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컨설팅/교육

빅데이터

• 텐서플로우 기본 사용법을 비롯한 핵심 기술 파악
• 딥러닝 핵심 알고리즘인 Cost Function과 Gradient Descent Algorithm 이해
• 딥러닝 알고리즘과 텐서플로우의 효율적인 연동 기술 습득
• 개인 또는 회사가 소유한 실데이터에 대해 적용할 수 있는 다양한 기술 획득 및 관련 코드 구현

• 비즈니스에 적용 가능한 다양한 분석 방법론 이해
• 비즈니스 의사결정을 위한 인공지능 방법론 이해

• 데이터를 이해하고 다루는 분석 기술 훈련
• 인공지능을 구현하기 위해 필요한 파이썬 문법 이해 및 활용
• 데이터 분석 방법론을 이해 및 크롤링 프로그래밍 능력 함양
• 데이터 분석 프로그램 구현 능력 함양

• 파이썬을 활용한 데이터 분석을 위한 환경 설정
• 파이썬을 이용한 데이터 크롤링 기술 습득
• 파이썬을 이용한 데이터 분석 및 머신러닝 습득

• 빅데이터의 네트워크 모델화 및 분석 패러다임 이해
• 행렬 데이터 처리를 위한 기본 기술을 이해
• 데이터를 네트워크 행렬 형태로 구축
• 복잡계 네트워크 분석 기술 습득
• 중심노드, 커뮤니티, 그래프 분석 알고리즘 동작과 구현방법 활용
• 네트워크 시각화

인공지능

• 딥러닝 기반 생성모델링의 핵심 기술 키워드 학습
• 변이형 오토인코더의 개념 이해 및 구현
• 생성적 적대 신경망의 개념을 이해 및 구현
• 딥러닝 기반 언어생성 모델의 개념을 이해 및 구현

• 파이썬을 활용하여 분석용 데이터 수집을 위한 환경 설정
• 파이썬을 이용해서 분석용 데이터 스크래핑 기술 습득
• 파이썬을 이용해서 분석용 데이터 처리 시스템을 설계 및 구현

• 모조 특징 및 개발방법 이해
• 모조 라이브러리 및 기능 이해
• 모조를 이용한 인공지능 모델의 성능 개선 학습
• MLIR기반 컴파일러 최적화 및 인프라 통합 방법 이해

• 이미지 데이터에서 객체탐지를 위한 딥러닝 모델 설계
• 객체탐지 모델을 학습하고 모델의 성능 평가
• 이미지 데이터에서 영역분할을 위한 딥러닝 모델 설계
• 영역분할 모델을 학습하고 모델의 성능 평가

• 인공지능을 구현하기 위해 필요한 파이썬 문법을 이해 및 활용
• 자료구조 대해 이해하고 기본 알고리즘 구현
• 인공지능 최적화 알고리즘을 구현하고 복잡도 계산 능력 함양

• 파이토치를 이용하여 강화학습 프로젝트를 수행하는 기법 이해
• 강화학습을 수행하기 위한 요소들을 구현하는 능력 함양
• 실무에 강화학습을 적용할 수 있는 능력 함양

• 파이썬의 기본문법과 함수, 모듈 작성법 그리고 클래스에 대한 이해를 통한 현업에서의 활용
• 웹 프로토콜의 구조와 파이썬을 이용한 DB프로그램을 개발능력을 습득하여 활용
• 파이썬 Flask. Django를 이용한 웹 어플리케이션 방법을 통한 웹 서비스 개발능력 향상

• 텐서플로우 기본 사용법을 비롯한 핵심 기술 파악
• CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해
• CNN Best Models 아키텍처의 주요 특징을 파악하고 활용 사례 학습
• 임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석
• Transfer Learning & Fine Tuning 기법 이해
• Best Model을 이용한 Transfer Learning & Fine Tuning 구현

• Kaggle Competetion 참여 방법을 파악 및 Kaggle 데이터 및 모델 활용 방법 습득
• Kaggle 경쟁 클라우드 플랫폼을 통한 머신러닝 및 딥러닝 학습 모델 설계 및 구현 실습
• Kaggle 경쟁 클라우드 플랫폼을 통한 머신러닝 및 딥러닝 학습 모델 튜닝 및 점수 개선 노하우 경험

• 언어를 데이터화하는 처리 과정 이해
• 언어생성 모델 이해
• 챗GPT가 어떻게 개발자의 개발 도우미가 될 수 있는지 시각화
• 챗GPT와 같은 AI 도구를 활용하여 개발 업무를 효율적인 수행 능력 배양
• 개발자가 생성형 AI의 사용자로서 유용한 부분 내용 정리 능력 배양

• 임베딩 디바이스에 ML/DL 구현을 위한 기술적인 이슈 파악
• 디바이스 내장 모델의 최적화 구현을 위한 CPU/GPU 동작 이해
• 딥러닝 프레임워크의 CUDA 프로그래밍의 원리 이해
• On-Device 머신러닝 구현을 위한 최적화 모델 아키텍처 분석
• On-Device 머신러닝 구현을 위한 Tensorflow Lite의 동작원리와 사용 방법 파악

• 딥강화학습 모델의 핵심 알고리즘을 이해하고 학습 모델 구현
• 탐색 알고리즘의 동작을 이해하고 이를 이용한 응용 구현
• 딥강화학습 Alpha-Zero모델 아키텍처를 이해하고 이를 활용한 게임 대전 응용 구현

• 언어를 데이터화하는 처리 과정 이해
• 언어생성 모델 이해
• 챗GPT가 어떻게 개발지의 개발 도우미가 될 수 있는지 시각화
• 챗GPT와 같은 AI 도구를 활용하여 효율적인 개발 업무 수행 능력 배양
• 개발자가 생성형 AI의 사용자로서 유용한 부분 내용 정리 능력 배양

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