Azure Machine Learning을 위한 MLOps 교육 과정

본 강사 주도 실습형 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 중급부터 고급 수준의 경험을 가진 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 지연 시간을 최소화하며 현대적인 MLOps 방식을 활용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

본 훈련이 종료되면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 효율성, 정확성, 확장성을 위해 DeepSeek 모델을 최적화합니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리에 대한 모범 사례를 구현합니다.
• 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• AI 솔루션을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 확장합니다.

이 온라인 또는 현장 강좌는 Microsoft Azure를 사용하여 AI 기반 클라우드 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Azure Functions를 사용하여 이벤트 기반 및 서버리스 애플리케이션을 개발합니다.
• Azure 스토리지 솔루션과 가상 머신을 관리합니다.
• Azure App Service와 Docker 컨테이너를 사용하여 웹 애플리케이션을 배포하고 확장합니다.
• Azure AI Services를 사용하여 AI, 머신러닝, 자연어 처리 기능을 통합합니다.
• GitHub Copilot을 활용하여 AI 기반 클라우드 애플리케이션 개발을 지원합니다.

이 온라인 또는 오프라인 강사 주도 라이브 트레이닝은 소프트웨어 및 하드웨어 구매, 유지 관리 및 배포에 대한 걱정 없이 Azure ML의 드래그 앤 드롭 플랫폼을 사용하여 머신 러닝 워크로드를 배포하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Python, R 또는 제로 코드 도구를 사용하여 정확도가 높은 머신 러닝 모델을 작성합니다.
• Azure의 제공 데이터 세트 및 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 및 딥러닝 모델을 학습하고 추적합니다.
• Azure의 상호작용 워크스페이스를 사용하여 공동으로 ML 모델을 개발합니다.
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 Azure 지원 ML 프레임워크를 선택합니다.

Microsoft Azure 인프라 및 배포

이 강사 주도 실습 교육은 대한민국(온라인 또는 대면)에서 진행되며, Microsoft Azure를 활용하여 비즈니스 애플리케이션용 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하고자 하는 초급/중급/상급 개발자와 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 참가자는 Azure상의 AI 에이전트 아키텍처를 이해하고, 작동 가능한 에이전트를 생성 및 구성하고, 에이전트를 비즈니스 지식 소스에 연결하며, 에이전트를 배포하기 위해 평가하고 준비할 수 있습니다.

이 교육은 참가자가 Microsoft Azure 솔루션 설계 기술을 향상시킬 수 있도록 합니다.

교육 후 참가자는 Azure 서비스의 기능과 역량을 이해하고, 장단점을 식별하며 공용 및 하이브리드 클라우드 솔루션 설계를 위한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

교육 중에는 필요한 기능적, 운영적, 배포 요구사항을 충족시키는 적절한 인프라스트럭처 및 플랫폼 솔루션이 솔루션의 생애 주기를 통해 정의됩니다.

이 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육으로, DevOps 엔지니어, 개발자, 프로젝트 관리자가 Azure DevOps를 활용하여 기업 응용 프로그램을 전통적인 개발 방식보다 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• DevOps 용어와 원칙의 기초를 이해합니다.
• Azure DevOps 도구를 소프트웨어 개발에 필요한 설정을 완료합니다.
• Azure DevOps 도구와 서비스를 활용하여 시장 변화에 지속적으로 적응합니다.
• Azure DevOps 솔루션을 기반으로 기업 응용 프로그램을 구축하고 현재 개발 프로세스를 평가합니다.
• 팀 관리를 더욱 효율화하고 소프트웨어 배포 시간을 단축합니다.
• 조직 내에서 DevOps 개발 방식을 채택합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Azure 작업 부하를 보호하려는 보안 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure에서 호스트 보안 및 네트워크 보안 등을 관리할 수 있습니다.
• Azure에서 저장소 및 데이터베이스 보안을 설정할 수 있습니다.
• Azure 리소스를 사용하여 보안 모니터링을 구현할 수 있습니다.
• 데이터 및 인프라에 대한 악의적인 사이버 공격을 방지할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure에서 실행되는 워크로드를 보호하기 위해 Azure 클라우드 보안을 구성하는 방법을 배우려는 보안 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 호스트 및 네트워크 보안을 구성합니다.
• Azure 고급 보안 옵션을 구성합니다.
• 클라우드 컴퓨팅 워크로드를 보호하려면 Azure을 사용합니다.
• 맬웨어 및 바이러스에 대한 엔드포인트 보호 서비스 보안을 사용하세요.
• Azure에서 실행 중인 보안 컨테이너 워크로드입니다.

Azure Bot Service 는 Microsoft Bot Framework 와 Azure Functions 의 기능을 통합하여 지능형 봇을 신속하게 구축할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다.

본 강사 진행형 라이브 훈련을 통해 참가자들은 Microsoft Azure 를 활용하여 지능형 봇을 효율적으로 개발하는 방법을 탐구하게 됩니다.

훈련이 종료되는 시점에 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

지능형 봇의 핵심 개념을 이해합니다.

클라우드 기반 애플리케이션을 활용하여 지능형 봇을 구축합니다.

Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot Service 에 대한 실용적인 지식을 습득합니다.

실제 시나리오에서 확립된 봇 설계 패턴을 적용합니다.

Microsoft Azure 를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 생성하고 배포합니다.

대상 청중

본 과정은 봇 개발에 관심 있는 개발자, 해커, 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 설계되었습니다.

과정 형태

본 훈련은 강의 및 토론을 실습과 결합하며, 특히 실무 중심의 연습에 중점을 둡니다.

Docker는 재현 가능하고 이동성 있고 확장 가능한 ML 시스템 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 Docker를 사용하여 ML 파이프라인을 컨테이너화하고 운영화하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML 학습, 검증, 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 보조 도구를 사용하여 끝에서 끝까지의 ML 파이프라인을 설계하고 조정할 수 있습니다.
• ML 구성요소에 대한 버전 관리, 재현성, CI/CD를 구현할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경에서 ML 서비스를 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

강의 형식

• 실용적인 시연을 지원하는 대화형 강의.
• 실제 ML 파이프라인 구성요소를 구축하기 위한 실습 연습.
• 끝에서 끝까지의 컨테이너화된 워크플로우 구현을 위한 실시간 실험실.

강의 맞춤 옵션

• 특정 ML 인프라 요구사항에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의하여 옵션을 논의해 주세요.

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 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 대면)은 조직 내에서 MLOps를 채택할 때 사용 가능한 접근 방식과 도구를 평가하여 지능적인 결정을 내릴 수 있는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하기 위해 적합한 팀과 역량을 구성할 수 있습니다.
• ML 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• ML 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해할 수 있습니다.
• 프로덕션 배포에 사용할 다양한 머신 러닝 프레임워크와 서버를 실험할 수 있습니다.
• 재현 가능하고 유지 관리 가능한 전체 Machine Learning 프로세스를 운영화할 수 있습니다.

Kubernetes에서의 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련, 검증, 패키징, 배포를 자동화하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 Kubernetes에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 end-to-end CI/CD 파이프라인을 설계합니다.
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로를 구현합니다.
• ML 모델의 훈련, 테스트, 패키징을 자동화합니다.
• 모니터링, 경고, 롤백 전략을 통합합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 깊이 있는 설명
• 실제 CI/CD 워크플로를 구축하는 실습
• Kubernetes에 ML 워크로드를 배포하는 실시간 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 조직은 내부 MLOps 도구와 인프라에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 요청할 수 있습니다.