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.

본 강사 주도 실습형 훈련은 서울(온라인 또는 현장)에서 중급부터 고급 수준의 경험을 가진 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 지연 시간을 최소화하며 현대적인 MLOps 방식을 활용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

본 훈련이 종료되면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 효율성, 정확성, 확장성을 위해 DeepSeek 모델을 최적화합니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리에 대한 모범 사례를 구현합니다.
• 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• AI 솔루션을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 확장합니다.

Kubernetes에서의 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련, 검증, 패키징, 배포를 자동화하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 Kubernetes에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 end-to-end CI/CD 파이프라인을 설계합니다.
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로를 구현합니다.
• ML 모델의 훈련, 테스트, 패키징을 자동화합니다.
• 모니터링, 경고, 롤백 전략을 통합합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 깊이 있는 설명
• 실제 CI/CD 워크플로를 구축하는 실습
• Kubernetes에 ML 워크로드를 배포하는 실시간 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 조직은 내부 MLOps 도구와 인프라에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 요청할 수 있습니다.

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.

TinyML은 최적화된 머신러닝 모델을 자원 제약이 있는 엣지 디바이스에 배포하는 기술입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 기술 전문가들이 완전한 TinyML 파이프라인을 설계, 최적화, 배포하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다:

• TinyML 애플리케이션용 데이터셋을 수집, 준비, 관리하는 방법.
• 저전력 마이크로컨트롤러를 위한 모델을 훈련하고 최적화하는 방법.
• 엣지 디바이스에 적합한 경량화된 형식으로 모델을 변환하는 방법.
• 실제 하드웨어 환경에서 TinyML 애플리케이션을 배포, 테스트, 모니터링하는 방법.

코스 형식

• 강사 주도의 강의 및 기술 토론.
• 실습 및 반복 실험.
• 마이크로컨트롤러 기반 플랫폼에서의 실제 배포.

코스 맞춤 옵션

• 특정 도구 체인, 하드웨어 보드 또는 내부 워크플로우를 사용하여 교육을 맞춤화하려면 문의해 주세요.

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 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 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。

TinyML은 저전력, 자원 제한 장치에서 머신러닝 모델을 배포하는 방법입니다. 이러한 장치들은 네트워크 에지에서 작동합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 전문가들을 대상으로 하며, TinyML 파이프라인을 보호하고 에지 AI 애플리케이션에서 프라이버시를 보존하는 기술을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 장치 내 TinyML 추론에 특유한 보안 위험을 식별합니다.
• 에지 AI 배포에서 프라이버시를 보호하는 메커니즘을 구현합니다.
• TinyML 모델과 임베디드 시스템을 적대적 위협으로부터 강화합니다.
• 제약 조건이 있는 환경에서 안전한 데이터 처리를 위한 최선의 방법을 적용합니다.

강의 형식

• 전문가 주도 토론으로 지원되는 참여형 강의.
• 실제 위협 시나리오에 중점을 둔 실용적인 연습.
• 임베디드 보안 및 TinyML 도구를 활용한 실무 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 조직은 이 교육을 자신들의 특정 보안 및 준수 요구사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 훈련으로, 고급 전문가들이 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고 하이퍼파라미터 조정 능력을 개선하며 Google Colab을 활용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 할 수 있습니다:

• Scikit-learn, TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 실제 응용 프로그램에 머신러닝 모델을 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협력하고 관리할 수 있습니다.

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 진행되는 라이브 트레이닝으로, 반도체 제조업에서 AI 기반 예측 유지보수 기술을 적용하여 생산 효율성을 높이고 예상치 못한 장비 고장을 줄이려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 반도체 제조업에서 장비 고장을 예측하기 위한 AI 모델을 구현합니다.
• 잠재적인 문제를 나타내는 패턴과 추세를 식별하기 위해 유지보수 데이터를 분석합니다.
• 기존 제조 공정에 AI 기반 예측 유지보수를 통합합니다.
• 사전 장비 관리를 통해 다운타임과 유지보수 비용을 줄입니다.

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 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.

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 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 Google Colab 환경을 통해 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Colab을 머신러닝 프로젝트에 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.

TinyML은 매우 제한된 자원을 가진 하드웨어에 머신 러닝 모델을 배포하는 실천 방법입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TinyML 모델을 저 지연, 메모리 효율적인 임베디드 장치에 최적화하길 원하는 고급 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육을 완료하면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 정확도를 저하시키지 않으면서 모델 크기를 줄이기 위해 양자화, 프루닝, 압축 기법을 적용할 수 있습니다.
• 지연 시간, 메모리 소비, 에너지 효율성을 벤치마킹할 수 있습니다.
• 마이크로컨트롤러 및 엣지 장치에서 최적화된 추론 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
• 성능, 정확도, 하드웨어 제약 조건 간의 절충점을 평가할 수 있습니다.

강좌 형식

• 기술 시연을 지원하는 강사 주도의 발표.
• 실용적인 최적화 연습 및 비교 성능 테스트.
• 제어된 실험실 환경에서 TinyML 파이프라인을 직접 구현합니다.

강좌 맞춤 옵션

• 특정 하드웨어 플랫폼이나 내부 워크플로에 맞춘 교육을 원하시면 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 교육 프로그램으로, 반도체 제조업계에서 AI 기술을 이해하고 적용하고자 하는 초급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI의 기본 원리와 반도체 제조업에 적용되는 방식을 이해합니다.
• 반도체 제조업에서 AI를 효과적으로 구현할 수 있는 영역을 식별합니다.
• AI 도구와 기술을 활용하여 생산 효율성과 품질 관리를 강화합니다.
• 제조 공정을 최적화하기 위해 기본 AI 모델을 구현합니다.

Docker는 재현 가능하고 이동성 있고 확장 가능한 ML 시스템 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 Docker를 사용하여 ML 파이프라인을 컨테이너화하고 운영화하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML 학습, 검증, 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 보조 도구를 사용하여 끝에서 끝까지의 ML 파이프라인을 설계하고 조정할 수 있습니다.
• ML 구성요소에 대한 버전 관리, 재현성, CI/CD를 구현할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경에서 ML 서비스를 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

강의 형식

• 실용적인 시연을 지원하는 대화형 강의.
• 실제 ML 파이프라인 구성요소를 구축하기 위한 실습 연습.
• 끝에서 끝까지의 컨테이너화된 워크플로우 구현을 위한 실시간 실험실.

강의 맞춤 옵션

• 특정 ML 인프라 요구사항에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의하여 옵션을 논의해 주세요.

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 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육 과정으로, 미세 컨트롤러에 TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 사용하여 머신 러닝 모델을 배포하고자 하는 중급 임베디드 시스템 엔지니어와 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• TinyML의 기본 개념과 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 이점을 이해합니다.
• TinyML 프로젝트를 위한 개발 환경을 설정합니다.
• 저전력 미세 컨트롤러에 AI 모델을 학습, 최적화 및 배포합니다.
• TensorFlow Lite와 Edge Impulse를 사용하여 실제 TinyML 애플리케이션을 구현합니다.
• AI 모델을 전력 효율성과 메모리 제약 조건에 맞게 최적화합니다.

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.

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 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 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 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, TinyML의 기본 개념을 이해하고, 그 응용 사례를 탐구하며, 마이크로컨트롤러에 AI 모델을 배포하고자 하는 초급 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• TinyML의 기본 개념과 그 중요성을 이해합니다.
• 마이크로컨트롤러와 엣지 장치에 경량 AI 모델을 배포합니다.
• 저전력 소모를 위한 머신러닝 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 제스처 인식, 이상 탐지, 오디오 처리와 같은 실세계 응용 사례에 TinyML을 적용합니다.

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.

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.

이 8일간의 프로그램은 Python 엔지니어링의 강력한 기초부터 고급 AI 시스템 설계까지 완전한 여정을 제공합니다. 참가자들은 체계적인 코딩 관행을 개발하고, 통계 및 딥러닝 방법을 마스터하며, 프로덕션 레디 생성 AI 및 에이전트 기반 시스템을 구축합니다. 이 프로그램은 실험뿐만 아니라 신뢰성, 평가, 안전성, 실제 세계 배포에 초점을 맞춥니다.

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.

나이브 베이즈, 의사 결정 트리, 뉴럴 네트워크, 서포트 벡터 머신(SVM), 클러스터링 기법을 포함한 핵심 알고리즘을 다루는 포괄적인 머신러닝 교육 과정을 통해 데이터 과학 역량을 강화하세요. 실제 사례를 활용하여 이론적 기반과 실무 적용 모두에 대한 직접적인 경험을 쌓으십시오. 머신러닝 솔루션을 실무에 적용하고자 하는 데이터 분석가, 소프트웨어 엔지니어, AI 관심사, 비즈니스 전문가에게 이상적입니다. 분류 성능 지표, 교차 검증, 편향-분산 트레이드오프, 딥러닝 기초를 마스터하여 강력한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

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.

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 학습할 수 있는 인공지능의 한 분야입니다.

딥러닝은 데이터 표현과 구조, 신경망 등 기반 방법론을 사용하는 머신러닝의 하위 분야입니다.

Python은 명확한 문법과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도 실시간 훈련 과정에서 참가자들은 Python을 사용하여 통신 분야의 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 이는 크레딧 리스크 예측 모델 생성 과정을 통해 이루어집니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 통신 분야에서 딥러닝의 응용 및 활용 방법을 배웁니다.
• Python, Keras, TensorFlow를 사용하여 통신 분야의 딥러닝 모델을 만듭니다.
• Python을 사용하여 자체적인 고객 이탈 예측 모델을 구축합니다.

강의 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주세요.

이 실무 중심의 강사 주도 교육 과정은 데이터 분석을 위한 파이썬 과정의 자연스러운 후속 과정으로 설계되었습니다.

이 과정은 참가자에게 머신러닝의 핵심 개념을 소개하며, 예측, 분류, 세그멘테이션과 같은 데이터 분석 작업에 이를 직접 어떻게 적용할 수 있는지 보여줍니다.

이 교육은 복잡한 수학 배경 지식 없이도 익숙한 도구(파이썬, Pandas, Jupyter Notebook 등)를 사용하여 실제 현장에서 머신러닝이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(서울, 온라인 또는 대면)은 조직 내에서 MLOps를 채택할 때 사용 가능한 접근 방식과 도구를 평가하여 지능적인 결정을 내릴 수 있는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하기 위해 적합한 팀과 역량을 구성할 수 있습니다.
• ML 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• ML 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해할 수 있습니다.
• 프로덕션 배포에 사용할 다양한 머신 러닝 프레임워크와 서버를 실험할 수 있습니다.
• 재현 가능하고 유지 관리 가능한 전체 Machine Learning 프로세스를 운영화할 수 있습니다.

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.

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.