대한민국에서 온라인 심층 학습 교육

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 교육으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 전문가가 TensorFlow Lite를 활용하여 Edge AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 사람들에게 맞춤형 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• TensorFlow Lite의 기본 원리와 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 모델을 다양한 엣지 디바이스에 배포합니다.
• 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법을 활용합니다.
• TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 깊게 하고, Google Colab을 사용하여 고급 시각 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 기능을 탐색하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련시킵니다.
• 확장性和高效的云基模型开发。
• 实现用于计算机视觉任务的图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以进行实际应用。
• 使用迁移学习来提高CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

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 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLU를 위한 최첨단 딥 러닝 기술을 전문으로 다루고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NLU와 NLP 모델의 주요 차이점을 이해합니다.
• NLU 작업에 고급 딥러닝 기술을 적용합니다.
• 변압기와 어텐션 메커니즘과 같은 심층적인 아키텍처를 탐구해 보세요.
• NLU의 미래 트렌드를 활용해 정교한 AI 시스템을 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 해석 가능한 AI 시스템 구축에 중점을 두고 딥 러닝 모델을 위한 최첨단 XAI 기술을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝에서 설명 가능성의 과제를 이해합니다.
• 신경망을 위한 고급 XAI 기술을 구현합니다.
• 딥러닝 모델이 내린 결정을 해석합니다.
• 성과와 투명성 간의 균형을 평가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 텍스트-이미지 생성을 위한 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급에서 고급 수준의 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트-이미지 생성을 위한 고급 딥 러닝 아키텍처와 기술을 이해합니다.
• 고품질 이미지 합성을 위해 복잡한 모델과 최적화를 구현합니다.
• 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델에 대한 성능과 확장성을 최적화합니다.
• 더 나은 모델 성능과 일반화를 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다.
• Stable Diffusion을 다른 딥러닝 프레임워크 및 도구와 통합

이 인스트럭터-리드 라이브 교육(온라인 또는 현장)는 AI 기술을 활용하여 약물 발견 및 개발 과정을 혁신하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 약물 발견 및 개발에서 AI의 역할을 이해합니다.
• 분자 특성과 상호작용을 예측하기 위해 머신러닝 기술을 적용합니다.
• 가상 스크리닝 및 리드 최적화에 딥러닝 모델을 사용합니다.
• 임상 시험 과정에 AI 기반 접근 방식을 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AlphaFold의 작동 방식을 이해하고 실험 연구의 가이드로 AlphaFold 모델을 사용하려는 생물학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AlphaFold의 기본 원리를 이해하세요.
• AlphaFold의 작동 방식을 알아보세요.
• AlphaFold 예측 및 결과를 해석하는 방법을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝 모델의 성능을 개선하고자 하는 초보에서 중급 수준의 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 분산형 딥러닝의 원리를 이해합니다.
• DeepSpeed를 설치하고 구성합니다.
• DeepSpeed를 사용하여 분산 하드웨어에서 딥 러닝 모델을 확장하세요.
• 최적화 및 메모리 효율성을 위해 DeepSpeed 기능을 구현하고 실험해 보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 자연어 작업에 대규모 언어 모델을 사용하려는 초급에서 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인기 있는 LLM을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• 기본 LLM을 만들고 사용자 정의 데이터 세트에 맞춰 미세 조정합니다.
• 텍스트 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 작업에 LLM을 활용하세요.
• TensorBoard, PyTorch Lightning, Hugging Face Datasets와 같은 도구를 사용하여 LLM을 디버그하고 평가합니다.

이 강사 주도 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장) 은 다양한 사용 사례에서 고품질 이미지를 생성하기 위해 스테이블 디퓨전을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝이 끝날 때쯤 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 스테이블 디퓨전의 원리와 이미지 생성에서의 작동 방식을 이해합니다.
• 이미지 생성 작업을 위해 스테이블 디퓨전 모델을 구축하고 학습시킵니다.
• 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환 등 다양한 이미지 생성 시나리오에 스테이블 디퓨전을 적용합니다.
• 스테이블 디퓨전 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련에서 참가자들은 대한민국에서 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터를 포함하는 시연 애플리케이션을 구축하면서 파이썬에서 가장 관련성 있고 최첨단 머신 러닝 기술을 배우게 됩니다.

훈련 종료 시 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 복잡한 문제를 해결하기 위한 머신 러닝 알고리즘과 기법을 구현합니다.
• 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터를 포함하는 애플리케이션에 딥 러닝과 반지도 학습(semi-supervised learning)을 적용합니다.
• 파이썬 알고리즘의 최대 성능을 끌어냅니다.
• NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리와 패키지를 사용합니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

강화 학습의 원리와 딥러닝 아키텍처를 결합하여 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 결정을 내릴 수 있게 하는 것이 Deep Reinforcement Learning(DRL)입니다. 이는 자율 주행 차량, 로봇 제어, 알고리즘 거래, 적응형 추천 시스템 등 많은 현대 AI 발전의 기초가 됩니다. DRL은 에이전트가 보상 기반 학습을 통해 시도와 오류를 기반으로 전략을 학습하고, 정책을 최적화하며, 자율적으로 결정을 내릴 수 있게 합니다.

이 강사는 중급 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, 복잡한 환경에서 자율적인 의사 결정을 할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위해 Deep Reinforcement Learning 기술을 학습하고 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습의 이론적 기초와 수학적 원리를 이해합니다.
• Q-Learning, 정책 기울기, 액터-크리틱 방법 등 주요 RL 알고리즘을 구현합니다.
• TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하여 딥 강화 학습 에이전트를 구축하고 학습합니다.
• 게임, 로봇 공학, 의사 결정을 최적화하는 등 실제 응용 프로그램에 DRL을 적용합니다.
• 최신 도구를 사용하여 학습 성능을 문제 해결, 시각화 및 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 안내된 논의
• 실습 연습 및 실전 구현
• 실시간 코딩 데모 및 프로젝트 기반 응용 프로그램

수업 커스터마이징 옵션

• 예를 들어, TensorFlow 대신 PyTorch를 사용하는 커스터마이징된 이 강좌를 요청하려면 연락하여 조치하세요.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 신용 위험 모델 생성을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 통신 분야에서 딥 러닝을 적용하고 활용하는 방법을 알아보세요.
• Python, Keras, TensorFlow를 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 만듭니다.
• Python을 사용하여 자체 딥 러닝 고객 이탈 예측 모델을 구축합니다.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 초보자 수준의 참여자들이 확률, 통계, 프로그래밍 및 머신러닝의 기본 개념을 학습하고 이를 AI 개발에 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 확률과 통계의 기본 개념을 이해하고 이를 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 절차적, 함수형, 객체 지향 프로그래밍 코드를 작성하고 이해할 수 있습니다.
• 분류, 클러스터링 및 신경망과 같은 머신러닝 기술을 구현할 수 있습니다.
• 규칙 엔진과 전문가 시스템을 사용하여 문제 해결을 위한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

AI와 그 응용을 소개하는 4일간의 강좌입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 오프사이트에서 진행되며, 데이터 과학자와 통계학자가 직업 분야에서 데이터를 준비하고 모델을 구성하며 머신러닝 기법을 효과적으로 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이해하고 구현합니다.
• 머신러닝 응용 프로그램을 위한 데이터를 준비하고 모델을 구성합니다.
• 사후 분석을 수행하고 결과를 효과적으로 시각화합니다.
• 실제 세계의 특정 산업 시나리오에 머신러닝 기법을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer을 사용하여 Python에서 신경망을 구축하고 교육하고 동시에 코드를 쉽게 디버깅하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 고성능을 위해 GPU을 활용하면서 딥 러닝 학습 모델을 최적화하기 위해 예제를 실행하고 기존 알고리즘을 수정합니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

이 과정은 특정 방법을 너무 깊이 파고들지 않고 Deep Learning에 대한 일반적인 개요입니다. 예측 정확도를 높이기 위해 딥 러닝을 사용하려는 사람들에게 적합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DeepMind Lab 플랫폼을 설치, 설정, 사용자 정의 및 사용하여 일반적인 인공 지능 및 기계 학습 시스템을 개발하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 학습 및 훈련 요구 사항에 적합한 환경을 구축하고 실행하려면 DeepMind Lab을 사용자 정의하세요.
• DeepMind Lab의 3D 시뮬레이션 환경을 사용하여 1인칭 관점에서 학습 에이전트를 훈련하세요.
• 3D 게임과 같은 세계에서 인텔리전스를 개발하기 위해 에이전트 평가를 촉진합니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 데이터 표현과 구조를 학습하는 방법을 사용하는 머신 러닝의 하위 분야입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매출 성장을 가속화하고 비즈니스 세계에서 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 구축하고 구현하려는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 개념을 이해합니다.
• ML과 DL을 통해 비즈니스와 산업의 미래에 대한 통찰력을 얻으세요.
• 딥러닝을 통해 비즈니스 전략과 솔루션을 정의하세요.
• 비즈니스 문제를 해결하는 데 데이터 과학과 딥러닝을 적용하는 방법을 알아보세요.
• Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras 등을 이용하여 딥러닝 모델을 구축합니다.

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 신용 위험 모델 생성을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 뱅킹용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 은행업에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법을 알아보세요.
• Python, Keras, TensorFlow를 사용하여 은행용 딥 러닝 모델을 만듭니다.
• Python을 사용하여 자체 딥 러닝 신용 위험 모델 구축

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 일련의 사진을 처리하고 캡션을 생성하는 애플리케이션을 만들면서 NLP용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 라이브러리를 사용하여 NLP용 DL을 설계하고 코딩합니다.
• 상당히 많은 양의 사진 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다.
• 감지된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 만듭니다.

대상

이 과정은 이미지 분석을 위해 다양한 도구(대부분 오픈 소스)를 활용하고자 하는 딥러닝 연구자 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정은 실제 예제를 제공합니다.

이 강사 주도 실시간 교육 대한민국(온라인 또는 현장) 은 실시간 머신러닝 애플리케이션을 가속화하고 대규모로 배포하고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

교육이 종료될 때쯤 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• OpenVINO 툴킷 설치하기.
• FPGA 를 활용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 가속화하기.
• FPGA 에서 다양한 CNN 레이어 실행하기.
• Kubernetes 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 애플리케이션 확장하기.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow를 사용하여 잠재적인 사기 데이터를 분석하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

본 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python과 TensorFlow를 사용하여 사기 검출 모델을 생성합니다.
• 사기를 예측하기 위한 선형 회귀와 선형 회귀 모델을 구축합니다.
• 사기 데이터 분석용으로 끝에서 끝까지 인공 지능 애플리케이션을 개발합니다.

이 강사가 진행하는 생중계 훈련 과정(대한민국 온라인 또는 현장)은 Horovod를 활용하여 분산 딥러닝 훈련을 실행하고 병렬로 여러 GPU에서 실행되도록 확장하려는 개발자 또는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

훈련 종료 시, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 딥러닝 훈련을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet으로 모델을 훈련할 수 있도록 Horovod를 설치하고 구성합니다.
• Horovod를 사용하여 딥러닝 훈련을 확장하여 여러 GPU에서 실행합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이미지 인식 응용 프로그램에 딥 러닝 모델을 적용하려는 기술자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Keras을 설치하고 구성합니다.
• 딥 러닝 모델을 빠르게 프로토타입으로 제작합니다.
• 합성 신경망을 구현합니다.
• 반복적인 네트워크를 구현합니다.
• CPU와 GPU 모두에서 딥러닝 모델을 실행합니다.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Matlab을 사용하여 이미지 인식을 위한 컨볼루션 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 딥러닝 모델을 구축합니다.
• 데이터 레이블링을 자동화합니다.
• Caffe와 TensorFlow-Keras의 모델을 사용합니다.
• 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 학습시킵니다.

대상자

• 개발자
• 엔지니어
• 분야 전문가

강좌 형식

• 강의, 토론, 연습 및 적극적인 실습

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 기술, 그리고 AI 기반 의사 결정에 대한 이해를 개발하고자 하는 초보에서 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이 과정은 R을 사용하여 기계 학습 개념, 딥 러닝 모델, 및 실제 구현 사례에 대한 실무 경험을 제공합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 기계 학습과 딥 러닝의 기초를 이해한다.
• 회귀, 분류, 클러스터링, 이상 탐지 등 다양한 기계 학습 알고리즘을 적용한다.
• 인공 신경망(ANNs) 등의 딥 러닝 아키텍처를 사용한다.
• 감독 학습 및 비감독 학습 모델을 구현한다.
• 모델 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 최적화한다.
• R을 사용하여 데이터 분석, 시각화, 기계 학습 응용 프로그램을 수행한다.

신경망과 그 응용에 대한 기초를 학습하고자 하는 사람들을 위한 교육입니다.

이 강의실 기반 교육 세션에는 관련 신경망 및 심층 네트워크 라이브러리를 사용하여 수행할 수 있는 프레젠테이션, 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝을 위해 Python 및 OpenCV 4를 프로그래밍하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenCV을 사용하여 이미지와 비디오를 보고 로드하고 분류합니다. 4.
• TensorFlow과 Keras을 사용하여 OpenCV 4의 딥 러닝을 구현합니다.
• 딥 러닝 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력 있는 보고서를 생성하세요.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 실제 애플리케이션 생성을 단계별로 진행하면서 R을 사용하여 Machine Learning에 대한 고급 기술을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비지도 학습 기술 이해 및 구현
• 클러스터링과 분류를 적용하여 실제 데이터를 기반으로 예측합니다.
• 데이터를 시각화하여 신속하게 통찰력을 얻고, 결정을 내리고, 분석을 더욱 구체화합니다.
• 하이퍼 매개변수 튜닝을 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 향상합니다.
• 더 큰 규모의 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 모델을 프로덕션에 적용합니다.
• 고급 기계 학습 기술을 적용하여 소셜 네트워크 데이터, 빅 데이터 등과 관련된 질문에 답하세요.

이 과정은 R-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tensorflow 2.x를 사용하여 예측기, 분류기, 생성 모델, 신경망 등을 구축하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow 2.x를 설치하고 구성합니다.
• 이전 버전에 비해 TensorFlow 2.x의 이점을 이해합니다.
• 딥러닝 모델을 구축하세요.
• 고급 이미지 분류기를 구현합니다.
• 클라우드, 모바일 및 IoT 장치에 딥 러닝 모델을 배포합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 매우 작은 임베디드 장치에 머신 러닝 모델을 작성, 로드 및 실행하길 원하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow Lite를 설치합니다.
• 음성 인식, 이미지 분류 등을 수행할 수 있도록 임베디드 장치에 머신 러닝 모델을 로드합니다.
• 네트워크 연결에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 TensorFlow Serving을 구성하고 사용하여 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포하고 관리하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 TensorFlow 모델을 학습시키고 내보내고 제공합니다.
• 단일한 아키텍처와 API 세트를 사용하여 알고리즘을 테스트하고 배포합니다.
• TensorFlow 모델을 넘어 다른 유형의 모델을 제공하기 위해 TensorFlow Serving을 확장합니다.

TensorFlow는 구글의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 딥러닝의 2세대 API입니다. 이 시스템은 머신러닝 연구를 촉진하고 연구 프로토타입에서 생산 시스템으로 빠르게 전환할 수 있도록 설계되었습니다.

대상

이 과정은 TensorFlow를 딥러닝 프로젝트에 사용하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 과정을 완료한 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다
• 설치/프로덕션 환경/아키텍처 작업 및 설정 수행이 가능합니다
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링이 가능합니다
• 모델 훈련, 그래프 구축 및 로깅과 같은 고급 프로덕션 구현이 가능합니다

이 강의는 이미지 인식의 목적을 위해 Tensor Flow를 적용하는 방법을 구체적인 예시와 함께 탐구합니다.

대상

이 강의는 이미지 인식을 위해 TensorFlow를 활용하고자 하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

강의를 마치면 수강생은 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다.
• 설치/생산 환경/아키텍처 작업을 수행하고 구성합니다.
• 코드 품질을 평가하고, 디버깅, 모니터링을 수행합니다.
• 고급 생산을 구현합니다(모델 학습, 그래프 구축, 로깅).

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국에서 온라인 또는 현장)은 단일 ML 모델을 학습하는 것에서 프로덕션으로 여러 ML 모델을 배포하는 방법을 알고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 할 수 있게 됩니다:

• TFX와 지원 제3자 도구를 설치하고 설정합니다.
• TFX를 사용하여 완전한 ML 프로덕션 파이프라인을 생성 및 관리합니다.
• 모델링, 학습, 추론 제공, 배포 관리를 수행하기 위해 TFX 구성 요소와 작업합니다.
• 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, IoT 장치 등에 머신 러닝 기능을 배포합니다.

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 수치 계산을 수행하는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

SyntaxNet은 TensorFlow용 신경망 자연어 처리 프레임워크입니다.

Word2Vec는 단어의 벡터 표현, 즉 '단어 임베딩'을 학습하는 데 사용됩니다. Word2Vec은 원시 텍스트에서 단어 임베딩을 학습하기 위한 특히 계산적으로 효율적인 예측 모델입니다. Continuous Bag-of-Words(CBOW) 모델과 Skip-Gram 모델 두 가지 버전이 있습니다 (Mikolov et al.의 3.1장 및 3.2장 참조).

SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 사용자는 자연어 입력에서 학습된 임베딩 모델을 생성할 수 있습니다.

대상 대상자

이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 TensorFlow 그래프에 적용하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강좌를 수료한 후, 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해할 수 있습니다
• 설치, 프로덕션 환경, 아키텍처 작업 및 구성이 가능합니다
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링이 가능합니다
• 모델 학습, 용어 임베딩, 그래프 구축 및 로깅과 같은 고급 프로덕션 작업을 구현할 수 있습니다

이 과정은 신경망과 기계 학습 알고리즘, 딥러닝(알고리즘 및 응용)에 대한 개념적 지식을 제공합니다.

이 훈련의 1부(40%)는 기본 개념에 중점을 두지만, TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras 등 적절한 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다.

2부(20%)는 딥러닝 모델 작성을 쉽게 만드는 Python 라이브러리인 Theano를 소개합니다.

3부(40%)는 Google의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow의 API에 기반한 내용을 심도 있게 다룹니다. 예제와 실습은 모두 TensorFlow로 진행됩니다.

대상

이 과정은 딥러닝 프로젝트에서 TensorFlow를 사용하려는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 과정을 마친 후 수강생들은:

• 딥 뉴럴 네트워크(DNN), CNN, RNN에 대한 깊은 이해를 갖추게 됩니다.
• TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘을 이해하게 됩니다.
• 설치, 생산 환경, 아키텍처 작업 및 설정을 수행할 수 있습니다.
• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링을 수행할 수 있습니다.
• 모델 학습, 그래프 구축, 로깅 등의 고급 프로덕션 작업을 수행할 수 있습니다.