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Large Language Models (LLMs)

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Natural Language Understanding (NLU)

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Natural Language Generation (NLG)

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Sentiment Analysis

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Spark NLP

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Hugging Face

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Speech Recognition

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Ethical Deployment of LLMs

 7 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM의 윤리적 환경을 이해하고 탐색하려는 중급 수준의 AI 전문가 및 윤리학자, 데이터 과학자 및 엔지니어, 정책 입안자 및 이해관계자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LLM과 관련된 윤리적 문제 및 과제를 식별합니다.
  • LLM 배포에 윤리적 프레임워크와 원칙을 적용합니다.
  • LLM의 사회적 영향을 평가하고 잠재적 위험을 완화합니다.
  • 책임감 있는 AI 개발 및 사용을 위한 전략을 개발합니다.
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Cross-Lingual LLMs

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 언어 번역 및 다국어 콘텐츠 제작에 LLM을 사용하려는 중급 NLP 실무자 및 데이터 과학자, 콘텐츠 제작자 및 번역가, 글로벌 기업을 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LLM을 통해 교차 언어 학습 및 번역의 원리를 이해합니다.
  • 다양한 언어 간 콘텐츠 번역을 위해 LLM을 구현합니다.
  • LLM 교육을 위한 다국어 데이터 세트를 생성하고 관리합니다.
  • 번역의 일관성과 품질을 유지하기 위한 전략을 개발합니다.
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Natural Language Processing (NLP) with Google Colab

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Colab에서 Python을 사용하여 NLP 기술을 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
  • NLP 작업을 위해 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
  • NLTK 및 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
  • Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협력적인 개발을 위해 텍스트 데이터로 작업하세요.
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain

 21 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 AI 솔루션을 구축할 때 윤리 지침을 적용하는 방법을 배우고 AI 개발의 윤리적 의미를 탐구하고자 하는 고급 AI 연구자 및 정책 입안자를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain을 통해 AI 개발의 주요 윤리적 문제를 식별하세요.
  • AI가 사회와 의사결정 과정에 미치는 영향을 이해합니다.
  • 공정하고 투명한 AI 시스템을 구축하기 위한 전략을 개발합니다.
  • LangChain 기반 프로젝트에 윤리적인 AI 가이드라인을 구현하세요.
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 활용하여 직관적이고 사용자 친화적인 웹 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 수준의 웹 개발자와 UX 디자이너를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain의 기본 개념과 웹 사용자 경험 향상에 있어서의 역할을 이해하세요.
  • 웹 앱에 LangChain을 구현하여 동적이고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 만듭니다.
  • 웹 앱에 API를 통합하여 상호작용성과 사용자 참여를 개선합니다.
  • LangChain의 고급 사용자 정의 기능을 사용하여 사용자 경험을 최적화하세요.
  • 사용자 행동 데이터를 분석하여 웹 앱 성능과 경험을 세부적으로 조정합니다.
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Automating Workflows with LangChain and APIs

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 반복적인 작업과 워크플로를 자동화하기 위해 LangChain 및 API를 사용하는 방법을 이해하고자 하는 초보 수준의 비즈니스 분석가 및 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain을 사용하여 API 통합의 기본 사항을 이해하세요.
  • LangChain과 Python을 사용하여 반복적인 워크플로를 자동화합니다.
  • LangChain을 활용하여 다양한 API를 연결하여 효율적인 비즈니스 프로세스를 구축하세요.
  • API와 LangChain의 자동화 기능을 사용하여 사용자 정의 워크플로를 만들고 자동화합니다.
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini AI를 활용하여 콘텐츠 품질과 효율성을 향상시키려는 중급 콘텐츠 제작자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 제작에서 AI의 역할을 이해합니다.
  • Google Gemini AI를 설정하고 사용하여 콘텐츠를 생성하고 최적화하세요.
  • 텍스트를 텍스트로 변환하여 창의적이고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다.
  • AI 기반 통찰력을 사용하여 SEO 전략을 구현합니다.
  • Gemini AI를 사용하여 콘텐츠 성능을 분석하고 전략을 조정하세요.
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SLMs for Smart Cities: Urban Planning and Management with AI

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 도시 생활을 개선하기 위해 스마트 시티 프로젝트에 Small Language Models (SLMs)을 구현하려는 중급 도시 계획자, 도시 관리자 및 스마트 시티 솔루션 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 스마트 시티에서 SLM의 적용을 이해합니다.
  • 향상된 의사 결정을 위해 SLM을 도시 데이터 세트와 통합합니다.
  • 도시 관리 시스템에 SLM을 배포하기 위한 전략을 개발합니다.
  • SLM이 도시 계획 및 스마트 시티 솔루션에 미치는 영향을 평가합니다.
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고객 서비스 운영에 Google Gemini AI를 구현하려는 중급 수준의 고객 서비스 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • AI가 고객 서비스에 미치는 영향을 이해합니다.
  • Google Gemini AI를 설정하여 고객 상호 작용을 자동화하고 개인화하세요.
  • 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환하여 서비스 효율성을 향상합니다.
  • 실시간 고객 피드백 분석을 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.
  • 원활한 고객 서비스 경험을 창출하기 위한 고급 기능을 살펴보세요.
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LangChain for Data Analysis and Visualization

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 역량을 향상시키고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain을 사용하여 데이터 검색 및 정리를 자동화합니다.
  • Python과 LangChain을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
  • Matplotlib 및 LangChain과 통합된 다른 Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.
  • 데이터 분석에서 자연어 통찰력을 생성하기 위해 LangChain을 활용하세요.
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SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Small Language Models (SLMs)을 교육 플랫폼에 통합하여 교육 및 학습 프로세스를 향상시키려는 중급 수준의 교육 기술자, 교육 설계자 및 AI 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 교육 기술에서 SLM의 역할을 이해합니다.
  • SLM을 사용하여 AI 기반 학습 경험을 설계합니다.
  • 다양한 교육 환경에서 SLM을 구현합니다.
  • 학습 결과에서 SLM의 효과를 평가합니다.
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Introduction to Google Gemini AI

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Gemini AI를 사용하여 AI 기능을 애플리케이션에 통합하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 대규모 언어 모델의 기본 사항을 이해합니다.
  • 다양한 AI 작업을 위해 Google Gemini AI를 설정하고 사용하세요.
  • 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환을 구현합니다.
  • 기본적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요.
  • Google Gemini AI의 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 살펴보세요.
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Integrating LangChain with Cloud Services

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 클라우드 서비스와 통합하여 LangChain의 기능을 활용하고자 하는 고급 데이터 엔지니어 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼과 LangChain 통합합니다.
  • 클라우드 기반 API와 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션을 향상시킵니다.
  • 실시간 상호작용을 위해 대화형 에이전트를 클라우드에 확장하고 배포합니다.
  • 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 모범 사례를 구현합니다.
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Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

 21 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 소규모 언어 모델을 처리 능력이 제한된 장치에 직접 배포하여 다양한 부문에서 혁신적인 애플리케이션의 가능성을 열어주고자 하는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 소형 하드웨어에 AI를 구현하기 위한 과제와 솔루션을 이해합니다.
  • 효율적인 기기 내 배포를 위해 AI 모델을 최적화하고 압축합니다.
  • 온디바이스 모델 구현을 위해 최신 AI 프레임워크와 도구를 활용합니다.
  • 모바일 및 IoT 장치용 실시간 AI 애플리케이션을 설계하고 개발합니다.
  • 온디바이스 AI 시스템의 보안과 개인정보 보호를 평가하고 보장합니다.
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Building Conversational Agents with LangChain

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대화형 에이전트에 대한 이해를 심화하고 LangChain을 실제 사용 사례에 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain의 기본 사항과 대화형 에이전트 구축에 있어서의 응용 방법을 이해합니다.
  • LangChain을 사용하여 대화형 에이전트를 개발하고 배포합니다.
  • 대화형 에이전트를 API 및 외부 서비스와 통합합니다.
  • 대화형 에이전트의 성능을 개선하기 위해 Natural Language Processing (NLP) 기술을 적용합니다.
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Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models

 21 Hours
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.
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama에서 향상된 성능과 도메인별 애플리케이션을 위해 AI 모델을 미세 조정하고 사용자 지정하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Ollama에서 AI 모델 미세 조정을 위한 효율적인 환경을 설정하세요.
  • 지도 미세 조정 및 강화 학습을 위한 데이터 세트를 준비합니다.
  • 성능, 정확성, 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
  • 맞춤형 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
  • 모델 개선 사항을 평가하고 견고성을 보장합니다.
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Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

 21 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 강력하고 환경 친화적인 작은 언어 모델을 사용하여 에너지 효율적인 AI 솔루션을 개발하려는 고급 수준의 기계 학습 엔지니어와 AI 연구원을 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • AI가 에너지 소비와 환경에 미치는 영향을 이해합니다.
  • 모델 압축 및 최적화 기술을 적용하여 AI 모델의 크기와 에너지 사용량을 줄입니다.
  • AI 배포를 위해 에너지 효율적인 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 활용합니다.
  • 지속 가능한 AI 개발을 위한 모범 사례를 구현합니다.
  • AI 산업의 지속 가능한 관행을 옹호하고 기여합니다.
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Text Summarization and Content Generation with AI (NLG)

 21 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLG를 사용하여 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성을 자동화하는 데 필요한 실질적인 기술을 습득하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 텍스트 요약 및 콘텐츠 생성을 위한 NLG의 핵심 원칙을 이해합니다.
  • 대규모 문서와 기사를 요약하기 위해 NLG 모델을 구현합니다.
  • GPT와 같은 사전 훈련된 NLG 모델을 활용하여 콘텐츠를 생성합니다.
  • 고급 기술을 적용하여 특정 콘텐츠 생성 작업에 맞게 NLG 모델을 미세 조정합니다.
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AI Automation with n8n and LangChain

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 광범위한 코드를 작성하지 않고도 AI를 사용하여 작업 및 프로세스를 자동화하려는 모든 기술 수준의 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • n8n의 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 복잡한 작업 흐름을 설계하고 구현하세요.
  • LangChain을 사용하여 AI 기능을 워크플로에 통합합니다.
  • 다양한 사용 사례에 맞는 맞춤형 챗봇과 가상 도우미를 구축하세요.
  • AI 에이전트를 사용하여 고급 데이터 분석 및 처리를 수행합니다.
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AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLU와 의미 이해의 최첨단 기술을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 의미적 이해와 맥락적 AI의 원리를 이해합니다.
  • 변환기 및 사전 훈련된 언어 모델과 같은 최첨단 모델을 사용합니다.
  • AI 언어 이해력을 향상시키기 위해 NLU 기술을 구현합니다.
  • 의미 분석과 상황별 AI를 활용하는 애플리케이션을 개발합니다.
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Building Private AI Workflows with Ollama

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 개인 AI 처리를 위해 Ollama를 배포하고 구성합니다.
  • AI 모델을 안전한 엔터프라이즈 워크플로에 통합합니다.
  • 데이터 개인정보 보호를 유지하면서 AI 성능을 최적화하세요.
  • 온프레미스 AI 기능으로 비즈니스 프로세스를 자동화하세요.
  • 기업 보안 및 거버넌스 정책을 준수하세요.
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AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

 21 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 챗봇 및 가상 비서 애플리케이션을 위한 AI 기반 NLG 기술을 숙달하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 대화형 AI를 위한 NLG의 핵심 원칙을 이해하세요.
  • 딥러닝 기술을 활용해 챗봇 대화 생성을 개선합니다.
  • GPT-3와 같은 최첨단 NLG 모델을 챗봇 프레임워크에 통합합니다.
  • 대화의 일관성과 원활함을 개선하기 위해 상황에 맞는 AI를 적용합니다.
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Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 소규모 언어 모델을 사용하여 매력적이고 효율적인 AI 기반 대화 경험을 만들고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 및 AI 연구원을 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 대화형 AI의 기본 사항과 SLM의 역할을 이해합니다.
  • 사용자 중심의 AI 상호작용을 설계하고 구현합니다.
  • 대화형 애플리케이션을 위한 SLM을 개발하고 교육합니다.
  • 적절한 지표를 사용하여 인간-AI 커뮤니케이션의 효율성을 평가하고 개선합니다.
  • 실제 시나리오에서 확장 가능하고 윤리적인 AI 기반 대화 인터페이스를 배포하세요.
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Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 NLG 방법을 사용해 고품질의 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기술을 향상시키고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 자연어 텍스트를 생성하는 고급 기술을 이해합니다.
  • NLG에 대한 변압기 기반 모델을 구현하고 미세 조정합니다.
  • 유창함, 일관성, 관련성을 위해 NLG 출력을 최적화합니다.
  • 자동화된 측정 기준과 인간 측정 기준을 모두 사용하여 생성된 텍스트의 품질을 평가합니다.
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Advanced Techniques in NLU for AI

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 현대 NLU 기술에 대한 전문성을 더욱 심화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • AI 시스템에 고급 NLU 기술을 구현합니다.
  • 의미적 이해를 위해 딥 러닝 모델을 활용합니다.
  • 복잡한 애플리케이션에서 의도 인식 및 분류를 수행합니다.
  • Hugging Face NLU 작업을 위한 Transformers와 같은 최신 도구를 활용하세요.
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 LLM을 배포, 최적화 및 통합하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
  • 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
  • 추론 속도를 개선하기 위해 GPU 가속을 활용하세요.
  • Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
  • 시간 경과에 따라 AI 모델 성능을 모니터링하고 유지관리합니다.
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 특정 작업 및 데이터 세트에 맞게 사전 훈련된 모델을 사용자 지정하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 미세조정의 원리와 응용 프로그램을 이해합니다.
  • 사전 훈련된 모델을 미세 조정하기 위한 데이터 세트를 준비합니다.
  • NLP 작업을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 세부적으로 조정합니다.
  • 모델 성능을 최적화하고 일반적인 과제를 해결합니다.
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LangChain Fundamentals

 14 Hours
대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
  • LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
  • 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
  • LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하고 다양한 목적을 위한 새롭고 다양한 콘텐츠를 만들고자 하는 중급 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. . 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LLM과 필수 도구를 사용하여 개발 환경을 구축하세요.
  • LLM을 사용하여 NLU 및 NLI 작업을 전문적으로 수행합니다.
  • 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론, 활용합니다.
  • 대화형 애플리케이션용 LLM을 사용하여 대화를 생성하고 관리합니다.
  • LLM 및 생성 AI에서 생성된 콘텐츠 품질과 다양성을 평가합니다.
  • 윤리적 원칙을 적용하여 LLM의 공정성과 책임감 있는 사용을 보장합니다.
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Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

 28 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 법률, 의료 및 기술 분야와 같은 특정 영역에 맞는 소규모 언어 모델을 만들고 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다. . 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 도메인별 언어 모델의 중요성과 적용을 이해합니다.
  • 모델 훈련을 위한 특수 데이터세트를 선별하고 전처리합니다.
  • 도메인별 애플리케이션을 위한 언어 모델을 훈련하고 미세 조정합니다.
  • 도메인 관련 지표를 사용하여 모델을 평가하고 벤치마킹합니다.
  • 실제 시나리오에서 도메인별 언어 모델을 배포합니다.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 언어 모델의 효과적인 미세 조정을 통해 NLP 프로젝트를 개선하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • NLP 작업을 위한 미세 조정의 기본을 이해합니다.
  • GPT, BERT, T5와 같은 사전 학습된 모델을 특정 NLP 애플리케이션에 맞게 미세 조정합니다.
  • 모델 성능을 개선하기 위해 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
  • 실제 시나리오에서 미세 조정된 모델을 평가하고 배포합니다.
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Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

 14 Hours
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GPT 모델의 내부 작동을 이해하고 GPT-3 및 GPT-3의 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, NLP 연구원 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. 4, NLP 작업에 이러한 모델을 활용하는 방법을 알아보세요. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Generative Pre-trained Transformers의 핵심 개념과 원리를 이해합니다.
  • GPT 모델의 아키텍처 및 학습 프로세스를 이해합니다.
  • 텍스트 생성, 완성, 번역 등의 작업에 GPT-3를 활용하세요.
  • GPT-4의 최신 발전 사항과 잠재적인 응용 분야를 살펴보세요.
  • 자체 NLP 프로젝트 및 작업에 GPT 모델을 적용합니다.
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Introduction to Natural Language Generation (NLG)

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLG의 기본과 AI 및 콘텐츠 생성에서의 역할을 배우고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 자연어 생성의 기본 개념을 이해합니다.
  • 다양한 산업에서 NLG가 어떻게 적용되는지 살펴보세요.
  • AI를 이용해 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기본 기술을 배워보세요.
  • Python개의 라이브러리와 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.
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LangChain: Building AI-Powered Applications

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
  • LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
  • LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
  • LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.
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Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

 14 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 NLU의 기본 사항과 이것이 더 광범위한 NLP 환경에서 어떻게 적용되는지 배우고자 하는 초보 수준의 참가자를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Natural Language Understanding (NLU)의 기본 개념을 이해하세요.
  • NLU와 NLP를 구별하세요.
  • 언어 해석 및 맥락 이해를 위한 기본 기술을 탐구합니다.
  • 간단한 텍스트 처리 작업에 NLU 기술을 적용합니다.
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

 7 Hours
대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하려는 초보 전문가를 대상으로 합니다. 이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
  • 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
  • Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
  • AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
  • 다양한 산업에서 로컬 AI 배포에 대한 사용 사례를 살펴보세요.
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 Hours
대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션에서 소규모 언어 모델을 구현하고 활용하려는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 소규모 언어 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
  • 텍스트 생성 및 감정 분석과 같은 작업을 위해 SLM을 구현합니다.
  • 특정 사용 사례에 맞게 SLM을 최적화하고 세부 조정하세요.
  • 리소스가 제한된 환경에 SLM을 배포합니다.
  • 실제 시나리오에서 SLM의 성능을 평가하고 해석합니다.
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NLP: Natural Language Processing with R

 21 Hours
비정형 데이터는 전체 데이터의 90% 이상을 차지하는 것으로 추정되며, 그 중 대부분은 텍스트 형태입니다. 블로그 게시물, 트윗, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물이 지속적으로 증가하는 데이터에 추가됩니다. 강사가 진행하는 이 라이브 과정은 이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능, 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터 뒤에 숨은 의미를 알고리즘적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 서로 다른 소스에서 데이터 세트(대규모 및 소규모)를 준비한 다음 올바른 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고 보고할 수 있게 됩니다. 코스의 형식
  • 부분 강의, 부분 토론, 철저한 실습, 이해도 측정을 위한 비정기 테스트
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Natural Language Processing (NLP) with Python

 28 Hours
이 과정은 NLP에서 언어학자 또는 프로그래머를 소개합니다 Python. 이 과정에서 우리는 대부분 nltk.org (자연 언어 도구 키트)를 사용할 것이지만 NLP에 관련되고 유용한 다른 도서관도 사용할 것입니다. 현재 우리는이 과정을 Python 2.x 또는 Python 3.x로 수행 할 수 있습니다. 예제는 영어 또는 맨다린어 (普通话)에 있습니다. 예약 전에 합의된 경우 다른 언어도 사용할 수 있습니다.
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Artificial Intelligence (AI) Overview

 7 Hours
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.
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AI Awareness for Telecom

 14 Hours
AI는 데이터와 데이터를 둘러싼 활동을 이해하여 "지능적인 결정"을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 구축하기 위한 기술 모음입니다. Telecom 제공업체의 경우 AI를 활용하는 애플리케이션 및 서비스를 구축하면 유지 관리 및 네트워크 최적화와 같은 영역에서 운영 및 서비스를 개선할 수 있는 기회가 열릴 수 있습니다. 이 과정에서는 AI를 구성하는 다양한 기술과 이를 사용하는 데 필요한 기술 세트를 살펴봅니다. 과정 전반에 걸쳐 우리는 Telecom 산업 내에서 AI의 특정 응용 프로그램을 조사합니다. 청중
  • 네트워크 엔지니어
  • 네트워크 운영 인력
  • Telecom 기술 관리자
코스의 형식
  • 파트 강의, 파트 토론, 실습
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 Hours
이 과정은 애플리케이션에서 인공 지능을 이해하고 구현하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 특히 데이터 분석, 분산 인공지능, 자연어 처리에 중점을 두고 있습니다.
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Building Chatbots in Python

 21 Hours
챗봇은 채팅 인터페이스를 통해 인간의 응답을 자동으로 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇은 사용자 상호 작용에 더 쉽고 빠른 옵션을 제공하여 조직이 운영 효율성을 극대화하도록 돕습니다. 이 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 Python에서 챗봇을 구축하는 방법을 배웁니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 챗봇 구축의 기본 원리를 이해합니다.
  • Python를 사용하여 다양한 챗봇을 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결합니다.
청중
  • 개발자
코스의 형식
  • 강의, 토론, 연습 및 실습을 병행합니다.
메모
  • 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 일정을 잡으십시오.
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Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

 28 Hours
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.
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Python for Natural Language Generation (NLG)

 21 Hours
In this instructor-led, live training in 대한민국, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content. By the end of this training, participants will be able to:
  • Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
  • Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
  • Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
  • Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
  • Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
  • Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
  • Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
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Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics

 21 Hours
이 교실 기반 교육 세션은 비즈니스에서 AI 및 로보틱스의 응용 프로그램과 함께 NLP 기술을 탐구합니다 대표자는 Python을 사용하여 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 해결 연습을 수행합니다 .
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Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

 35 Hours
교육이 끝나면 대표자는 필수 Python 개념을 충분히 갖추고 NLTK을 충분히 사용하여 대부분의 NLP 및 ML 기반 작업을 구현할 수 있어야 합니다. 교육은 실행적 지식뿐만 아니라 해당 기술에 대한 논리적, 운영적 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

 14 Hours
이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 패턴을 찾고 통찰력을 얻기 위해 매우 많은 양의 텍스트를 처리하기 위해 spaCy를 사용하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
  • spaCy를 설치하고 구성합니다.
  • spaCy의 Natural Language Processing (NLP) 접근 방식을 이해합니다.
  • 대규모 데이터 소스에서 패턴을 추출하고 비즈니스 통찰력을 얻습니다.
  • 기존 웹 및 레거시 애플리케이션과 spaCy 라이브러리를 통합합니다.
  • spaCy를 실시간 프로덕션 환경에 배포하여 인간 행동을 예측합니다.
  • spaCy를 사용하여 Deep Learning에 대한 텍스트를 사전 처리합니다.
코스 형식
  • 대화형 강의 및 토론.
  • 많은 연습 및 실습.
  • 실시간 실험실 환경에서 직접 구현.
코스 사용자 정의 옵션
  • 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 준비하십시오.
  • spaCy에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하십시오: https://spacy.io/
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Text Summarization with Python

 14 Hours
Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 명령줄 또는 Python API/라이브러리로 사용할 수 있습니다. 흥미로운 응용 프로그램 중 하나는 실행 요약을 빠르게 생성하는 것입니다. 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 대량의 텍스트 데이터를 검토해야 하는 조직에 특히 유용합니다. 이 강사 주도형 실시간 교육에서는 참가자가 Python을 사용하여 입력 텍스트의 요약을 자동으로 생성하는 간단한 애플리케이션을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 텍스트를 요약하는 명령줄 도구 사용.
  • Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 설계 및 생성.
  • 세 가지 Python 요약 라이브러리(sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17) 평가.
청중
  • 개발자
  • 데이터 과학자
코스의 형식
  • 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습
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Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

 35 Hours
TensorFlow™는 데이터 흐름 그래픽을 사용하여 숫자 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. SyntaxNet은 신경 네트워크 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 TensorFlow. Word2Vec는 "word embeddings"라고 불리는 단어의 학습 벡터 표현에 사용됩니다. Word2vec는 원료 텍스트에서 단어 삽입을 배울 수있는 특히 컴퓨팅 효율적인 예측 모델입니다. 그것은 두 개의 맛, 지속적인 가방-Word의 모델 (CBOW)과 Skip-Gram 모델 (Mikolov et al.의 3.1 및 3.2 장)에서 제공됩니다.) 동일하게 사용되는 SyntaxNet 및 Word2Vec는 사용자가 자연 언어 입력에서 배운 삽입 모델을 생성할 수 있습니다. 관객 이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델과 함께 일하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로합니다. 이 과정이 완료되면, 대표는 다음과 같이 할 것입니다 :
  • 이해 TensorFlow’의 구조 및 배치 메커니즘
  • 설치 / 생산 환경 / 건축 작업 및 구성을 수행 할 수 있습니다.
  • 코드 품질을 평가할 수 있고, 데뷔, 모니터링을 수행할 수 있습니다.
  • 훈련 모델, 통합 용어, 건설 차트 및 로그링과 같은 고급 생산을 구현할 수 있습니다.
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엔지니어링 부분을 촉구합니다

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Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)

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Upcoming Courses

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2025-05-22 10:00
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Introduction to Natural Language Generation (NLG)

2025-06-05 10:00
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

2025-06-19 10:00
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Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

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Text Summarization with Python

2025-07-17 10:00
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