Online Multimodal AI Training in 대한민국

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 라이브 트레이닝으로, 중간 수준에서 고급 수준까지의 AI 연구자, 개발자, 데이터 과학자가 DeepSeek의 멀티모달 기능을 활용하여 교차 모달 학습, AI 자동화 및 고급 의사 결정에 참여할 수 있도록 설계되었습니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• DeepSeek의 멀티모달 AI를 텍스트, 이미지, 오디오 애플리케이션에 구현합니다.
• 여러 데이터 유형을 통합하여 더 풍부한 통찰력을 제공하는 AI 솔루션을 개발합니다.
• DeepSeek 모델을 교차 모달 학습을 위해 최적화하고 미세 조정합니다.
• 멀티모달 AI 기술을 실제 산업 사용 사례에 적용합니다.

이 강의는 중간 수준부터 고급 수준의 AI 개발자, 연구자 및 멀티미디어 엔지니어들을 대상으로 합니다. 이들은 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 멀티모달 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기를 원합니다.

이 교육을 통해 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 텍스트, 이미지 및 음성 데이터를 처리하고 통합할 수 있는 AI 에이전트를 개발합니다.
• GPT-4 Vision 및 Whisper ASR와 같은 멀티모달 모델을 구현합니다.
• 멀티모달 AI 파이프라인을 효율성과 정확성을 위해 최적화합니다.
• 멀티모달 AI 에이전트를 실제 애플리케이션에 배포합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 라이브 트레이닝으로, 멀티모달 AI 애플리케이션을 위한 프롬프트 엔지니어링 기술을 향상시키고자 하는 고급 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 멀티모달 AI와 그 응용 프로그램의 기본 원리를 이해합니다.
• 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 생성을 위한 프롬프트를 설계하고 최적화합니다.
• GPT-4, Gemini, DeepSeek-Vision과 같은 멀티모달 AI 플랫폼의 API를 활용합니다.
• 여러 콘텐츠 형식을 통합하는 AI 주도 워크플로우를 개발합니다.

이 강사는 현장 또는 온라인으로 실시간으로 진행되는 이 강의는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 맞춤형 다중 모달 AI 모델을 구축하고자 하는 고급 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어 및 연구자에게 적합합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 모달 학습과 데이터 융합의 기본 원리를 이해합니다.
• DeepSeek, OpenAI, Hugging Face 및 PyTorch를 사용하여 다중 모달 모델을 구현합니다.
• 텍스트, 이미지 및 오디오 통합을 위한 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
• 다중 모달 AI 모델을 실세계 응용 프로그램에 배포합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 중급에서 고급 수준의 산업 공학자, 자동화 전문가, 그리고 AI 개발자를 대상으로 하여, 스마트 공장에서 품질 관리, 예측 유지보수, 로보틱스에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 산업 자동화에서 멀티모달 AI의 역할을 이해합니다.
• 센서 데이터, 이미지 인식, 실시간 모니터링을 스마트 공장에서 통합합니다.
• AI 기반 데이터 분석을 사용하여 예측 유지보수를 구현합니다.
• 결함 검출 및 품질 보증에 컴퓨터 비전을 적용합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 직접 지도하는 라이브 트레이닝은 멀티모달 AI를 활용하여 실시간 번역 및 언어 이해를 원하는 중간 수준의 언어학자, AI 연구원, 소프트웨어 개발자, 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 언어 처리용 멀티모달 AI의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 모델을 사용하여 음성, 텍스트, 이미지를 처리하고 번역합니다.
• AI 파워드 API와 프레임워크를 사용하여 실시간 번역을 구현합니다.
• 비즈니스 애플리케이션에 AI 기반 번역을 통합합니다.
• AI 기반 언어 처리의 윤리적 고려 사항을 분석합니다.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 진행되는 라이브 교육으로, 초보 수준부터 중급 수준까지의 제품 디자이너, 소프트웨어 엔지니어, 고객 지원 전문가들을 대상으로 하며, 다중 모달 AI를 통해 가상 비서의 기능을 강화하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 모달 AI가 가상 비서를 어떻게 강화하는지 이해합니다.
• AI 기반 비서에 음성, 텍스트 및 이미지 처리 기능을 통합합니다.
• 음성과 시각 기능을 갖춘 대화형 대화 에이전트를 구축합니다.
• 음성 인식, NLP, 컴퓨터 비전용 API를 활용합니다.
• 고객 지원 및 사용자 상호작용을 위한 AI 기반 자동화를 구현합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 중급부터 고급 수준의 의료 전문가, 의학 연구자, 그리고 의료 진단 및 의료 응용 프로그램에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 현대 의료에서 멀티모달 AI의 역할을 이해합니다.
• AI 주도 진단에 구조화된 및 비구조화된 의료 데이터를 통합합니다.
• 의료 이미지와 전자 건강 기록을 분석하기 위해 AI 기법을 적용합니다.
• 질병 진단 및 치료 권장 사항을 위한 예측 모델을 개발합니다.
• 의료 전사 및 환자 상호작용을 위한 음성 및 자연어 처리(NLP)를 구현합니다.

Vertex AI는 텍스트, 오디오, 이미지 데이터를 하나의 파이프라인으로 통합하여 멀티모달 LLM 워크플로우를 구축하는 데 강력한 도구를 제공합니다. 긴 컨텍스트 창 지원을 통해 Gemini API 매개변수를 활용하여 계획, 추론 및 크로스모달 인텔리전스의 고급 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 멀티모달 AI 워크플로우를 Vertex AI에서 설계, 구축, 최적화하고자 하는 중간 수준부터 고급 수준의 실습자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 멀티모달 입출력에 Gemini 모델을 활용합니다.
• 복잡한 추론을 위한 긴 컨텍스트 워크플로우를 구현합니다.
• 텍스트, 오디오, 이미지 분석을 통합하는 파이프라인을 설계합니다.
• 성능과 비용 효율성을 위한 Gemini API 매개변수를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 멀티모달 워크플로우에 대한 실습 랩.
• 적용된 멀티모달 사용 사례를 위한 프로젝트 기반 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 맞춘 맞춤형 교육을 신청하려면, 문의하여 조치해 주시기 바랍니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, 중급 금융 전문가, 데이터 분석가, 리스크 관리자 및 AI 엔지니어가 금융 리스크 분석 및 사기 탐지에 멀티모달 AI를 활용하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 AI가 금융 리스크 관리에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 구조화된 및 비구조화된 금융 데이터를 사기 탐지를 위해 분석합니다.
• 비정상 및 의심스러운 활동을 식별하기 위해 AI 모델을 구현합니다.
• NLP와 컴퓨터 비전을 금융 문서 분석에 활용합니다.
• AI 기반 사기 탐지 모델을 실제 금융 시스템에 배포합니다.

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 초급에서 중급 수준의 UI/UX 디자이너, 제품 관리자, AI 연구자들이 멀티모달 AI 기반 인터페이스를 통해 사용자 경험을 향상시키기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 AI의 기본 원리와 인간의 컴퓨터 상호작용에 미치는 영향을 이해합니다.
• AI 기반 입력 방법을 사용하여 멀티모달 인터페이스를 디자인하고 프로토타입을 만듭니다.
• 음성 인식, 제스처 제어, 눈 추적 기술을 구현합니다.
• 멀티모달 시스템의 효과성과 사용성을 평가합니다.

이 강사는 직접 교육을 통해 대한민국(온라인 또는 현장에서) 제공하며, 중급 콘텐츠 제작자, 디지털 아티스트, 미디어 전문가들이 멀티모달 AI를 다양한 콘텐츠 제작에 어떻게 적용할 수 있는지 배우고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• AI 도구를 사용하여 음악과 비디오 제작을 향상시킵니다.
• AI로 고유한 시각 예술과 디자인을 생성합니다.
• 상호작용형 멀티미디어 경험을 만듭니다.
• AI가 창작 산업에 미치는 영향을 이해합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 강의로, 다양한 감각 데이터를 통합하여 더 자율적이고 효율적인 로봇을 만들어내는 멀티모달 AI를 활용하고자 하는 고급 로봇 공학자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 로봇 시스템에서 멀티모달 센싱을 구현합니다.
• 센서 융합 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘을 개발합니다.
• 다이나믹 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만듭니다.
• 실시간 데이터 처리 및 작동에서의 도전을 해결합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 UX/UI 디자이너와 프론트엔드 개발자를 대상으로 하여 다양한 형태의 입력을 이해하고 처리할 수 있는 사용자 인터페이스를 설계하고 구현하기 위해 멀티모달 AI를 활용하는 방법을 가르칩니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 사용자 참여를 높이기 위한 멀티모달 인터페이스를 설계합니다.
• 웹 및 모바일 애플리케이션에 음성 및 시각 인식 기능을 통합합니다.
• 적응형 및 반응형 UI를 만들기 위해 멀티모달 데이터를 활용합니다.
• 사용자 데이터 수집 및 처리의 윤리적 고려 사항을 이해합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 중간 수준의 AI 연구자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어가 다양한 종류의 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 지능형 시스템을 만들기를 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 AI의 원리와 그 응용에 대해 이해할 수 있습니다.
• 다양한 유형의 데이터를 결합하기 위한 데이터 융합 기법을 구현할 수 있습니다.
• 시각적, 텍스트, 오디오 정보를 처리할 수 있는 모델을 구축하고 훈련할 수 있습니다.
• 멀티모달 AI 시스템의 성능을 평가할 수 있습니다.
• 멀티모달 데이터와 관련된 윤리와 프라이버시 문제를 해결할 수 있습니다.