Julia에서의 머신 러닝 알고리즘 교육 과정

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

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.

본 교수가 진행하는 라이브 교육(대한민국에서 온라인 또는 대면)은 AlphaFold의 작동 원리를 이해하고, 자신의 실험 연구에 AlphaFold 모델을 가이드로 활용하고자 하는 생물학자를 대상으로 합니다.

본 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold의 작동 방식을 학습합니다.
• AlphaFold의 예측 결과와 데이터를 해석하는 방법을 학습합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 라이브 강좌로, 머신러닝 배경이 있는 기술적 참가자들이 AutoML 프레임워크를 활용하여 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하기 위한 모델을 최적화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

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 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자가 Google의 ML Kit을 사용하여 모바일 장치에서 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 설계된 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 모바일 앱의 머신 러닝 기능을 개발하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• ML Kit API를 사용하여 Android와 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 디바이스에서 처리 및 배포를 최적화하고 기존 앱을 향상시킵니다.

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장) 은 대규모 데이터셋에 대해 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest의 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터를 튜닝하여 머신러닝 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.