서울 기계 학습 과정

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 모델의 개념을 이해하고 처음부터 모델을 구축하지 않고도 실제 문제를 해결하는 데 이를 적용하는 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사전 훈련된 모델의 개념과 이점을 알아보세요.
• 다양한 사전 학습된 모델 아키텍처와 사용 사례를 살펴보세요.
• 특정 작업에 맞게 사전 훈련된 모델을 미세 조정합니다.
• 간단한 머신 러닝 프로젝트에 사전 훈련된 모델을 구현합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 AI 모델을 엣지 배포에 최적화하려는 중급 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 데 대한 도전 과제와 요구 사항을 이해합니다.
• AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이기 위해 모델 압축 기술을 적용합니다.
• 엣지 하드웨어에서의 모델 효율성을 향상시키기 위해 양자화 방법을 활용합니다.
• 모델 성능을 향상시키기 위해 프루닝 및 기타 최적화 기술을 구현합니다.
• 다양한 엣지 디바이스에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 중심의 교육과정으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 기술 애호가들을 대상으로 합니다. 이들은 엣지 기기에서 다양한 응용 프로그램에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하고자 합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• 엣지 AI의 원칙과 그 혜택을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화합니다.
• 엣지 기기에서 실용적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 향상시킵니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서 윤리적 및 보안 문제를 해결합니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 교육과정은 자율 시스템의 기술에 정통하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육과정을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자율 의사 결정을 위한 AI 모델을 설계하고 구현합니다.
• 자율 탐색 및 장애물 회피를 위한 제어 알고리즘을 개발합니다.
• AI 기반 자율 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장합니다.
• 자율 시스템을 기존 로봇 공학 및 AI 프레임워크와 통합합니다.

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 강사는 서울(온라인 또는 현장)에서 직접 지도하는 라이브 트레이닝으로, 반도체 제조에서 AI 기법을 활용하여 수율 관리 최적화를 원하는 중간 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 생산 데이터를 분석하여 수율에 영향을 미치는 요소를 파악합니다.
• AI 알고리즘을 구현하여 수율 관리 과정을 강화합니다.
• 불량률을 줄이고 수율을 개선하기 위해 생산 매개변수를 최적화합니다.
• AI 기반 수율 관리를 기존 생산 워크플로우에 통합합니다.

이 온라인 또는 현장 강습은 실제 사례 연구와 Python 기반 도구를 사용하여 중간 수준의 비즈니스 및 AI 전문가가 비즈니스, 예측 및 AI 기반 시스템에서 머신러닝을 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 머신러닝이 AI와 비즈니스 전략에서 어떻게 작용하는지 이해합니다.
• 구조화된 비즈니스 문제를 해결하기 위해 지도 학습과 비지도 학습 기법을 적용합니다.
• 모델링을 위해 데이터를 전처리하고 변환합니다.
• 분류 및 예측 작업에 신경망을 사용합니다.
• 통계적 및 ML 기반 방법으로 판매 예측을 수행합니다.
• 고객 세분화 및 패턴 발견을 위해 클러스터링 및 연관 규칙 마이닝을 구현합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 교육으로, 반도체 설계 자동화에 최신 AI 기술을 적용하여 칩 설계 및 검증의 효율성, 정확성, 혁신을 향상시키고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 반도체 설계 프로세스를 최적화하기 위해 고급 AI 기술을 적용합니다.
• EDA 도구에 머신러닝 모델을 통합하여 설계 검증을 강화합니다.
• 칩 제조에서 복잡한 설계 문제를 해결하기 위한 AI 기반 솔루션을 개발합니다.
• 설계 자동화의 정확성과 속도를 향상시키기 위해 신경망을 활용합니다.

이 강사는 직접 가르치는 라이브 훈련은 서울 (온라인 또는 현장)에서 중급 전문가들을 대상으로 하며, 이들은 반도체 제조 공정을 최적화하기 위해 AI 기술을 이해하고 적용하고자 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 칩 제조 공정 최적화에 사용되는 AI 방법론을 이해합니다.
• AI 모델을 구현하여 수율 향상과 결함 감소에 기여합니다.
• 최적화에 필요한 주요 매개변수를 식별하기 위해 공정 데이터를 분석합니다.
• 머신러닝 기술을 적용하여 반도체 제조 공정을 미세 조정합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정으로, 중간 수준의 참여자들을 대상으로 합니다. 이 과정은 Apache Airflow를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 모델 학습, 검증, 그리고 배포가 포함됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션을 위해 Apache Airflow를 설정합니다.
• 데이터 전처리, 모델 학습, 그리고 검증 작업을 자동화합니다.
• Airflow를 머신러닝 프레임워크와 도구에 통합합니다.
• 자동화된 파이프라인을 사용하여 머신러닝 모델을 배포합니다.
• 생산 환경에서 머신러닝 워크플로우를 모니터링하고 최적화합니다.

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 강사는 온라인 또는 현장 강의로 데이터 과학자와 개발자가 기업 응용 프로그램에 대해 실행된 데이터 분석에서 자동으로 예측을 도출하기 위해 ML.NET 머신러닝 모델을 활용하고자 하는 대상에게 제공되는 강의입니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• ML.NET를 설치하고 애플리케이션 개발 환경에 통합합니다.
• ML.NET 도구와 알고리즘 뒤에 숨겨진 머신러닝 원칙을 이해합니다.
• 제공된 데이터를 사용하여 예측을 수행하기 위해 머신러닝 모델을 구축하고 학습합니다.
• ML.NET 메트릭을 사용하여 머신러닝 모델의 성능을 평가합니다.
• ML.NET 프레임워크에 기반하여 기존 머신러닝 모델의 정확도를 최적화합니다.
• ML.NET의 머신러닝 개념을 다른 데이터 과학 응용 프로그램에 적용합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 훈련은 서울(온라인 또는 현장에서) 데이터 기반의 비즈니스 문제, 예를 들어 신경망을 사용한 판매 예측 및 예측 모델링을 포함하여 머신러닝 기법을 적용하고자 하는 중간 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 머신러닝의 핵심 개념과 유형을 이해합니다.
• 분류, 회귀, 클러스터링 및 연관 분석을 위한 주요 알고리즘을 적용합니다.
• Python을 사용하여 탐색적 데이터 분석 및 데이터 준비 작업을 수행합니다.
• 비선형 모델링 작업을 위해 신경망을 사용합니다.
• 판매 데이터 포함 비즈니스 예측을 위한 예측 분석을 구현합니다.
• 시각적 및 통계적 기법을 사용하여 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

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

서울(온라인 또는 현장에서 진행되는) 이 강사는 중급에서 고급 수준의 사이버 보안 전문가를 대상으로 하며, AI 기반 위협 탐지 및 인시던트 대응 기술을 향상시키기를 원하는 분들을 위한 교육입니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 실시간 위협 탐지를 위한 고급 AI 알고리즘을 구현합니다.
• 특정 사이버 보안 문제 해결을 위한 AI 모델을 맞춤화합니다.
• 위협 대응을 위한 자동화 워크플로우를 개발합니다.
• AI 기반 보안 도구를 적대적 공격으로부터 보호합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)은 초급 사이버보안 전문가들이 AI를 활용하여 위협 탐지와 대응 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 사이버보안에서의 AI 응용을 이해합니다.
• 위협 탐지를 위한 AI 알고리즘을 구현합니다.
• AI 도구를 사용하여 인시던트 대응을 자동화합니다.
• AI를 기존 사이버보안 인프라에 통합합니다.

서울에서 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.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 라이브 강좌로, 머신러닝 배경이 있는 기술적 참가자들이 AutoML 프레임워크를 활용하여 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하기 위한 모델을 최적화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 사용 사례에 대해 고품질 이미지를 생성하기 위해 Stable Diffusion을 활용하고자 하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Stable Diffusion의 원리와 이미지 생성에 있어서 이것이 어떻게 작동하는지 이해하세요.
• Stable Diffusion개의 이미지 생성 작업을 위한 모델을 구축하고 학습합니다.
• Stable Diffusion을 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환과 같은 다양한 이미지 생성 시나리오에 적용합니다.
• Stable Diffusion 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

이 과정의 목적은 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Python 프로그래밍 언어와 그것의 다양한 도서관의 사용을 통해, 그리고 많은 실용적인 예를 기반으로이 과정은 가장 중요한 건설 블록을 사용하는 방법을 가르치고 Machine Learning, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출구를 해석하고 결과를 확인합니다.

우리의 목표는 당신에게 Machine Learning 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해하고 신뢰할 수있는 기술을 제공하고 Data Science의 응용 프로그램의 일반적인 붕괴를 피하는 것입니다.

이 과정의 목표는 실제로 기계 학습 방법을 적용 하는 데 일반적인 숙련도를 제공 하는 것입니다. 이 과정에서는 Python 프로그래밍 언어와 다양 한 라이브러리를 사용 하 고 여러 실용적인 사례를 바탕으로 기계 학습의 가장 중요 한 구성 요소를 사용 하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력 및 결과의 유효성을 검사 합니다.

우리의 목표는 기계 학습 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해 하 고 사용할 수 있는 기술을 제공 하 고 데이터 과학 응용 프로그램의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

이 과정은 이벤트 전반에 걸쳐 사용되는 구체적인 예와 함께 이론과 실제 작업을 결합한 것입니다.

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.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(서울에서 온라인 또는 현장)은 피처 엔지니어링 기술을 활용하여 데이터를 더 잘 처리하고 더 우수한 머신 러닝 모델을 구축하려는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 필요한 모든 Python 패키지를 포함한 최적의 개발 환경을 설정합니다.
• 데이터 세트의 피처를 분석하여 중요한 인사이트를 얻습니다.
• 원시 데이터 자체를 조정하여 머신 러닝 모델을 최적화합니다.
• 머신 러닝을 위한 데이터 세트를 정제하고 변환합니다.

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 학습할 수 있는 능력을 갖춥니다.

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용합니다.

Python은 명확한 문법과 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

이 인스트럭터가 직접 가르치는 라이브 트레이닝에서는 파이썬을 사용하여 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 배우며, 딥러닝 신용 위험 모델을 생성하는 과정을 단계별로 진행합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 통신 분야에서의 딥러닝 응용 및 용도를 학습합니다.
• 파이썬, Keras, TensorFlow를 사용하여 통신 분야를 위한 딥러닝 모델을 만듭니다.
• 파이썬을 사용하여 자체 딥러닝 고객 이탈 예측 모델을 구축합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제 풀기.
• 라이브 랩 환경에서 직접 실습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락처를 통해 문의하세요.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.

이 과정은 이미 데이터 과학과 통계에 대한 배경 지식을 가진 사람들을 대상으로 합니다. 설명은 이미 해당 개념에 익숙한 사람들에게는 복습을 제공하고, 적절한 배경 지식을 가진 사람들에게는 정보를 제공하기 위해 설계되었습니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

서울에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(서울 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

Machine Learning은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. Python은 명확한 구문과 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 애플리케이션 개발을 위한 잘 테스트된 라이브러리 및 기술의 훌륭한 컬렉션을 제공합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 은행 업계의 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배운 다음 자신만의 기계 학습 모델을 구축하고 이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제로 적용합니다.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 빅데이터 활용을 극대화하면서 머신러닝 전략을 구현하는 방법을 배우려는 기술 인력을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행하게 됩니다.

• 머신러닝의 발전과 추세를 이해하세요.
• 다양한 산업 분야에서 머신러닝이 어떻게 사용되고 있는지 알아보세요.
• 조직 내에서 머신러닝을 구현하는 데 사용할 수 있는 도구, 기술 및 서비스를 숙지하세요.
• 머신러닝을 사용하여 데이터 마이닝 및 분석을 향상하는 방법을 이해합니다.
• 데이터 미들 백엔드가 무엇인지, 기업에서는 이를 어떻게 사용하고 있는지 알아보세요.
• 산업 전반에 걸쳐 빅 데이터와 지능형 애플리케이션이 수행하는 역할을 이해합니다.

이 교육 과정은 팀에서 실용적인 응용 프로그램으로 머신 러닝을 적용하고자 하는 사람들에게 적합합니다. 이 교육은 기술적 세부 사항에 깊게 들어가지 않고, 기본 개념과 비즈니스/운영 응용 프로그램에 초점을 맞추고 있습니다.

대상 청중

1. 투자자 및 AI 창업가
2. AI 분야로 진출하고 있는 회사의 관리자와 엔지니어
3. 비즈니스 분석가 & 투자자

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. Python은 명확한 구문과 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 애플리케이션 개발을 위한 잘 테스트된 라이브러리 및 기술의 훌륭한 컬렉션을 제공합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 금융 업계의 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다.

참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배운 다음 자신만의 기계 학습 모델을 구축하고 이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제로 적용합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 머신러닝의 기본 개념 이해
• 금융 분야에서 머신러닝의 응용 및 활용 방법을 알아보세요.
• Python을 사용하여 기계 학습을 사용하여 자체 알고리즘 거래 전략을 개발합니다.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.

이 교육 과정은 기본적인 머신러닝 기술을 실제 애플리케이션에 적용하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

대상

머신러닝에 대해 어느 정도 이해하고 R 프로그래밍을 할 수 있는 데이터 과학자 및 통계학자를 위한 강좌입니다. 이 강좌의 중점은 데이터/모델 준비, 실행, 사후 분석 및 시각화의 실용적인 측면에 있습니다. 목적은 참가자들이 업무에서 이러한 방법론을 적용할 수 있도록 실용적으로 머신러닝을 소개하는 것입니다.

업계 특화 예제를 사용하여 교육이 청중에게 관련성이 있도록 합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 iOS 모바일 앱의 생성 및 배포 과정을 거치면서 iOS Machine Learning (ML) 기술 스택을 사용하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 이미지 처리, 텍스트 분석, 음성 인식이 가능한 모바일 앱을 만들어보세요
• iOS 앱에 통합하기 위한 사전 훈련된 ML 모델 Access
• 사용자 정의 ML 모델 만들기
• iOS 앱에 Siri 음성 지원 추가
• coreML, Vision, CoreGraphics, GamePlayKit 등의 프레임워크를 이해하고 사용합니다.
• Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, Spyder와 같은 언어 및 도구를 사용하세요.

청중

• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자가 Google의 ML Kit을 사용하여 모바일 장치에서 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 설계된 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 모바일 앱의 머신 러닝 기능을 개발하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• ML Kit API를 사용하여 Android와 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 디바이스에서 처리 및 배포를 최적화하고 기존 앱을 향상시킵니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 서울(온라인 또는 현장)에서 진행되며, 실무 사례 연구와 실습 도구를 활용하여 기계 학습 기법을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 중급 비즈니스 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 기계 학습이 현대 AI 시스템과 비즈니스 전략에 어떻게 통합되는지 이해합니다.
• 다양한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 적절한 기계 학습 방법을 식별합니다.
• 기계 학습 작업에 대한 비즈니스 데이터를 전처리 및 변환합니다.
• 분류, 회귀, 클러스터링 및 시간 시리즈 예측과 같은 핵심 기계 학습 기법을 적용합니다.
• 비즈니스 의사 결정의 맥락에서 기계 학습 모델을 해석하고 평가합니다.
• 사례 연구를 통해 실습 경험을 쌓고, 배운 기법을 실제 시나리오에 적용합니다.

이 과정은 로봇 공학에서의 기계 학습 방법에 대해 소개합니다.

이 과정은 패턴 인식의 맥락에서 존재하는 방법, 동기, 그리고 주요 아이디어에 대한 광범위한 개요를 제공합니다.

간단한 이론적 배경을 제시한 후, 참가자들은 오픈 소스 소프트웨어(보통 R) 또는 다른 인기 있는 소프트웨어를 사용하여 간단한 연습을 수행합니다.

이 강사 주도형, 실시간 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중간 수준의 데이터 분석가, 개발자 또는 머신러닝 기법을 활용하여 통찰력을 얻고, 예측을 내리고, 데이터 기반의 결정을 자동화하고자 하는 잠재적인 데이터 과학자에게 적합합니다.

이 과정의 끝까지 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 주요 머신러닝 패러다임을 이해하고 구별할 수 있습니다.
• 데이터 전처리 기술과 모델 평가 지표를 탐색할 수 있습니다.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 실세계 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.
• 핸즈온 개발을 위해 Python 라이브러리와 Jupyter 노트북을 사용할 수 있습니다.
• 예측, 분류, 추천 및 클러스터링을 위한 모델을 구축할 수 있습니다.

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장) 은 대규모 데이터셋에 대해 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest의 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터를 튜닝하여 머신러닝 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner을 사용하여 데이터 준비 및 시각화
• 머신 러닝 모델 검증
• 데이터를 매시업하고 예측 모델을 만듭니다.
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석을 실행화하세요
• 문제 해결 및 최적화 RapidMiner

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.