대한민국 Predictive Analytics 과정

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프사이트)에서 예측 분석과 생성 모델을 활용한 AI 파워드 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 예측 AI와 생성 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 예측 코딩, 예측 및 자동화를 위한 AI 파워드 도구를 활용합니다.
• 텍스트 및 코드 생성을 위한 LLMs (Large Language Models) 및 트랜스포머를 구현합니다.
• 시간 시리즈 예측 및 AI 기반 추천을 적용합니다.
• 실제 애플리케이션을 위한 AI 모델을 개발하고 정렬합니다.
• AI 배포에서의 윤리적 고려 사항 및 최선의 실천 방식을 평가합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 훈련은 대한민국(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.

이 강사는 지도하는 학습을 제공하며, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 이 과정은 예측 AI의 기본 개념을 이해하고자 하는 초급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 AI의 핵심 개념과 그 응용 분야를 이해합니다.
• 예측 분석을 위한 데이터를 수집, 정리, 전처리합니다.
• 데이터를 탐색하고 시각화하여 통찰력을 얻습니다.
• 예측을 하기 위한 기본 통계 모델을 구축합니다.
• 예측 모델의 성능을 평가합니다.
• 예측 AI 개념을 현실 세계의 시나리오에 적용합니다.

이 강사는 실시간으로 온라인 또는 현장에서 제공되는 트레이닝으로, 중간 수준의 DevOps 전문가들을 대상으로 예측 AI를 DevOps 실습에 통합하고자 하는 분들입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 분석 모델을 구현하여 DevOps 파이프라인에서 문제를 예측하고 해결할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 모니터링과 운영을 향상시킬 수 있습니다.
• 머신러닝 기법을 적용하여 소프트웨어 배포 워크플로우를 개선할 수 있습니다.
• 문제를 예방하고 최적화하기 위한 AI 전략을 설계할 수 있습니다.
• DevOps에서 AI 사용의 윤리적 고려 사항을 탐구할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 주도하는 이 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하는 사고방식, 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하는 방법, 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기 위해 이러한 기술을 구현하는 방법을 배웁니다. 전 세계 법 집행 기관의 사례 연구를 검토하여 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조사 중에 스토리를 조각해내기 위해 Big Data 기술을 기존 데이터 수집 프로세스와 결합합니다.
• 데이터 분석을 위한 산업용 빅데이터 저장 및 처리 솔루션을 구현합니다.
• 범죄 수사에 데이터 중심적 접근 방식을 적용하는 데 가장 적합한 도구와 프로세스를 도입하기 위한 제안을 준비하세요.