서울 심층 학습 과정

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(서울, 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

본 교수가 진행하는 라이브 교육(서울에서 온라인 또는 대면)은 AlphaFold의 작동 원리를 이해하고, 자신의 실험 연구에 AlphaFold 모델을 가이드로 활용하고자 하는 생물학자를 대상으로 합니다.

본 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AlphaFold의 기본 원리를 이해합니다.
• AlphaFold의 작동 방식을 학습합니다.
• AlphaFold의 예측 결과와 데이터를 해석하는 방법을 학습합니다.

서울에서 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 서울에서 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.

파이썬으로 만드는 적용형 AI는 프로그래머와 데이터 분석가에게 파이썬을 활용해 머신러닝 솔루션을 처음부터 구축하기 위한 기초 기술을 제공합니다. 지도 학습의 분류 및 회귀, 비지도 학습의 클러스터링 및 이상 탐지, 고급 신경망 아키텍처의 핵심 원리를 다룹니다. 손글씨 AI 개발을 위해 scikit-learn, Apache Spark MLlib, Jupyter 노트북을 활용하는 검증된 방법을 살펴봅니다. 전문가들이 실용적인 ML 모델을 구현하고, 알고리즘의 한계를 평가하며, 실제 문제 해결을 위한 적용 프로젝트를 완료할 수 있도록 도와줍니다.

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.

인공지능의 기본 원리를 탐구하면 지능형 기술이 디지털 전략, 자동화, 그리고 기업 운영 전반의 의사결정을 어떻게 재편하는지 살펴볼 수 있습니다. AI의 역사, 문제 해결 프레임워크, 지식 표현, 불확실한 추론, 머신러닝 패러다임, 그리고 통신, 지각, 자율적 행동에 이르는 핵심 개념들을 분석합니다. 본 강좌는 경영진과 아키텍트가 AI 기반의 혁신 기회를 평가하고, 부상하는 기술 트렌드를 파악하며, 비즈니스 민첩성을 가속화할 수 있는 실용적인 지능형 솔루션을 통합하는 방법을 안내합니다.

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.

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.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 서울 (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 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 지도자 주도 실시간 교육 과정에서 참가자는 이미지 인식을 위해 MATLAB을 사용해 합성곱 신경망(CNN)을 설계, 구축하고 시각화하는 방법을 학습합니다.

교육 과정 종료 후 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 딥러닝 모델 구축
• 데이터 라벨링 자동화
• Caffe 및 TensorFlow-Keras 모델 활용
• 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용해 데이터 학습

대상

• 개발자
• 엔지니어
• 도메인 전문가

교육 과정 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습 중심의 심화 훈련

서울에서 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 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.