Introduction to Transfer Learning 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최첨단 전이 학습 기술을 숙달하고 이를 복잡한 실제 문제에 적용하고자 하는 고급 수준의 머신 러닝 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 전이 학습의 고급 개념과 방법론을 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델에 대한 도메인별 적응 기술을 구현합니다.
• 끊임없이 학습하여 변화하는 업무와 데이터 세트를 관리합니다.
• 여러 작업에 걸친 모델 성능을 향상시키기 위해 멀티태스크 미세 조정을 마스터하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 미세 조정된 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미세 조정된 모델을 프로덕션에 배포하는 데 따르는 과제를 파악합니다.
• Docker 및 Kubernetes과 같은 도구를 사용하여 모델을 컨테이너화하고 배포합니다.
• 배포된 모델에 대한 모니터링과 로깅을 구현합니다.
• 실제 시나리오에서 지연 시간과 확장성을 위해 모델을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중요한 금융 업무를 위해 AI 모델을 사용자 지정하는 데 필요한 실무 기술을 습득하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융 애플리케이션에 대한 미세 조정의 기본을 이해합니다.
• 금융 분야의 도메인별 작업에 사전 훈련된 모델을 활용합니다.
• 사기 탐지, 위험 평가, 재무 조언 생성을 위한 기술을 적용합니다.
• GDPR 및 SOX와 같은 금융 규정을 준수합니다.
• 금융 애플리케이션에 데이터 보안과 윤리적인 AI 관행을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 특정 작업 및 데이터 세트에 맞게 사전 훈련된 모델을 사용자 지정하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미세조정의 원리와 응용 프로그램을 이해합니다.
• 사전 훈련된 모델을 미세 조정하기 위한 데이터 세트를 준비합니다.
• NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 세부적으로 조정합니다.
• 모델 성능을 최적화하고 일반적인 과제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 광범위한 계산 리소스가 필요 없이 대규모 모델에 대한 미세 조정 전략을 구현하려는 중급 개발자와 AI 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 저순위 적응(LoRA)의 원리를 이해해 보세요.
• 대규모 모델의 효율적인 미세조정을 위해 LoRA를 구현합니다.
• 리소스가 제한된 환경에 맞춰 미세 조정을 최적화합니다.
• 실용적인 응용 프로그램을 위해 LoRA에 맞춰 조정된 모델을 평가하고 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 AI 솔루션을 위한 멀티모달 모델 미세 조정을 숙달하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CLIP, Flamingo와 같은 멀티모달 모델의 아키텍처를 이해합니다.
• 다중 모달 데이터 세트를 효과적으로 준비하고 사전 처리합니다.
• 특정 작업에 맞게 멀티모달 모델을 세부적으로 조정합니다.
• 실제 응용 프로그램과 성능에 맞게 모델을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 언어 모델의 효과적인 미세 조정을 통해 NLP 프로젝트를 개선하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NLP 작업을 위한 미세 조정의 기본을 이해합니다.
• GPT, BERT, T5와 같은 사전 학습된 모델을 특정 NLP 애플리케이션에 맞게 미세 조정합니다.
• 모델 성능을 개선하기 위해 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
• 실제 시나리오에서 미세 조정된 모델을 평가하고 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 특정 산업, 도메인 또는 비즈니스 요구 사항에 맞춰진 특수 AI 애플리케이션을 생성하기 위해 DeepSeek LLM 모델을 미세 조정하려는 고급 AI 연구자, 머신 러닝 엔지니어 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V3를 포함한 DeepSeek 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 데이터 세트를 준비하고 미세 조정을 위해 데이터를 사전 처리합니다.
• 도메인별 애플리케이션에 맞게 LLM을 미세 조정합니다.DeepSeek
• 세부적으로 조정된 모델을 효율적으로 최적화하고 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실제 상황에서 비용 효율적인 미세 조정을 위해 대규모 모델을 최적화하는 기술을 숙달하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대규모 모델을 미세조정하는 데 따르는 과제를 이해합니다.
• 대규모 모델에 분산형 학습 기술을 적용합니다.
• 효율성을 위해 모델 양자화와 가지치기를 활용합니다.
• 미세 조정 작업을 위해 하드웨어 활용을 최적화합니다.
• 세부적으로 조정된 모델을 프로덕션 환경에 효과적으로 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신속한 엔지니어링과 단시간 학습의 힘을 활용해 실제 응용 프로그램에서 LLM 성과를 최적화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신속한 엔지니어링과 소수 학습의 원리를 이해합니다.
• 다양한 NLP 작업에 맞는 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 최소한의 데이터로 LLM을 조정하기 위해 소수 샷 기술을 활용합니다.
• 실제 응용 프로그램을 위해 LLM 성능을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 머신 러닝 모델의 미세 조정 과제를 진단하고 해결하는 기술을 다듬고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과대적합, 과소적합, 데이터 불균형과 같은 문제를 진단합니다.
• 모델 수렴을 개선하기 위한 전략을 구현합니다.
• 더 나은 성능을 위해 미세 조정 파이프라인을 최적화합니다.
• 실용적인 도구와 기술을 활용해 훈련 과정을 디버깅합니다.