Google Colab을 통한 자연어 처리(NLP) 교육 과정

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

고급 Ollama 모델 디버깅 및 평가는 로컬 또는 프라이빗 Ollama 배포에서 모델 동작을 진단, 테스트하고 측정하는 데 초점을 맞춘 심층 강의입니다.

이 강의는 오프라인 또는 온라인에서 진행되며, 올라마 기반 모델의 생산 환경에서의 신뢰성, 정확성, 운영 준비 상태를 보장하고자 하는 고급 AI 엔지니어, ML Ops 전문가, QA 실무자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 시스템적으로 Ollama 호스팅 모델을 디버깅하고 실패 모드를 신뢰성 있게 재현할 수 있습니다.
• 정량적 및 정성적 지표를 포함한 강력한 평가 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있습니다.
• 로그, 추적, 지표를 통해 모델 상태 및 변화를 모니터링할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인에 통합된 테스트, 검증 및 회귀 체크를 자동화할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• Ollama 배포를 활용한 실습 랩 및 디버깅 연습.
• 사례 연구, 그룹 문제 해결 세션 및 자동화 워크숍.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정은 Ollama을 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Ollama을 사용하여 개인용 AI 처리 환경을 배포하고 구성합니다.
• AI 모델을 안전한 기업 워크플로우에 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 관리에 준수합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 LLM을 배포, 최적화 및 통합하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
• 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
• 추론 속도를 개선하기 위해 GPU 가속을 활용하세요.
• Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
• 시간 경과에 따라 AI 모델 성능을 모니터링하고 유지관리합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, AI 모델의 성능을 최적화하고 도메인 특화 애플리케이션을 위해 Ollama에서 조정하고 사용자화하는 방법을 익히고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델을 조정하기 위한 효율적인 환경을 설정합니다.
• 지도 학습 및 강화 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
• AI 모델을 성능, 정확도 및 효율성을 위해 최적화합니다.
• 사용자화된 모델을 생산 환경에 배포합니다.
• 모델 개선 사항을 평가하고 강건성을 보장합니다.

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

LangGraph는 상태를 유지하고, 다중 액터를 가진 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 만들 수 있는 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반의 법률 솔루션을 설계하고, 구현하며, 운영하고자 하며, 필요한 규정 준수, 추적 가능성, 그리고 관리 제어 기능을 포함하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 감사 가능성과 규정 준수를 보존하는 법률 전문 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태와 처리에 통합합니다.
• 가이드레일, 인간-루프 승인, 그리고 추적 가능한 결정 경로를 구현합니다.
• 감시 가능성과 비용 제어를 포함한 LangGraph 서비스를 생산 환경에서 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

강의 형식

• 상호작용 있는 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 준비해 주십시오.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인 자동화와 개인화에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 하며, LangGraph를 사용하여 동적 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 합니다. (온라인 또는 오프라인)

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조 콘텐츠와 이메일 워크플로우를 설계합니다.
• 자동 개인화를 위한 LLMs, APIs, 데이터 소스를 통합합니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리합니다.
• 워크플로우 성능과 전달 결과의 평가, 모니터링 및 최적화를 수행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우와 콘텐츠 파이프라인 구현 실습
• 개인화, 세분화, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 안내를 위해 문의하세요.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼입니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 고급 수준의 머신러닝 엔지니어, 인공지능 연구자, 그리고 Ollama를 사용하여 멀티모달 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 제품 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama를 사용하여 멀티모달 모델을 설정하고 실행합니다.
• 실제 애플리케이션에 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 통합합니다.
• 문서 이해 및 시각적 QA 시스템을 구축합니다.
• 다양한 모달리티에서 추론할 수 있는 멀티모달 에이전트를 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 실제 멀티모달 데이터셋을 사용하여 직접 실습합니다.
• Ollama를 사용하여 멀티모달 파이프라인을 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 조정을 위해 문의하세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초급 전문가를 위한 실시간 교육입니다. 이 교육은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념과 기능을 이해합니다.
• Ollama을 사용하여 로컬 AI 모델을 설정합니다.
• Ollama을 사용하여 LLMs를 배포하고 상호작용합니다.
• AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
• 다양한 산업에서의 로컬 AI 배포 사례를 탐구합니다.

Ollama는 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델을 로컬에서 대규모로 실행하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급 수준부터 고급 수준까지의 엔지니어들이 다중 사용자, 고처리량, 비용 효율적인 환경에서 Ollama 배포를 확장하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 사용자와 분산 워크로드를 위한 Ollama 구성.
• GPU와 CPU 자원 할당 최적화.
• 자동 확장, 배치, 지연 시간 감소를 위한 전략 구현.
• 성능 및 비용 효율성을 위한 인프라 모니터링 및 최적화.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실습 배포 및 확장 랩.
• 실제 환경에서의 실습 최적화 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 저희에 문의하여 협의해 주세요.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 실습자가 Ollama 출력을 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 마스터하기를 목표로 하는 인강으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 다양한 사용 사례에 대한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 프라이밍 및 체인-오브-서브 구조와 같은 기법을 적용합니다.
• 프롬프트 템플릿 및 컨텍스트 관리 전략을 구현합니다.
• 복잡한 워크플로우에 대해 다단계 프롬프트 파이프라인을 구성합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 프롬프트 디자인에 대한 실습.
• 라이브 랩 환경에서 실용적인 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의해 주세요.