서울 NLP 과정

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 현지에서 실행하고, 관리 및 책임 있는 AI 실습을 지원하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 한 강의(온라인 또는 현장)에서 공정성, 투명성 및 책임성을 Ollama 기반 애플리케이션에 구현하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama 배포에서 책임 있는 AI 원칙을 적용합니다.
• 콘텐츠 필터링 및 편견 완화 전략을 구현합니다.
• AI 일치 및 감사 가능성을 위한 관리 워크플로우를 설계합니다.
• 준수성을 위한 모니터링 및 보고 프레임워크를 구축합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 관리 워크플로우 설계 실습.
• 사례 연구 및 준수 중심 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 연락하여 조정을 요청하세요.

Mistral AI는 언어, 다모달, 에이전트 애플리케이션을 위한 강력한 오픈 소스 및 기업 준비 AI 모델 가족입니다.

이 강사는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로, Mistral의 Medium 3, Le Chat Enterprise, 그리고 Devstral 모델을 사용하여 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, 그리고 Devstral의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• Mistral 모델을 활용하여 기업 및 개발자 사용 사례에 맞춘 AI 에이전트를 설계 및 구현합니다.
• 에이전트 워크플로우에 코딩 시스템, 커넥터, 그리고 기업 데이터를 통합합니다.
• Mistral 기반 에이전트의 성능, 비용, 그리고 준수를 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

Ollama는 로컬에서 대규모 언어 및 다중 모달 모델을 실행할 수 있도록 하며, 보안 배포 전략을 지원합니다.

이 강사는 중급 전문가들을 대상으로 하며, 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 규제 준수 조치를 통해 Ollama를 배포하고자 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 컨테이너화된 환경과 온프레미스 환경에서 Ollama를 안전하게 배포합니다.
• 민감한 데이터를 보호하기 위해 차등 프라이버시 기술을 적용합니다.
• 안전한 로깅, 모니터링 및 감사 실천을 구현합니다.
• 규제 요구 사항에 맞게 데이터 접근 제어를 시행합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 안전한 배포 패턴을 위한 실습 실습.
• 규제에 중점을 둔 사례 연구 및 실습 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면 연락하여 조율하세요.

Mistral AI는 기업 및 고객 맞춤형 워크플로우에 대화형 어시스턴트를 구축하고 통합할 수 있도록 하는 오픈 AI 플랫폼입니다.

이 강사는 초급부터 중급 수준의 제품 관리자, 풀스택 개발자, 통합 엔지니어를 대상으로 하며, Mistral 커넥터와 통합을 사용하여 대화형 어시스턴트를 설계, 통합하고 제품화하는 방법을 학습할 수 있습니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다:

• 기업 및 SaaS 커넥터와 Mistral 대화형 모델을 통합합니다.
• 근거 있는 응답을 위해 검색 강화 생성(RAG)을 구현합니다.
• 내부 및 외부 채팅 어시스턴트를 위한 UX 패턴을 설계합니다.
• 실제 사용 사례를 위해 어시스턴트를 제품 워크플로우에 배포합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실습 통합 연습
• 실시간 대화형 어시스턴트 개발

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 신청해 주십시오.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 실습자가 Ollama 출력을 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 마스터하기를 목표로 하는 인강으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 다양한 사용 사례에 대한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 프라이밍 및 체인-오브-서브 구조와 같은 기법을 적용합니다.
• 프롬프트 템플릿 및 컨텍스트 관리 전략을 구현합니다.
• 복잡한 워크플로우에 대해 다단계 프롬프트 파이프라인을 구성합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 프롬프트 디자인에 대한 실습.
• 라이브 랩 환경에서 실용적인 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의해 주세요.

LangGraph는 상태를 유지하고, 다중 액터를 가진 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 만들 수 있는 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반의 법률 솔루션을 설계하고, 구현하며, 운영하고자 하며, 필요한 규정 준수, 추적 가능성, 그리고 관리 제어 기능을 포함하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 감사 가능성과 규정 준수를 보존하는 법률 전문 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태와 처리에 통합합니다.
• 가이드레일, 인간-루프 승인, 그리고 추적 가능한 결정 경로를 구현합니다.
• 감시 가능성과 비용 제어를 포함한 LangGraph 서비스를 생산 환경에서 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

강의 형식

• 상호작용 있는 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 준비해 주십시오.

Mistral AI는 보안, 준수, 책임 있는 AI 배포를 위한 기능이 포함된 오픈 및 기업 준비 AI 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 준수 책임자, 보안 아키텍트, 법률/운영 스테이크홀더를 대상으로 하여, Mistral을 활용하여 개인정보 보호, 데이터 주재성, 기업 컨트롤 메커니즘을 통해 책임 있는 AI 관행을 구현하고자 하는 온라인 또는 현장 강의입니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Mistral 배포에 개인정보 보호 기법을 구현합니다.
• 규제 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 주재성 전략을 적용합니다.
• RBAC, SSO 및 감사 로그와 같은 기업 수준 컨트롤을 설정합니다.
• 준수 정렬을 위한 벤더 및 배포 옵션을 평가합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 준수 중심 사례 연구 및 연습.
• 기업 AI 컨트롤의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

Ollama는 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델을 로컬에서 대규모로 실행하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급 수준부터 고급 수준까지의 엔지니어들이 다중 사용자, 고처리량, 비용 효율적인 환경에서 Ollama 배포를 확장하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 사용자와 분산 워크로드를 위한 Ollama 구성.
• GPU와 CPU 자원 할당 최적화.
• 자동 확장, 배치, 지연 시간 감소를 위한 전략 구현.
• 성능 및 비용 효율성을 위한 인프라 모니터링 및 최적화.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실습 배포 및 확장 랩.
• 실제 환경에서의 실습 최적화 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 저희에 문의하여 협의해 주세요.

CANN SDK (Neural Networks을 위한 컴퓨팅 아키텍처)는 특히 Huawei Ascend 하드웨어에서 실시간 AI 애플리케이션을 위한 컴퓨터 비전과 NLP를 위한 강력한 배포 및 최적화 도구를 제공합니다.

이 강사는 중급 수준의 AI 전문가가 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포 및 최적화하여 생산 환경에서 사용할 수 있도록 하는 온라인 또는 오프라인 교육과정입니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• CANN와 AscendCL을 사용하여 CV 및 NLP 모델을 배포 및 최적화합니다.
• CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 라이브 파이프라인에 통합합니다.
• 탐지, 분류 및 감정 분석과 같은 작업을 위한 추론 성능을 최적화합니다.
• 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오를 위한 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 데모.
• 모델 배포 및 성능 프로파일링을 위한 실습.
• 실제 CV 및 NLP 사용 사례를 사용하여 라이브 파이프라인 설계.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주세요.

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼입니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 고급 수준의 머신러닝 엔지니어, 인공지능 연구자, 그리고 Ollama를 사용하여 멀티모달 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 제품 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama를 사용하여 멀티모달 모델을 설정하고 실행합니다.
• 실제 애플리케이션에 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 통합합니다.
• 문서 이해 및 시각적 QA 시스템을 구축합니다.
• 다양한 모달리티에서 추론할 수 있는 멀티모달 에이전트를 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 실제 멀티모달 데이터셋을 사용하여 직접 실습합니다.
• Ollama를 사용하여 멀티모달 파이프라인을 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 조정을 위해 문의하세요.

Mistral 모델은 오픈 소스 AI 기술을 기반으로 하여 언어와 시각 작업을 모두 지원하는 멀티모달 워크플로우로 확장되었습니다. 이를 통해 기업 및 연구용 응용 프로그램을 지원합니다.

이 온라인 또는 현장 강의는 중간 수준의 ML 연구자, 응용 엔지니어, 제품 팀을 대상으로 하여 Mistral 모델을 사용하여 OCR 및 문서 이해 파이프라인을 포함한 멀티모달 응용 프로그램을 구축하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 작업을 위한 Mistral 모델 설정 및 구성.
• OCR 워크플로우 구현 및 NLP 파이프라인과 통합.
• 기업용 사례를 위한 문서 이해 응용 프로그램 설계.
• 시각-텍스트 검색 및 보조 UI 기능 개발.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실습 코딩 연습.
• 멀티모달 파이프라인 실시간 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 신청하려면, 커스터마이징을 요청해 주세요.

이 온라인 또는 현장 강사의 실시간 강좌는 데이터 과학자와 개발자들이 Python을 사용하여 Google Colab에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고자 하는 중급 수준의 사람들에게 맞춤형입니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
• NLP 작업에 대한 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협업적인 개발을 위한 텍스트 데이터를 처리합니다.

고급 Ollama 모델 디버깅 및 평가는 로컬 또는 프라이빗 Ollama 배포에서 모델 동작을 진단, 테스트하고 측정하는 데 초점을 맞춘 심층 강의입니다.

이 강의는 오프라인 또는 온라인에서 진행되며, 올라마 기반 모델의 생산 환경에서의 신뢰성, 정확성, 운영 준비 상태를 보장하고자 하는 고급 AI 엔지니어, ML Ops 전문가, QA 실무자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 시스템적으로 Ollama 호스팅 모델을 디버깅하고 실패 모드를 신뢰성 있게 재현할 수 있습니다.
• 정량적 및 정성적 지표를 포함한 강력한 평가 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있습니다.
• 로그, 추적, 지표를 통해 모델 상태 및 변화를 모니터링할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인에 통합된 테스트, 검증 및 회귀 체크를 자동화할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• Ollama 배포를 활용한 실습 랩 및 디버깅 연습.
• 사례 연구, 그룹 문제 해결 세션 및 자동화 워크숍.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.

이 강사는 서울(온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 강의로, 대규모 데이터 처리, 정보 요약, 그리고 연구 작업을 자동화하기 위해 Claude AI를 활용하고자 하는 중간 수준의 연구자, 분석가, 그리고 지식 노동자들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 문헌 조사 및 연구 종합을 위해 Claude AI를 사용합니다.
• 보고서, 연구 논문, 장문 문서들을 요약합니다.
• 구조화된 및 비구조화된 데이터에서 주요 통찰력과 추세를 추출합니다.
• Claude AI를 연구 및 지식 관리 워크플로우에 통합합니다.

Devstral 및 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정, 그리고 확장 가능한 통합을 위한 오픈 소스 AI 기술입니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 플랫폼 팀, 그리고 연구 엔지니어가 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅, 미세 조정 및 프로덕션 환경에서 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 현장 기반의 실시간 교육 과정입니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Mistral 및 Devstral 모델을 위한 자체 호스팅 환경 설정 및 구성.
• 도메인 특정 성능을 위한 미세 조정 기술 적용.
• 버전 관리, 모니터링, 라이프사이클 관리 구현.
• 오픈 소스 모델의 보안, 준수, 책임 있는 사용 보장.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 자체 호스팅 및 미세 조정에 대한 실습 연습.
• 정책 및 모니터링 파이프라인의 실시간 실험실 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.

서울에서 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.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

서울에서 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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공하는 실시간 교육과정은 블로그, 보고서, 마케팅 자료를 강화하기 위해 콘텐츠 생성, 편집 및 요약에 Claude AI를 활용하고자 하는 초보자부터 중간 수준의 콘텐츠 제작자, 작가, 마케터를 대상으로 합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참여자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 콘텐츠 브레인스토밍 및 아이디어 확장에 Claude AI를 활용합니다.
• AI 도움 편집 및 교정으로 글쓰기를 향상시킵니다.
• 장문 콘텐츠 및 보고서에 대한 요약을 생성합니다.
• 다양한 플랫폼에 대한 마케팅 복사본 생성을 자동화합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, AI 모델의 성능을 최적화하고 도메인 특화 애플리케이션을 위해 Ollama에서 조정하고 사용자화하는 방법을 익히고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델을 조정하기 위한 효율적인 환경을 설정합니다.
• 지도 학습 및 강화 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
• AI 모델을 성능, 정확도 및 효율성을 위해 최적화합니다.
• 사용자화된 모델을 생산 환경에 배포합니다.
• 모델 개선 사항을 평가하고 강건성을 보장합니다.

Mistral은 비용 효율적인 대규모 배포를 최적화한 고성능 대형 언어 모델 패밀리입니다.

이 강사는 고급 수준의 인프라 엔지니어, 클라우드 아키텍트, 그리고 MLOps 리드에게 Mistral 기반 아키텍처를 설계, 배포 및 최적화하여 최대 처리량과 최소 비용을 달성하는 방법을 학습하도록 설계되었습니다. 온라인 또는 현장 강의입니다.

이 교육을 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Mistral Medium 3의 확장 가능한 배포 패턴을 구현합니다.
• 배칭, 양자화 및 효율적인 제공 전략을 적용합니다.
• 성능을 유지하면서 추론 비용을 최적화합니다.
• 기업 워크로드에 대한 생산 준비 완료 제공 토폴로지를 설계합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 문제 해결.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치를 취하세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 교육입니다. 모든 수준의 개발자와 IT 전문가를 대상으로 하며, AI를 사용하여 코드를 많이 작성하지 않고도 작업을 자동화하고 프로세스를 자동화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일들:

• n8n의 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 복잡한 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
• LangChain을 사용하여 워크플로우에 AI 기능을 통합합니다.
• 다양한 사용 사례에 맞춘 사용자 지정 챗봇과 가상 비서를 만듭니다.
• AI 에이전트를 사용하여 고급 데이터 분석 및 처리 작업을 수행합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정은 Ollama을 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Ollama을 사용하여 개인용 AI 처리 환경을 배포하고 구성합니다.
• AI 모델을 안전한 기업 워크플로우에 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 관리에 준수합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 강좌로, 중간 수준의 소프트웨어 개발자와 AI 엔지니어가 클로드 AI를 애플리케이션에 통합하고, AI 기반 채팅봇을 구축하며, AI 기반 자동화로 소프트웨어 기능을 강화하는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 클로드 AI API를 사용하여 애플리케이션에 AI를 통합합니다.
• AI 기반 채팅봇과 가상 비서를 개발합니다.
• 애플리케이션에 AI 기반 자동화와 NLP를 강화합니다.
• 다양한 사용 사례에 맞게 클로드 AI 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인 자동화와 개인화에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 하며, LangGraph를 사용하여 동적 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 합니다. (온라인 또는 오프라인)

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조 콘텐츠와 이메일 워크플로우를 설계합니다.
• 자동 개인화를 위한 LLMs, APIs, 데이터 소스를 통합합니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리합니다.
• 워크플로우 성능과 전달 결과의 평가, 모니터링 및 최적화를 수행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우와 콘텐츠 파이프라인 구현 실습
• 개인화, 세분화, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 안내를 위해 문의하세요.

Le Chat Enterprise는 조직을 위한 보안, 맞춤화 가능하고 통치 가능한 대화형 인공지능 기능을 제공하는 프라이빗 ChatOps 솔루션으로, RBAC, SSO, 커넥터 및 기업 애플리케이션 통합을 지원합니다.

이 강사는 중급 수준의 제품 관리자, IT 리더, 솔루션 엔지니어 및 보안/준수 팀을 대상으로 하여, Le Chat Enterprise를 기업 환경에서 배포, 구성 및 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 오프사이트 라이브 강의입니다.

이 훈련을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Le Chat Enterprise를 보안 배포를 위해 설정하고 구성합니다.
• RBAC, SSO 및 준수 중심의 제어를 활성화합니다.
• Le Chat을 기업 애플리케이션 및 데이터 스토어와 통합합니다.
• ChatOps를 위한 관리 및 운영 매뉴얼을 설계하고 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 실습.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대해 커스터마이징된 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주세요.

Devstral은 코드베이스, 개발 도구, 그리고 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 향상시키기 위한 코딩 에이전트를 구축하고 실행하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 개발자 도구 팀, 그리고 Devstral을 사용하여 코딩 에이전트를 설계, 구현 및 최적화하고자 하는 SRE을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위한 Devstral 설정 및 구성.
• 코드베이스 탐색 및 수정을 위한 에이전트 워크플로우 설계.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트 통합.
• 안전한 및 효율적인 에이전트 배포를 위한 최선의 실천 방법 구현.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 대한 커스터마이즈된 교육을 요청하려면 연락 주세요.

이 온라인 또는 현장 실습 강좌는 초보자 수준의 전문가들이 일상 업무 흐름에 Claude AI를 통합하여 효율성과 자동화를 향상시키기를 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 반복적인 작업을 자동화하고 업무 흐름을 단순화하기 위해 Claude AI를 활용합니다.
• AI 기반 자동화를 사용하여 개인 및 팀의 생산성을 높입니다.
• Claude AI를 기존의 비즈니스 도구 및 플랫폼과 통합합니다.
• AI 기반 의사 결정 및 작업 관리를 최적화합니다.

서울에서 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.

서울(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.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

서울에서 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.

서울에서 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.

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.

이 강사는 현장에서 또는 온라인으로 진행되는 실습형 교육으로, 비즈니스 초보자, 고객 지원 팀, 그리고 Claude AI의 기본을 이해하고 비즈니스에 활용하고자 하는 기술 애호가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Claude AI의 기능과 사용 사례를 이해합니다.
• Claude AI를 효과적으로 설정하고 상호작용할 수 있습니다.
• 대화형 AI를 사용하여 비즈니스 워크플로우를 자동화합니다.
• AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 참여와 지원을 향상시킵니다.

이 강사는 실시간으로 진행되는 온라인 또는 오프라인 강의로, LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참여자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• LangChain과 그 구성 요소의 기본 개념을 이해합니다.
• LangChain을 GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLMs)와 통합합니다.
• LangChain을 사용하여 모듈식 AI 애플리케이션을 구축합니다.
• LangChain 애플리케이션에서 발생하는 일반적인 문제를 해결합니다.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.

Mistral Medium 3는 기업 환경에서 생산 환경에 적합한 고성능 다중 모달 대형 언어 모델입니다.

이 강의는 중간 수준에서 고급 수준의 AI/ML 엔지니어, 플랫폼 아키텍트, 그리고 MLOps 팀을 대상으로, 기업용 사례에 Mistral Medium 3를 배포, 최적화, 그리고 보안 강화하기 위한 온라인 또는 현장 교육을 제공합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• API 및 자체 호스팅 옵션을 사용하여 Mistral Medium 3를 배포합니다.
• 추론 성능과 비용을 최적화합니다.
• Mistral Medium 3로 다중 모달 사용 사례를 구현합니다.
• 기업 환경에 대한 보안 및 준수 최선 방식을 적용합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습 문제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 맞춤화 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초급 전문가를 위한 실시간 교육입니다. 이 교육은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념과 기능을 이해합니다.
• Ollama을 사용하여 로컬 AI 모델을 설정합니다.
• Ollama을 사용하여 LLMs를 배포하고 상호작용합니다.
• AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
• 다양한 산업에서의 로컬 AI 배포 사례를 탐구합니다.

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

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.

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

이 과정은 애플리케이션에서 인공지능을 이해하고 구현하기를 원하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 특히 데이터 분석, 분산형 인공지능, 자연어 처리에 중점을 둡니다.

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.

강사가 진행하는 이 서울 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.

이 강의는 비즈니스에서 인공지능(AI)과 로봇 기술을 적용하는 방법과 함께 자연어 처리(NLP) 기법을 탐구합니다. 참가자들은 Python을 사용하여 컴퓨터 기반 예제와 사례 연구를 수행하게 됩니다.

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/

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

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.