MLOps: 머신 러닝의 CI/CD 교육 과정

이 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 트레이닝으로, 고급 개발자, 자동화 전문가 및 IT 프로페셔널을 대상으로 합니다. 이들은 자피어에서 사용자 정의 통합과 다중 단계 자동화를 마스터하고자 하는 사람들입니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• API와 웹훅을 사용하여 사용자 정의 자피어 통합을 만드는 방법.
• 복잡한 다중 단계 작업 흐름을 설계하고 관리하는 방법.
• 고급 자동화 작업 흐름을 최적화하고 디버깅하는 방법.
• 자피어를 프로퍼리터나 덜 알려진 애플리케이션과 통합하는 방법.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 대면)에서 중급 전문가들을 대상으로 하며, 비즈니스 운영을 위해 Zapier를 사용하여 자동화된 워크플로를 생성하고 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 효율적인 Zapier 워크플로를 설계하고 구현할 수 있습니다.
• 여러 비즈니스 앱을 통합하여 매끄러운 자동화를 할 수 있습니다.
• Zap 성능을 최적화하고 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다.
• 비즈니스 요구에 맞게 워크플로 자동화를 확장할 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.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 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.

대한민국에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

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 강사 지도 하에 진행되는 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 Make의 고급 기능을 마스터하고, 복잡한 워크플로우를 최적화하며, 오류 관리를 효과적으로 처리하고자 하는 중급 수준의 IT 전문가 및 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• Make의 고급 기능을 활용하여 워크플로우 자동화를 수행합니다.
• 조건부 논리, 반복자, 오류 처리 등을 사용하여 워크플로우를 최적화합니다.
• 여러 애플리케이션을 원활하게 통합하여 자동화합니다.
• 워크플로우를 모니터링하고 최대 효율성을 위해 문제 해결을 수행합니다.
• 워크플로우 자동화 솔루션을 확장하기 위한 최선의 방법을 구현합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 라이브 교육으로, Make를 사용하여 워크플로우 자동화를 기본부터 학습하고 일상 작업을 간소화하려는 초보자 수준의 참가자들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• Make에서 워크플로우를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• 다양한 애플리케이션을 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 데이터 동기화, 알림 및 파일 관리와 같은 간단한 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 사전 구성된 템플릿을 사용하고 사용자 지정 워크플로우를 생성하는 방법을 이해할 수 있습니다.
• 워크플로우를 문제 해결하고 디버깅하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 중급 마케팅 전문가를 대상으로 반복적인 작업을 자동화하고, 리드를 효과적으로 관리하며, 워크플로우 자동화를 통해 고객 참여를 최적화하는 방법을 학습합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Make를 사용하여 마케팅 캠페인과 리드 관리 워크플로우를 자동화합니다.
• 통합 플랫폼을 통해 개인화된 고객 여정 맵을 만듭니다.
• Mailchimp, HubSpot, 소셜 미디어 플랫폼과 같은 마케팅 도구 간에 데이터를 동기화합니다.
• 자동화된 워크플로우를 모니터링하고 분석하여 캠페인 성능을 최적화합니다.
• 확장 가능한 마케팅 자동화 전략의 최선의 방법론을 채택합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 지도형 라이브 교육은 Zapier와 AI 통합을 활용하여 운영을 효율적으로 확장하려는 고급 수준의 비즈니스 전문가 및 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• Zapier를 사용하여 복잡한 자동화 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
• 예측 통찰력을 위해 비즈니스 프로세스에 AI 모델을 통합합니다.
• 여러 플랫폼에서 작업을 자동화하여 운영을 최적화합니다.
• 지속적인 개선을 위해 자동화된 워크플로우를 모니터링하고 문제를 해결합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 코딩이 필요 없이 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 높이고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 할 수 있게 될 것입니다:

• Zapier의 기본 개념과 자동화 기능을 이해합니다.
• Zaps를 설정하고 구성하여 작업을 자동화합니다.
• 인기 있는 비즈니스 도구를 Zapier와 통합합니다.
• 자동화된 워크플로를 관리하고 최적화합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현지)에서 중급 수준의 전자상거래 전문가들을 대상으로 하며, Zapier를 사용하여 주문 처리, 결제, 고객 지원을 자동화하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 주문 처리와 출하를 자동화할 수 있습니다.
• 결제 데이터를 회계 시스템과 동기화할 수 있습니다.
• 자동화를 통해 고객 지원을 강화할 수 있습니다.
• 마케팅 및 판매 워크플로우를 최적화할 수 있습니다.

이 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 마케팅 담당자를 대상으로 하며, Zapier를 사용하여 리드 생성, 이메일 캠페인, 고객 추적을 자동화하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 마케팅 자동화에서 Zapier의 역할을 이해합니다.
• 리드 생성 및 양육을 자동화하는 워크플로를 설정합니다.
• CRM, 이메일 플랫폼, 분석 도구 등의 마케팅 도구를 통합합니다.
• 자동화 워크플로의 최대 효율성을 위해 최적화하고 문제를 해결합니다.