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코스 개요

엔터프라이즈 환경에서의 Vertex AI 소개

  • 엔터프라이즈급 AI 환경의 요구사항 및 당면 과제
  • Vertex AI의 엔터프라이즈 기능 개요
  • 규제 산업 분야에서의 활용 사례들

엔터프라이즈 MLOps 파이프라인 구축 방법

  • CI/CD 워크플로우와 Vertex AI 통합하기
  • 자동화 및 오케스트레이션 수행 방안
  • 실습: 배포 파이프라인 구축 연습하기

모니터링과 가시성 확보 방법

  • 실시간 모델 상태 감시 및 알림 설정 방법
  • 모델 성능 대시보드 구축하기
  • 실습: 모니터링 워크플로우 구성 연습하기

루팅 기법과 생성형 AI 평가 방안

  • 엔터프라이즈 데이터를 활용한 모델 루팅 수행 방법
  • 생성형 AI 평가용 라이브러리 및 도구 활용법
  • 실습: 평가 워크플로우 구현 연습하기

Vertex AI에서의 규정 준수 및 거버넌스 전략

  • 데이터 저장 위치 제어 기능과 접근 권한 관리 방법
  • 감사 추적성 및 가시성 확보 방안
  • 실습: 규정 준수 정책 설정 연습하기

확장성 고려와 엔터프라이즈 통합 방법

  • Vertex AI 배포 환경의 확장 전략 구축하기
  • 기존 엔터프라이즈 시스템 및 API와의 통합 방안
  • 실습: 엔터프라이즈 규모에 맞는 배포 연습하기

사례 연구 및 모범 사례 공유

  • 금융 서비스, 헬스케어, 공공 부문의 성공 사례 소개
  • 엔터프라이즈 환경 도입 과정에서 얻은 교훈들
  • 장기적 운영을 위한 최적화 전략 및 모범 사례 제시

요약 및 향후 진행 방향 설명

요건

  • 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 배포한 경험이 있는 경우
  • CI/CD 파이프라인에 대한 기본적인 이해가 있는 경우
  • 데이터 거버넌스 및 규정 준수 프레임워크에 대한 지식이 있는 경우

참석 대상

  • MLOps 엔지니어들
  • 플랫폼 관리 팀
  • 규정 준수 담당자들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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