과정

Vertex AI는 대규모 모델의 미세 조정 및 프로프트 관리에 대한 고급 도구를 제공하여, 개발자 및 데이터 팀이 모델 정확도를 최적화하고 반복 작업 흐름을 간소화하며 내장된 라이브러리와 서비스로 평가 엄격성을 보장할 수 있게 합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들이 Vertex AI에서 감독 미세 조정, 프로프트 버전 관리 및 평가 서비스를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션의 성능과 신뢰성을 향상시키기를 원하는 사람들을 대상으로 한 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 트레이닝을 마치면 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Vertex AI에서 Gemini 모델에 감독 미세 조정 기술을 적용합니다.
• 버전 관리 및 테스트를 포함한 프로프트 관리 작업 흐름을 구현합니다.
• 평가 라이브러리를 활용하여 AI 성능을 벤치마킹하고 최적화합니다.
• 개선된 모델을 생산 환경에 배포하고 모니터링합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• Vertex AI 미세 조정 및 프로프트 도구와 함께하는 실습 실험실.
• 기업 모델 최적화 사례 연구.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 조치를 위해 문의하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최첨단 전이 학습 기술을 숙달하고 이를 복잡한 실제 문제에 적용하고자 하는 고급 수준의 머신 러닝 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 전이 학습의 고급 개념과 방법론을 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델에 대한 도메인별 적응 기술을 구현합니다.
• 끊임없이 학습하여 변화하는 업무와 데이터 세트를 관리합니다.
• 여러 작업에 걸친 모델 성능을 향상시키기 위해 멀티태스크 미세 조정을 마스터하세요.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 지도형 라이브 트레이닝은 배포된 미세 조정된 모델에 대한 강력한 지속 학습 파이프라인과 효과적인 업데이트 전략을 구현하고자 하는 고급 AI 유지보수 엔지니어와 MLOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 배포된 모델을 위한 지속 학습 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
• 적절한 학습과 메모리 관리를 통해 재난적인 잊힘을 완화합니다.
• 모델 드리프트나 데이터 변경에 기반한 모니터링 및 업데이트 트리거를 자동화합니다.
• 모델 업데이트 전략을 기존 CI/CD 및 MLOps 파이프라인에 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 미세 조정된 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미세 조정된 모델을 프로덕션에 배포하는 데 따르는 과제를 파악합니다.
• Docker 및 Kubernetes과 같은 도구를 사용하여 모델을 컨테이너화하고 배포합니다.
• 배포된 모델에 대한 모니터링과 로깅을 구현합니다.
• 실제 시나리오에서 지연 시간과 확장성을 위해 모델을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중요한 금융 업무를 위해 AI 모델을 사용자 지정하는 데 필요한 실무 기술을 습득하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융 애플리케이션에 대한 미세 조정의 기본을 이해합니다.
• 금융 분야의 도메인별 작업에 사전 훈련된 모델을 활용합니다.
• 사기 탐지, 위험 평가, 재무 조언 생성을 위한 기술을 적용합니다.
• GDPR 및 SOX와 같은 금융 규정을 준수합니다.
• 금융 애플리케이션에 데이터 보안과 윤리적인 AI 관행을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 특정 작업 및 데이터 세트에 맞게 사전 훈련된 모델을 사용자 지정하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미세조정의 원리와 응용 프로그램을 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델을 미세 조정하기 위한 데이터 세트를 준비합니다.
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 세부적으로 조정합니다.
• 모델 성능을 최적화하고 일반적인 과제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 광범위한 계산 리소스가 필요 없이 대규모 모델에 대한 미세 조정 전략을 구현하려는 중급 개발자와 AI 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 저순위 적응(LoRA)의 원리를 이해해 보세요.
• 대규모 모델의 효율적인 미세조정을 위해 LoRA를 구현합니다.
• 리소스가 제한된 환경에 맞춰 미세 조정을 최적화합니다.
• 실용적인 응용 프로그램을 위해 LoRA에 맞춰 조정된 모델을 평가하고 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 언어 모델의 효과적인 미세 조정을 통해 NLP 프로젝트를 개선하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NLP 작업을 위한 미세 조정의 기본을 이해합니다.
• GPT, BERT, T5와 같은 사전 학습된 모델을 특정 NLP 애플리케이션에 맞게 미세 조정합니다.
• 모델 성능을 개선하기 위해 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
• 실제 시나리오에서 미세 조정된 모델을 평가하고 배포합니다.

이 교육은 실시간으로 진행(온라인 또는 현장), 대상是金融领域的高级数据科学家和AI工程师，他们希望使用特定领域的金融数据对模型进行微调，以应用于信用评分、欺诈检测和风险建模。

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 금융 데이터셋에서 AI 모델을 세부 조정하여 사기와 위험 예측을 개선합니다.
• 전이 학습, LoRA 및 정규화 등의 기술을 적용하여 모델 효율성을 향상시킵니다.
• AI 모델링 워크플로에 금융 준법 감시 고려 사항을 통합합니다.
• 세부 조정된 모델을 금융 서비스 플랫폼에서 실시간으로 배포합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준에서 고급 수준의 의료 AI 개발자와 데이터 과학자를 대상으로, 구조화된 및 비구조화된 의료 데이터를 사용하여 임상 진단, 질병 예측, 환자 결과 예측을 위한 모델을 세부 조정하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• EMRs, 영상, 시간 시리즈 데이터를 포함한 의료 데이터셋에 대해 AI 모델을 세부 조정할 수 있습니다.
• 전이 학습(transfer learning), 도메인 적응(domain adaptation), 모델 압축(model compression)을 의료 상황에서 적용할 수 있습니다.
• 모델 개발 과정에서 프라이버시, 편향, 규제 준수를 처리할 수 있습니다.
• 실제 의료 환경에서 세부 조정된 모델을 배포하고 모니터링할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되며, DeepSeek LLM 모델을 특정 산업, 분야, 또는 비즈니스 요구에 맞게 맞춤형 AI 애플리케이션을 생성하기 위해 DeepSeek LLM 모델을 세밀하게 조정하고자 하는 고급 AI 연구원, 머신러닝 엔지니어 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V3를 포함한 DeepSeek 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 세밀 조정을 위한 데이터셋을 준비하고 전처리합니다.
• 도메인 특정 애플리케이션을 위해 DeepSeek LLM을 세밀 조정합니다.
• 세밀 조정된 모델을 효율적으로 최적화하고 배포합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 트레이닝은 자율차, 드론, 그리고 감시 시스템에 적용하기 위해 심층 학습 모델을 최적화하려는 고급 수준의 방위 AI 엔지니어와 군사 기술 개발자를 대상으로 합니다. 이 과정은 엄격한 보안 및 신뢰성 기준을 충족하는 것을 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 감시 및 타겟팅 작업에 필요한 컴퓨터 비전과 센서 융합 모델을 최적화합니다.
• 자율 AI 시스템을 변화하는 환경과 임무 프로필에 적응시킵니다.
• 모델 파이프라인에 견고한 검증 및 안전 메커니즘을 구현합니다.
• 방위 특화 준수, 안전, 보안 기준에 맞춥니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 법률 기술 엔지니어와 AI 개발자를 대상으로 하며, 계약 분석, 조항 추출 및 자동화된 법률 연구 등 법무 서비스 환경에서 언어 모델을 세밀 조정하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같이 할 수 있게 됩니다:

• NLP 모델을 세밀 조정하기 위해 법률 문서를 준비하고 정리합니다.
• 법무 관련 작업에서 모델의 정확도를 향상시키기 위한 세밀 조정 전략을 적용합니다.
• 계약 검토, 분류 및 연구에 도움이 되는 모델을 배포합니다.
• 법무 환경에서 AI 출력의 준법성, 감사 가능성 및 추적 가능성을 보장합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 주도의 실습 교육은 중간 수준부터 고급 수준까지의 머신러닝 엔지니어, AI 개발자, 데이터 과학자들이 특정 작업 및 맞춤화를 위해 대규모 모델을 효율적으로 미세 조정하기 위해 QLoRA를 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• QLoRA와 LLM을 위한 양자화 기법의 이론을 이해합니다.
• QLoRA를 사용하여 대규모 언어 모델을 특정 분야에 맞게 미세 조정하는 방법을 구현합니다.
• 양자화를 사용하여 제한된 계산 자원에서 미세 조정을 최적화합니다.
• 미세 조정된 모델을 실제 응용 프로그램에서 효율적으로 배포하고 평가합니다.

이 강사 지도형 라이브 교육 과정은(온라인 또는 현장) 중급 수준의 임베디드 AI 개발자 및 엣지 컴퓨팅 전문가를 대상으로, 자원 제한된 장치에 적합한 가벼운 AI 모델을 최적화하고 배포하기 위한 방법에 대해 다룹니다.

이 교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 배포에 적합한 사전 학습된 모델을 선택하고 조정합니다.
• 양자화, 프루닝 및 기타 압축 기법을 적용하여 모델 크기와 지연 시간을 줄입니다.
• 전이 학습을 통해 작업별 성능을 위해 모델을 미세 조정합니다.
• 최적화된 모델을 실제 엣지 하드웨어 플랫폼에 배포합니다.