Python 자연어 생성 (NLG) 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 NLG 방법을 사용해 고품질의 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기술을 향상시키고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자연어 텍스트를 생성하는 고급 기술을 이해합니다.
• NLG에 대한 변압기 기반 모델을 구현하고 미세 조정합니다.
• 유창함, 일관성, 관련성을 위해 NLG 출력을 최적화합니다.
• 자동화된 측정 기준과 인간 측정 기준을 모두 사용하여 생성된 텍스트의 품질을 평가합니다.

이 강의는 고급 Python 기술, 공학 최선의 실천 방법, 그리고 유지 보수 가능한, 테스트 가능한, 고성능의 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 일반적으로 사용되는 디자인 패턴을 다루는 집중적인 실습 과정입니다. 이 과정은 최신 도구 사용, 타입 지정, 동시성 모델, 아키텍처 패턴, 그리고 배포 준비된 워크플로우에 중점을 둡니다.

이 과정은 중간 수준에서 고급 수준의 Python 개발자들이 생산 환경에서 사용할 수 있는 전문적인 실천 방법과 패턴을 채택하기 위해 준비된 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 과정을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Python 타입 지정, 데이터 클래스, 그리고 타입 검사를 사용하여 코드의 신뢰성을 높입니다.
• 디자인 패턴과 아키텍처 원칙을 사용하여 강력한 애플리케이션을 구성합니다.
• asyncio와 multiprocessing을 사용하여 동시성과 병렬성을 올바르게 구현합니다.
• pytest, 속성 기반 테스트, 그리고 CI 파이프라인을 사용하여 잘 테스트된 코드를 구축합니다.
• 프로파일링, 최적화, 그리고 Python 애플리케이션을 생산 환경에 맞게 강화합니다.
• 최신 도구와 컨테이너를 사용하여 Python 프로젝트를 패키징, 배포합니다.

강의의 형식

• 상호작용이 가능한 강의와 짧은 데모.
• 매일 실습 랩과 코딩 연습.
• 패턴, 테스트, 배포를 통합한 캡스톤 미니 프로젝트.

강의 커스터마이징 옵션

• 데이터, 웹, 또는 인프라에 중점을 둔 커스터마이징된 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조치해 주세요.

이 과정은 Python을 사용하여 자율형(에이전트) 시스템을 설계, 구축, 테스트 및 배포하는 실용적인 엔지니어링 기술을 가르칩니다. 에이전트 루프, 도구 통합, 메모리와 상태 관리, 오케스트레이션 패턴, 안전 조치, 그리고 프로덕션 고려 사항 등을 다룹니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중급 수준 이상의 ML 엔지니어, AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 Python을 사용하여 견고하고 프로덕션 준비가 되어 있는 자율형 에이전트를 구축하길 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 루프와 의사 결정 워크플로를 설계 및 구현합니다.
• 외부 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 에이전트를 위한 단기 메모리와 장기 메모리 아키텍처를 구현합니다.
• 다단계 오케스트레이션과 에이전트 조합성을 조정합니다.
• 배포된 에이전트에 대한 안전성, 액세스 제어 및 가시성 최선의 관행을 적용합니다.

교육 형식

• 대화형 강연과 토론
• Python과 인기 있는 SDK를 사용하여 에이전트를 구축하는 실습
• 프로토타입을 배포할 수 있는 프로젝트 기반 연습

교육 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강좌는 데이터 과학과 인공 지능(AI)에 대한 5일간의 소개입니다.

Python을 사용한 예제와 연습으로 진행됩니다.

파이썬을 이용한 인공지능은 파이썬의 방대한 AI 및 머신러닝 라이브러리 생태계를 활용하여 지능적인 시스템을 개발하는 것입니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 파이썬을 사용하여 AI 솔루션을 설계, 구현 및 배포하고자 하는 중급 파이썬 프로그래머를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• 파이썬의 핵심 AI 라이브러리를 사용하여 AI 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 모델을 다룰 수 있습니다.
• AI 솔루션을 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 모델 성능을 평가하고 정확도와 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.

코스의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락처를 통해 문의하세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python, R을 활용하여 거래를 자동화하길 원하는 비즈니스 분석가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 특화된 증가량으로 신속하게 보안을 매수하고 매도하는 알고리즘을 사용합니다.
• 알고리즘 트레이딩을 통해 거래와 관련된 비용을 줄입니다.
• 주가를 자동으로 모니터링하고 거래를 실행합니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 교육은 Python, Pandas 및 NumPy를 활용한 데이터 분석 및 조작 기술을 향상시키려는 중급 Python 개발자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Python, Pandas, 및 NumPy를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.
• 고급 데이터 정제, 정렬 및 필터링 작업을 수행합니다.
• 집계 작업을 수행하고 시간 시리즈 데이터를 분석합니다.
• Matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
• 데이터 분석 코드를 디버깅하고 최적화합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 개발자들을 대상으로 동적, 고성능, 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 FARM(FastAPI, React, MongoDB) 스택을 사용하는 인터랙티브 라이브 트레이닝입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• FastAPI, React, MongoDB를 통합하는 개발 환경 설정.
• FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점 이해.
• FastAPI를 사용하여 REST API 구축.
• React를 사용하여 상호작용 애플리케이션 설계.
• FARM 스택을 사용하여 애플리케이션 개발, 테스트 및 배포(프론트엔드 및 백엔드).

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 빌드하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLG의 기본과 AI 및 콘텐츠 생성에서의 역할을 배우고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자연어 생성의 기본 개념을 이해합니다.
• 다양한 산업에서 NLG가 어떻게 적용되는지 살펴보세요.
• AI를 이용해 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기본 기술을 배워보세요.
• Python개의 라이브러리와 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 실시간으로 진행되는 이 교육 과정은 대화형 AI를 위한 NLG 기술을 마스터하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 대화형 AI를 위한 NLG의 기본 원리를 이해합니다.
• 딥러닝 기술을 활용하여 챗봇 대화 생성을 향상시킵니다.
• GPT-3와 같은 최신 NLG 모델을 챗봇 프레임워크에 통합합니다.
• 대화의 일관성과 유연성을 개선하기 위해 문맥 AI를 적용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 라이브 강좌로, 중간 수준의 전문가들이 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성 자동화를 위해 NLG를 활용하는 실용적인 기술을 습득할 수 있도록 목표로 합니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성을 위한 NLG의 핵심 원리를 이해합니다.
• NLG 모델을 활용하여 긴 문서와 기사 요약에 적용합니다.
• GPT와 같은 사전 학습된 NLG 모델을 활용하여 콘텐츠를 생성합니다.
• 특정한 콘텐츠 생성 작업에 NLG 모델을 최적화하기 위해 고급 기법을 적용합니다.