대한민국 Python 과정

파이썬은 자율 AI 에이전트의 개발과 오케스트레이션을 주도하는 핵심 언어입니다. 이 강좌는 LangChain 및 AutoGen과 같은 최신 SDK와 프레임워크를 사용하여 에이전트 워크플로우를 구축, 연결, 관리하는 실제 구현에 중점을 둡니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 파이썬 도구와 API를 사용하여 자율 에이전트를 구현하고 오케스트레이션하는 중급 백엔드 엔지니어, 플랫폼 엔지니어 및 ML 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 시스템용 파이썬 기반 환경을 설정하고 구성합니다.
• LangChain 및 AutoGen과 같은 인기 있는 에이전트 SDK를 사용하여 기능적인 에이전트를 만듭니다.
• 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 다중 에이전트 워크플로우 및 커뮤니케이션 패턴을 오케스트레이션합니다.
• 에이전트 코드베이스의 디버깅, 테스트, 유지 보수를 위한 최선의 방법을 적용합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강연과 토론.
• 실습 프로그래밍 연습 및 실시간 데모.
• 에이전트 워크플로우를 종단간으로 구축하는 실용적인 프로젝트.

강좌 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 과정은 Python을 사용하여 자율형(에이전트) 시스템을 설계, 구축, 테스트 및 배포하는 실용적인 엔지니어링 기술을 가르칩니다. 에이전트 루프, 도구 통합, 메모리와 상태 관리, 오케스트레이션 패턴, 안전 조치, 그리고 프로덕션 고려 사항 등을 다룹니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중급 수준 이상의 ML 엔지니어, AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 Python을 사용하여 견고하고 프로덕션 준비가 되어 있는 자율형 에이전트를 구축하길 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 루프와 의사 결정 워크플로를 설계 및 구현합니다.
• 외부 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 에이전트를 위한 단기 메모리와 장기 메모리 아키텍처를 구현합니다.
• 다단계 오케스트레이션과 에이전트 조합성을 조정합니다.
• 배포된 에이전트에 대한 안전성, 액세스 제어 및 가시성 최선의 관행을 적용합니다.

교육 형식

• 대화형 강연과 토론
• Python과 인기 있는 SDK를 사용하여 에이전트를 구축하는 실습
• 프로토타입을 배포할 수 있는 프로젝트 기반 연습

교육 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

파이썬을 이용한 인공지능은 파이썬의 방대한 AI 및 머신러닝 라이브러리 생태계를 활용하여 지능적인 시스템을 개발하는 것입니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 파이썬을 사용하여 AI 솔루션을 설계, 구현 및 배포하고자 하는 중급 파이썬 프로그래머를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• 파이썬의 핵심 AI 라이브러리를 사용하여 AI 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 모델을 다룰 수 있습니다.
• AI 솔루션을 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 모델 성능을 평가하고 정확도와 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.

코스의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락처를 통해 문의하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9를 사용하여 Python 개발 경험을 향상시키고자 하는 중급 수준 Python 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 개발을 위해 AWS Cloud9를 설정하고 구성합니다.
• AWS Cloud9 IDE 인터페이스와 기능을 알아보세요.
• AWS Cloud9에서 Python개의 애플리케이션을 작성, 디버깅 및 배포합니다.
• AWS Cloud9 플랫폼을 사용하여 다른 개발자와 협업하세요.
• 고급 배포를 위해 AWS Cloud9를 다른 AWS 서비스와 통합하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도의 라이브 교육은 Python의 데이터 분석 기능을 Power BI 내에서 활용하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하길 원하는 전문 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Power BI에서 Python을 어떻게 통합하여 데이터 분석할 수 있는지 배웁니다.
• Python 스크립트를 사용하여 Power BI 환경 내에서 데이터를 로드, 정리, 전처리합니다.
• Python을 사용하여 맞춤형 및 대화형 시각화를 생성함으로써 데이터 시각화 기능을 향상시킵니다.
• Python을 사용한 고급 데이터 분석 기술을 습득합니다.

Python은 데이터 처리, 자동화 및 분석에 널리 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. Pandas와 Polars 같은 라이브러리는 대규모 테이블 데이터 작업을 위한 강력하고 실용적인 도구를 제공합니다.

이 Instructor-led(강사 지도) 방식의 실시간 훈련(온라인 또는 대면)은 Pandas와 Polars를 사용하여 일상적인 데이터 분석, 파일 처리 및 프로세스 자동화에 Python을 적용하고자 하는 초급부터 중급 수준의 전문직 종사자를 대상으로 합니다.

훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python을 사용하여 CSV 및 Excel 파일을 읽고, 변환하고, 저장하기.
• Pandas와 Polars를 활용한 일반적인 데이터 정리 및 변환 작업 수행하기.
• Python 스크립트로 반복적인 데이터 프로세스 자동화하기.
• 간단한 스크립트를 실행 파일로 패키징하고 프로젝트 관리를 위한 모범 사례 준수하기.

코스 형태

• 상호작용적인 코딩 데모 및 짧은 강의.
• 지도된 코드 예제와 함께 하는 실습 연습.
• 현실적인 작업을 자동화하는 실무 미니 프로젝트.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 조율해 주시기 바랍니다.

이 강의는 고급 Python 기술, 공학 최선의 실천 방법, 그리고 유지 보수 가능한, 테스트 가능한, 고성능의 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 일반적으로 사용되는 디자인 패턴을 다루는 집중적인 실습 과정입니다. 이 과정은 최신 도구 사용, 타입 지정, 동시성 모델, 아키텍처 패턴, 그리고 배포 준비된 워크플로우에 중점을 둡니다.

이 과정은 중간 수준에서 고급 수준의 Python 개발자들이 생산 환경에서 사용할 수 있는 전문적인 실천 방법과 패턴을 채택하기 위해 준비된 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 과정을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Python 타입 지정, 데이터 클래스, 그리고 타입 검사를 사용하여 코드의 신뢰성을 높입니다.
• 디자인 패턴과 아키텍처 원칙을 사용하여 강력한 애플리케이션을 구성합니다.
• asyncio와 multiprocessing을 사용하여 동시성과 병렬성을 올바르게 구현합니다.
• pytest, 속성 기반 테스트, 그리고 CI 파이프라인을 사용하여 잘 테스트된 코드를 구축합니다.
• 프로파일링, 최적화, 그리고 Python 애플리케이션을 생산 환경에 맞게 강화합니다.
• 최신 도구와 컨테이너를 사용하여 Python 프로젝트를 패키징, 배포합니다.

강의의 형식

• 상호작용이 가능한 강의와 짧은 데모.
• 매일 실습 랩과 코딩 연습.
• 패턴, 테스트, 배포를 통합한 캡스톤 미니 프로젝트.

강의 커스터마이징 옵션

• 데이터, 웹, 또는 인프라에 중점을 둔 커스터마이징된 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조치해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 개발자들을 대상으로 동적, 고성능, 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 FARM(FastAPI, React, MongoDB) 스택을 사용하는 인터랙티브 라이브 트레이닝입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• FastAPI, React, MongoDB를 통합하는 개발 환경 설정.
• FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점 이해.
• FastAPI를 사용하여 REST API 구축.
• React를 사용하여 상호작용 애플리케이션 설계.
• FARM 스택을 사용하여 애플리케이션 개발, 테스트 및 배포(프론트엔드 및 백엔드).

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급부터 중급, 그리고 잠재적으로 고급 수준의 로봇 개발자를 대상으로 하며, Python을 사용하여 ROS로 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함한 개발 환경을 설정합니다.
• Python을 사용하여 ROS 노드, 토픽, 서비스, 액션을 생성하고 실행합니다.
• ROS 도구와 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
• 모바일 로봇용 일반적인 작업을 수행하기 위해 ROS 패키지와 라이브러리를 사용합니다.
• ROS를 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• ROS 애플리케이션의 트러블슈팅과 디버깅을 수행합니다.

이 과정은 파이썬 프로그래밍 언어를 배우고자 하는 사람들에게 설계되었습니다. 이 과정은 파이썬 언어, 핵심 라이브러리, 그리고 파이썬 커뮤니티에서 개발된 가장 유용한 라이브러리를 중심으로 진행됩니다. 파이썬은 비즈니스를 운영하는 데 사용되고, 세계 곳곳의 과학자들에 의해 사용되고 있어, 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

이 과정은 최신 파이썬 버전 3.x를 사용하여 실습을 통해 파이썬의 모든 기능을 활용할 수 있습니다. 이 과정은 모든 유닉스 버전 (리눅스와 맥 OS X를 포함), 그리고 마이크로소프트 윈도우를 포함한 모든 운영체제에서 제공될 수 있습니다.

실습은 약 70%의 시간을 차지하며, 나머지 30%는 데모와 프레젠테이션입니다. 과정 중 언제든지 논의하고 질문할 수 있습니다.

참고: 훈련은 제안된 과정 일정 전에 미리 요청하신 경우 특정 요구에 맞게 맞춤화될 수 있습니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 분산 애플리케이션, 데이터 분석 및 시각화, UI 프로그래밍 및 유지 관리 스크립팅과 같은 영역의 문제를 해결하기 위해 이 다용도 언어를 적용하는 방법을 포함하여 고급 Python 프로그래밍 기술을 배우게 됩니다. .

이 과정은 Python 프로그래밍 언어를 배우고자 하는 사람들을 위해 고안되었습니다. Python 언어, 핵심 라이브러리는 물론 Python 커뮤니티에서 개발한 가장 유용하고 유용한 라이브러리를 선택하는 데 중점을 둡니다. Python은 비즈니스를 주도하고 전 세계 과학자들이 사용하는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 Al Sweigart가 저술한 인기 도서, "Python으로 지루한 일을 자동화하기"를 기반으로 합니다. 초보자를 대상으로 하며, 실용적인 연습과 토론을 통해 필수 Python 프로그래밍 개념을 다룹니다. 이 교육의 중점은 코드 작성으로 사무실 생산성을 크게 높이는 방법을 배우는 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 작업에 Python을 사용하여 프로그래밍하는 법을 알게 될 것입니다:

• 단순한 Python 프로그램을 작성하여 작업 자동화하기
• '정규 표현식'을 사용하여 텍스트 패턴 인식이 가능한 프로그램 작성하기
• Excel 스프레드시트를 프로그래밍적으로 생성하고 업데이트하기
• PDF와 Word 문서 파싱하기
• 웹사이트 크롤링 및 온라인 소스에서 정보 추출하기
• 이메일 알림을 보내는 프로그램 작성하기
• Python의 디버깅 도구를 사용하여 버그를 빠르게 해결하기
• 마우스와 키보드를 프로그래밍적으로 제어하여 클릭과 타이핑 수행하기

이 강사 주도의 실시간 훈련에서 참가자들은 대한민국에서 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터를 포함하는 시연 애플리케이션을 구축하면서 파이썬에서 가장 관련성 있고 최첨단 머신 러닝 기술을 배우게 됩니다.

훈련 종료 시 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 복잡한 문제를 해결하기 위한 머신 러닝 알고리즘과 기법을 구현합니다.
• 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터를 포함하는 애플리케이션에 딥 러닝과 반지도 학습(semi-supervised learning)을 적용합니다.
• 파이썬 알고리즘의 최대 성능을 끌어냅니다.
• NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리와 패키지를 사용합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 교육은 Python, Pandas 및 NumPy를 활용한 데이터 분석 및 조작 기술을 향상시키려는 중급 Python 개발자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Python, Pandas, 및 NumPy를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.
• 고급 데이터 정제, 정렬 및 필터링 작업을 수행합니다.
• 집계 작업을 수행하고 시간 시리즈 데이터를 분석합니다.
• Matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
• 데이터 분석 코드를 디버깅하고 최적화합니다.

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.

Python은 금융 업계에서 막대한 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지펀드들에 의해 채택되어, 주식 거래 프로그램부터 위험 관리 시스템까지 다양한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육에서 참가자들은 Python을 사용하여 금융 관련 문제를 해결하기 위한 실제적인 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python 프로그래밍 언어의 기초를 이해하기
• Python으로 금융 애플리케이션을 개발하기 위한 최적의 개발 도구를 다운로드, 설치 및 유지보수하기
• 다양한 출처(CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)에서 금융 데이터를 정리, 시각화, 분석하기 위해 가장 적합한 Python 패키지와 프로그래밍 기법을 선택하고 활용하기
• 자산 할당, 위험 분석, 투자 성과 등 다양한 문제를 해결하는 애플리케이션을 구축하기
• Python 애플리케이션의 오류 수정, 통합, 배포 및 최적화하기

대상

• 개발자들
• 분석가들
• 퀀트들

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 실전 프로그래밍을 병행

참고사항

• 이 교육은 금융 전문가들이 직면하는 주요 문제에 대한 해결책을 제공하기 위한 것입니다. 그러나 특정 주제, 도구, 또는 기법에 대해 추가하거나 더 깊게 다루기를 원하시다면, 연락주시기 바랍니다.

데이터 과학과 AI의 실무적 접근법을 심도 있게 다루며, 전문가들이 데이터를 탐색하고 머신러닝 모델을 구축하며 비즈니스 환경에서 AI 기반 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 역량을 갖추도록 합니다. CRISP-DM 워크플로우, 통계적 분석, 지도 학습 및 비지도 학습, Tensorflow를 활용한 딥러닝, 자연어 처리, Spark를 이용한 빅데이터 분석, 데이터 기반 스토리텔링 등을 다룹니다. Python 데이터 과학 인증 및 커리어 준비형 분석 트레이닝을 원하는 초보자에게 이상적입니다.

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.

Selenium은 다양한 브라우저에서 웹 애플리케이션 테스트를 자동화하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. Selenium 4에서는 향상된 WebDriver API, 네이티브 상대 위치 지정자, 그리고 개선된 그리드 지원이 제공됩니다. Python은 Pytest와 같은 테스트 프레임워크와의 강력한 통합과 단순성을 제공하여 확장 가능한 및 유지 가능한 테스트 자동화 스위트를 개발하는 강력한 선택입니다.

이 강사는 초급에서 중급 테스터와 개발자를 대상으로 하여, 실무 환경에서 Selenium을 Python과 함께 사용하여 웹 애플리케이션 테스트를 자동화하고자 하는 사람들을 위한 온라인 또는 오프라인 강의입니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다.

• 테스트 환경에서 Selenium을 Python과 함께 설치 및 구성합니다.
• Selenium WebDriver와 Pytest를 사용하여 강력한 테스트 자동화 스크립트를 작성합니다.
• 유지 가능한 테스트 프레임워크를 위한 Page Object Model(POM)을 적용합니다.
• Selenium Grid를 사용하여 여러 브라우저에서 테스트를 실행합니다.
• 자동화된 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
• 자동화 안정성을 위한 일반적인 문제를 해결하고 최선의 관행에 따릅니다.

강의 형식

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

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락주시어 안내해드리겠습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석 및 시각화를 위해 탐색하거나 Python으로 전환하려는 Matlab 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Install and configure a Python 개발 환경.
• Matlab과 Python 구문의 차이점과 유사점을 이해합니다.
• Python를 사용하여 다양한 데이터 세트에서 인사이트를 얻습니다. 
• 기존 Matlab 애플리케이션을 Python로 변환합니다. 
• Matlab 및 Python 애플리케이션을 통합합니다.

대한민국에서의 교사 진행 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 영업 데이터, 트래픽 분석, 고객 상호 작용 등에서 숫자를 분석하기 시작할 수 있을 만큼의 Python을 배우고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 데이터 분석을 위한 Python 코드 작성을 시작할 수 있도록 필요한 소프트웨어, 라이브러리 및 개발 환경을 설치 및 구성합니다.
• Excel, CSV, JSON 파일 및 데이터베이스와 같은 소스에서 데이터를 분석합니다.
• 분석 전에 데이터의 유용성을 향상시키기 위해 데이터를 정리합니다.
• 간단한 통계 분석을 수행합니다.
• 원하는 데이터를 올바른 형식(순수 숫자부터 데이터 시각화까지)으로 제시하는 보고서를 생성합니다.
• 성과 추세, 문제 영역을 포함한 데이터에서 가치 있는 인사이트를 얻습니다.

강의 개요

이 실습 중심의 교육 프로그램은 데이터 엔지니어링 배경을 갖춘 전문가를 대상으로 설계되었습니다. 이 강좌는 인공지능, Python, 대형 언어 모델(LLM) 분야에서 실용적인 기술을 배양하는 데 중점을 둡니다. 강좌는 실제 적용 사례를 다루며, 모델 사용법, 프롬프트 엔지니어링, AI 기반 솔루션 구축 방법을 포함합니다. 참가자들은 핵심 개념에서 시작하여 배포 가능한 AI 워크플로우를 구축하는 점진적인 연습 문제를 풀어내게 됩니다.

교육 형식

• 오프라인 교실 강의

• 강사 주도 세션 및 안내된 실습

• 상호작용식 토론 및 실제 사례 연구

• 매일 진행되는 실습 연습

강의 목표

• 현대 애플리케이션과 관련된 핵심 인공지능 및 머신러닝 개념 이해

• AI 개발 및 데이터 워크플로우를 위한 Python 기술 강화

• 대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리 이해 및 효율적인 활용 방법 학습

• 신뢰할 수 있는 출력을 위한 프롬프트 설계 및 최적화

• API 및 프레임워크를 활용하여 엔드투엔드 AI 솔루션 구축

• 데이터 엔지니어링 파이프라인에 AI 통합

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 빌드하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을(를) 사용하여 컴퓨터 네트워크를 유지, 관리 및 설계하려는 네트워크 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 네트워크 자동화를 위해 Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet 및 pyntc를 최적화하고 활용합니다.
• 네트워크 자동화의 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 마스터하세요.
• 네트워크 프로그래밍에는 GNS3과 Python을 사용하십시오.

대한민국(온라인 또는 오프사이트)에서 진행하는 이 강사 주도 라이브 훈련은 워크플로우를 자동화하고, 비즈니스 데이터를 분석하며, 동적인 Excel 기반 보고서를 생성하기 위해 Python을 적용하고자 하는 중간 단계의 Python 기술을 보유한 비즈니스 전문가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

컴퓨터 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석하고 이해하는 분야입니다. 파이썬은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도형 실습 교육에서 참가자들은 파이썬을 사용하여 간단한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들어가며 컴퓨터 비전의 기본 개념을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 컴퓨터 비전의 기본 개념을 이해합니다
• 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전 작업을 구현합니다
• 자신의 얼굴, 객체, 동작 탐지 시스템을 만듭니다

대상 청중

• 컴퓨터 비전에 관심 있는 파이썬 프로그래머

강의 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

이 실습 중심의 과정은 자동화 기능을 강화하고자 하는 Unix 및 셸 사용자를 위해 설계되었습니다. 셸 스크립팅은 간단한 작업에는 여전히 강력하지만, Python은 복잡한 자동화, 시스템 관리 및 DevOps 워크플로우에 훨씬 더 뛰어난 유연성, 가독성 및 확장성을 제공합니다.