MLOps for Azure Machine Learning 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 중급~고급 수준의 경험을 보유한 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며 DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 대기 시간을 최소화하며 최신 MLOps 방식을 사용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

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

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 교육으로, AI 기반 클라우드 애플리케이션을 구축하고 배포하고자 하는 중급 및 고급 전문가를 대상으로 합니다. Microsoft Azure을 활용합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Azure Functions를 사용하여 이벤트 기반 및 서버리스 애플리케이션을 개발합니다.
• Azure 스토리지 솔루션 및 가상 머신을 관리합니다.
• Azure App Service 및 Docker 컨테이너를 사용하여 웹 애플리케이션을 배포하고 확장합니다.
• Azure AI Services를 사용하여 AI, 머신 러닝 및 자연어 처리를 통합합니다.
• GitHub Copilot을 활용하여 AI 기반 클라우드 애플리케이션 개발을 지원합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure ML의 드래그 앤 드롭 플랫폼을 사용하여 소프트웨어 및 하드웨어를 구매하지 않고도 Machine Learning 워크로드를 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다. 유지 관리 및 배포에 대해 걱정합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python, R 또는 제로 코드 도구를 사용하여 매우 정확한 기계 학습 모델을 작성하세요.
• Azure의 사용 가능한 데이터 세트와 알고리즘을 활용하여 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하고 추적합니다.
• Azure의 대화형 작업 공간을 사용하여 ML 모델을 공동으로 개발하세요.
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 Azure 지원 ML 프레임워크 중에서 선택하세요.

Microsoft Azure 인프라 및 배포

이 교육을 통해 대표자들은 Microsoft Azure 솔루션 설계 기술을 향상시킬 수 있습니다.

이 교육을 마치면 위임자는 Azure 서비스의 기능과 역량을 이해하게 되고, 이를 통해 상충 관계를 식별하고 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드 솔루션을 설계하기 위한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

교육 과정에서는 솔루션 수명 주기 전반에 걸쳐 필요한 기능, 운영 및 배포 요구 사항을 충족하는 적절한 인프라 및 플랫폼 솔루션을 정의합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure DevOps를 활용하여 기존 개발 접근 방식보다 더 빠르게 최적화된 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 DevOps 엔지니어, 개발자 및 프로젝트 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 기본 DevOps 어휘와 원리를 이해합니다.
• 소프트웨어 개발에 필요한 Azure DevOps 도구를 설치하고 구성합니다.
• Azure DevOps 도구 및 서비스를 활용하여 지속적으로 시장에 적응하세요.
• Azure DevOps 솔루션을 기반으로 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 현재 개발 프로세스를 평가합니다.
• 팀을 보다 효율적으로 관리하고 소프트웨어 배포 시간을 단축하세요.
• 조직 내에서 DevOps 개발 방식을 채택합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Microsoft Azure Service Fabric(ASF)에서 마이크로서비스를 구축하는 방법을 배우려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ASF를 마이크로서비스 구축 및 관리를 위한 플랫폼으로 사용하세요.
• 주요 마이크로서비스 프로그래밍 개념과 모델을 이해합니다.
• Azure에 클러스터를 생성합니다.
• 온프레미스 또는 클라우드에 마이크로서비스를 배포하세요.
• 라이브 마이크로서비스 애플리케이션을 디버그하고 문제를 해결합니다.

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 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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Machine Learning 워크로드를 AWS EC2 서버에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS에 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화합니다.
• 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다.
• 다른 AWS 관리형 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Machine Learning 워크로드를 Azure 클라우드에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure에 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• AKS(Azure Kubernetes Service)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화합니다.
• 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다.
• 다른 AWS 관리형 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 현재 사용 가능한 접근 방식과 도구를 평가하여 조직 내에서 MLOps을 채택하는 과정에서 현명한 결정을 내리려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성합니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하는 데 적합한 기술을 갖춘 올바른 종류의 팀을 구성하십시오.
• ML 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전화합니다.
• ML 파이프라인의 구성요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해합니다.
• 프로덕션에 배포하기 위해 다양한 기계 학습 프레임워크와 서버를 실험해 보세요.
• 재생산 및 유지 관리가 가능하도록 전체 Machine Learning 프로세스를 운영화합니다.