Reinforcement Learning with Google Colab 교육 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고, 하이퍼파라미터 튜닝 기술을 개선하며, Google Colab을 사용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Scikit-learn과 TensorFlow과 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 머신러닝 모델을 실제 애플리케이션에 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협업하고 관리합니다.

이 온라인 또는 현장 강의는 중급 수준의 데이터 과학자 및 의료 전문가를 대상으로 Google Colab을 활용하여 AI를 활용한 고급 의료 응용 프로그램을 개발하고자 하는 사람들에게 제공됩니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 사용하여 의료용 AI 모델을 구현합니다.
• 의료 데이터에서 AI를 활용하여 예측 모델링을 수행합니다.
• AI 기반 기술을 활용하여 의료 이미지를 분석합니다.
• AI 기반 의료 솔루션의 윤리적 고려 사항을 탐구합니다.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 지도형 라이브 교육은 중간 수준의 데이터 과학자 및 엔지니어가 빅데이터 처리 및 분석을 위해 Google Colab과 Apache Spark을 사용하고자 할 때 대상입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• Google Colab과 Spark를 사용하여 빅데이터 환경을 설정합니다.
• Apache Spark로 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 분석합니다.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화합니다.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 과학의 기초를 Google Colab을 사용하여 배우고자 하는 초보자 수준의 데이터 과학자와 IT 전문가를 대상으로 합니다.

• Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 기본 Python 코드를 작성하고 실행합니다.
• 데이터셋을 가져오고 처리합니다.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.

Colab Pro는 확장 가능한 Python 개발을 위한 클라우드 기반 환경으로, 고성능 GPU, 더 긴 런타임 및 메모리를 제공하여 요구가 높은 AI 및 데이터 과학 작업에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되며, 중간 수준의 Python 사용자가 Colab Pro를 사용하여 머신러닝, 데이터 처리, 협업 연구를 위해 강력한 노트북 인터페이스를 활용하기를 원하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Colab Pro를 사용하여 클라우드 기반 Python 노트북을 설정하고 관리합니다.
• GPU와 TPU를 가속화된 계산에 활용합니다.
• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 인기 라이브러리를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 간소화합니다.
• Google Drive와 외부 데이터 소스와의 통합을 통해 협업 프로젝트를 진행합니다.

강의 형식

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

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 신청하려면, 연락하여 조치하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프사이트에서 제공되는 이 수업은 컴퓨터 비전을 심화하여 이해하고 TensorFlow의 Google Colab을 활용한 고급 비전 모델 개발을 탐구하고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow을 사용하여 컨볼루션 신경망(CNNs)을 구축하고 학습합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능한 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 활용합니다.
• 컴퓨터 비전 작업에 대한 이미지 사전 처리 기법을 구현합니다.
• 컴퓨터 비전 모델을 실세계 응용 프로그램에 배포합니다.
• 전이 학습을 사용하여 CNN 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 이미지 분류 모델 결과의 시각화 및 해석을 수행합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 Google Colab 환경에서 심층 학습 기술을 이해하고 적용하는 방법을 배우는 훈련입니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 심층 학습 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 신경망의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow를 사용하여 심층 학습 모델을 구현합니다.
• 심층 학습 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 심층 학습을 위한 TensorFlow의 고급 기능을 활용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
• 딥러닝 에이전트를 구축하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 실습형 강의로, 데이터 과학 초보자들을 대상으로 데이터 시각화를 위한 의미 있고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 학습합니다.

이 강의를 마친 후, 수강생들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 설정하고 데이터 시각화를 위한 탐색 방법을 익힙니다.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯을 생성합니다.
• Seaborn을 사용하여 고급 시각화 기법을 활용합니다.
• 더 나은 발표와 명확성을 위해 플롯을 맞춤화합니다.
• 시각화 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 해석하고 발표합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Large Language Models (LLMs)과 Reinforcement Learning(RL) 모두에 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 얻고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 변압기 모델의 구성 요소와 기능을 이해합니다.
• 특정 작업 및 애플리케이션에 맞게 LLM을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 강화 학습의 핵심 원리와 방법론을 이해합니다.
• 강화 학습 기술이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강의로, 중간 수준의 데이터 과학자 및 개발자가 Google Colab 환경을 사용하여 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참여자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 머신러닝 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색할 수 있습니다.
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있습니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.
• 지도 학습 및 비지도 학습 모델을 구현할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 효과적으로 최적화하고 평가할 수 있습니다.

이 온라인 또는 현장 강사의 실시간 강좌는 데이터 과학자와 개발자들이 Python을 사용하여 Google Colab에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고자 하는 중급 수준의 사람들에게 맞춤형입니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
• NLP 작업에 대한 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협업적인 개발을 위한 텍스트 데이터를 처리합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 레이블이 지정된 데이터와 빅 데이터 세트를 사용하지 않고도 컴퓨터 프로그램이 문제를 해결하도록 가르치기 위해 전통적인 머신 러닝 접근 방식을 넘어서고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Reinforcement Learning을 구현하는데 필요한 라이브러리 및 프로그래밍 언어를 설치하고 적용하세요.
• 지도 학습이 아닌 피드백을 통해 학습할 수 있는 소프트웨어 에이전트를 만들어 보세요.
• 의사결정이 순차적이고 유한한 문제를 해결하는 에이전트를 프로그래밍합니다.
• 지식을 적용하여 인간이 학습하는 방식과 유사한 방식으로 학습할 수 있는 소프트웨어를 설계합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육과정은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 중급 데이터 전문가들이 Google Colab을 사용하여 실세계 데이터를 위한 시간 시리즈 예측 기법을 적용하고자 하는 사람들에게 맞춤형입니다.

이 교육 과정을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 시간 시리즈 분석의 기본 원리를 이해합니다.
• Google Colab을 사용하여 시간 시리즈 데이터를 다루게 됩니다.
• 데이터 트렌드를 예측하기 위해 ARIMA 모델을 적용합니다.
• Facebook의 Prophet 라이브러리를 유연한 예측에 사용합니다.
• 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화합니다.