Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics 교육 과정
이 교육 세션은 NLP 기술을 AI 및 Robotics의 비즈니스 적용과 함께 탐구합니다. 참여자들은 Python를 사용하여 컴퓨터 기반 예제와 사례 연구 문제 해결 연습을 수행합니다.
Course Outline
자세한 교육 개요
- NLP 소개
- NLP 이해
- NLP 프레임워크
- NLP의 상업적 응용
- 웹에서 데이터 수집
- 텍스트 데이터를 가져오기 위한 다양한 API 작업
- 텍스트 코퍼스 저장 및 저장된 내용과 관련 메타데이터 작업
- Python과 NLTK 크래시 코스를 사용하는 이점
- 코퍼스 및 데이터셋의 실용적인 이해
- 코퍼스가 필요한 이유
- 코퍼스 분석
- 데이터 속성의 종류
- 코퍼스에 대한 다양한 파일 형식
- NLP 애플리케이션을 위한 데이터셋 준비
- 문장 구조 이해
- NLP 구성 요소
- 자연어 이해
- 형태론 분석 - 어간, 단어, 토큰, 음소 태그
- 구문 분석
- 의미 분석
- 모호성 처리
- 텍스트 데이터 전처리
- 코퍼스 - 원시 텍스트
- 문장 토큰화
- 원시 텍스트 어간화
- 원시 텍스트 어근화
- 불용어 제거
- 코퍼스 - 원시 문장
- Word 토큰화
- Word 어근화
- Term-Document/Document-Term 행렬 작업
- 텍스트 토큰화 및 문장 n-그램
- 실용적이고 맞춤형 전처리
- 코퍼스 - 원시 텍스트
- 텍스트 데이터 분석
- NLP의 기본 기능
- 파서와 파싱
- 품사 태깅과 태거
- 명명 엔터티 인식
- N-그램
- Bag of words
- NLP의 통계적 특성
- NLP를 위한 선형 대수학 개념
- NLP를 위한 확률 이론
- TF-IDF
- 벡터화
- 인코더와 디코더
- 정규화
- 확률적 모델
- 고급 기능 공학 및 NLP
- word2vec 기본
- word2vec 모델 구성 요소
- word2vec 모델 논리
- word2vec 개념 확장
- word2vec 모델 적용
- 사례 연구: Bag of words 적용: Luhn의 알고리즘을 사용한 자동 텍스트 요약
- NLP의 기본 기능
- 문서 클러스터링, 분류 및 주제 모델링
- 문서 클러스터링 및 패턴 마이닝 (계층적 클러스터링, k-means 클러스터링 등)
- TFIDF, Jaccard 및 코사인 거리 측정치로 문서 비교 및 분류
- Naïve Bayes 및 최대 엔트로피를 사용한 문서 분류
- 중요한 텍스트 Element 식별
- 차원 축소: 주성분 분석, 특이값 분해, 비음수 행렬 인수분해
- 잠재 의미 분석을 사용한 주제 모델링 및 정보 검색
- 엔티티 추출, Sentiment Analysis 및 고급 주제 모델링
- 긍정 vs. 부정: 감정 정도
- 항목 반응 이론
- 품사 태깅 및 그 응용: 텍스트에 언급된 사람, 장소 및 조직 찾기
- 고급 주제 모델링: 잠재 디리클레 할당
- 사례 연구
- 비정형 사용자 리뷰 마이닝
- 제품 리뷰 데이터의 감정 분류 및 시각화
- 사용 패턴을 위한 검색 로그 마이닝
- 텍스트 분류
- 주제 모델링
Requirements
NLP 원리와 AI 비즈니스 응용에 대한 지식과 인식을 이해하는 능력
Open Training Courses require 5+ participants.
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I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
Dan Goldsmith - Coventry University
Course - ROS: Programming for Robotics
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 항공 로봇의 기본을 이해합니다.
- 무인 항공기(UAV)와 쿼드로터를 모델링하고 설계합니다.
- 비행 제어와 동작 계획의 기본에 대해 알아보세요.
- 항공 로봇을 위한 다양한 시뮬레이션 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 적합한 개발 환경을 설정하세요.
- 드론 프로그래밍에 적합한 도구를 선택하여 적용하세요.
- 펌웨어, 미들웨어 및 API 스택을 이해하고 구성합니다.
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이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Microsoft Azure 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만드는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 지능형 봇의 기본 원리 알아보기
- 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 로봇을 만드는 방법 알아보기
- Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot 서비스를 사용하는 방법 이해
- 봇 패턴을 사용하여 봇을 디자인하는 방법 이해
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청중
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- 엔지니어
- IT 전문가
과정 형식
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14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 개인 AI 처리를 위해 Ollama를 배포하고 구성합니다.
- AI 모델을 안전한 엔터프라이즈 워크플로에 통합합니다.
- 데이터 개인정보 보호를 유지하면서 AI 성능을 최적화하세요.
- 온프레미스 AI 기능으로 비즈니스 프로세스를 자동화하세요.
- 기업 보안 및 거버넌스 정책을 준수하세요.
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14 Hours봇 또는 챗봇은 다양한 메시징 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 자동화하고 사용자가 다른 사람과 대화할 필요 없이 작업을 더 빠르게 완료하는 데 사용되는 컴퓨터 도우미와 같습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 봇 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 샘플 챗봇을 생성하는 과정을 단계별로 진행하면서 봇 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 봇의 다양한 용도와 애플리케이션 이해
- 봇 개발의 전체 프로세스 이해
- 봇 구축에 사용되는 다양한 도구와 플랫폼을 살펴보세요.
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- Microsoft Bot Framework를 사용하여 샘플 챗봇 구축
청중
- 자신만의 봇을 만드는 데 관심이 있는 개발자
코스의 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습
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- Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
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- Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
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- UAV와 드론에 대한 기본 지식을 습득합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
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- 농업 및 농업 방법을 개선하기 위해 작물 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위해 드론을 배포합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama에서 AI 모델 미세 조정을 위한 효율적인 환경을 설정하세요.
- 지도 미세 조정 및 강화 학습을 위한 데이터 세트를 준비합니다.
- 성능, 정확성, 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
- 맞춤형 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
- 모델 개선 사항을 평가하고 견고성을 보장합니다.
Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 메카트로닉 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 인공 지능, 기계 학습, 전산 지능에 대한 개요를 살펴보세요.
- 신경망의 개념과 다양한 학습 방법을 이해합니다.
- 실제 문제에 대해 인공지능 접근 방식을 효과적으로 선택하세요.
- 메카트로닉 엔지니어링에 AI 애플리케이션을 구현합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 자동화 및 그 외 분야에서 지능형 로봇 시스템을 설계, 프로그래밍, 배포하는 기술을 향상시키고자 하는 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.
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- Physical AI의 원리와 로봇공학 및 자동화 분야의 응용 분야를 이해합니다.
- 역동적인 환경에 맞춰 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍합니다.
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- 로봇 테스트와 최적화를 위해 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
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21 Hours이 인스트럭터 주도형 라이브 교육에서, 참가자들은 로봇 공학 프로젝트에 ROS를 적용하는 방법을 로봇 공학 시각화 및 시뮬레이션 도구를 활용하여 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS의 기본을 이해하세요.
- ROS을 사용하여 기본 로봇 프로젝트를 만드는 방법을 알아보세요.
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21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
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84 Hours스마트 로봇은 환경과 경험으로부터 학습하고 해당 지식을 기반으로 역량을 구축할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. Smart Robots 인간과 협력하여 인간과 함께 일하고 인간의 행동으로부터 학습할 수 있습니다. 더욱이, 이들은 수동 노동뿐만 아니라 인지 작업도 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 물리적 로봇 외에도 Smart Robots 순전히 소프트웨어 기반일 수도 있으며, 움직이는 부분이 없고 세상과 물리적으로 상호 작용하지 않는 소프트웨어 애플리케이션으로 컴퓨터에 상주할 수도 있습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 유형의 기계Smart Robots를 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우고 이러한 지식을 적용하여 자신의 스마트 로봇 프로젝트를 완료합니다.
이 과정은 4개 섹션으로 나뉘며, 각 섹션은 3일간의 강의, 토론, 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 각 섹션은 참가자가 습득한 지식을 연습하고 입증할 수 있는 실습 프로젝트로 마무리됩니다.
이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해하세요
- 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
- Smart Robots을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
- 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동시킵니다.
- Deep Learning을 통해 복잡한 작업을 수행하는 스마트 로봇의 능력 확장
- 현실적인 시나리오에서 스마트 로봇 테스트 및 문제 해결
청중
- 개발자
- 엔지니어
과정 형식
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메모
- 이 과정의 어떤 부분이든(프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 맞춤화를 원하시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.