대한민국 예측 분석 과정

이 강사 주도형 라이브 교육(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 예측 분석 및 생성형 모델을 활용해 AI 기반 애플리케이션 개발을 원하는 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 예측형 AI와 생성형 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 예측 코딩, 전망 분석 및 자동화 작업을 위해 AI 기반 도구들을 활용할 수 있습니다.
• 텍스트 및 코드 생성을 위한 대규모 언어 모델(LLM)과 트랜스포머 아키텍처를 구현합니다.
• 시계열 예측 및 AI 기반 추천 시스템을 실제로 적용해 볼 수 있습니다.
• 실무 환경에 맞는 AI 모델을 개발하고 미세 조정할 수 있습니다.
• AI 도입 시 고려해야 할 윤리적 사안과 최선의 실행 방안을 평가할 수 있습니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 중급 수준의 데이터 전문가들을 대상으로 하며, 판매 예측 및 신경망을 활용한 예측 모델링 등 데이터 기반 비즈니스 문제 해결에 머신러닝 기술을 적용하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 수료하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 핵심 개념 및 주요 유형 이해하기
• 분류, 회귀, 군집화, 연관성 분석을 위한 주요 알고리즘 활용하기
• 파이썬을 사용하여 탐색적 데이터 분석 및 전처리 수행하기
• 비선형 모델링 작업에 신경망 적용하기
• 판매 데이터를 포함한 비즈니스 예측을 위한 예측 분석 구현하기
• 시각적 및 통계적 기법을 통해 모델 성능 평가 및 최적화하기

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 본 강좌는 예측형 AI의 기초 개념을 배우고자 하는 초급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 예측형 AI의 핵심 개념 및 활용 분야 이해하기
• 예측 분석을 위해 데이터를 수집·정제하고 전처리하기
• 데이터 탐색 및 시각화를 통해 유의미한 통찰 도출하기
• 예측을 목적으로 기초적인 통계 모델 구축하기
• 예측 모델의 성능을 평가하는 방법 익히기
• 실제 사례에 예측형 AI 개념 적용해보기

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 본 강좌는 예측형 AI를 DevOps 환경에 도입하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 위한 교육입니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• DevOps 파이프라인에서 예상되는 문제를 예측하고 해결하기 위한 예측 분석 모델 적용
• 모니터링 및 운영 효율성 향상을 위해 AI 기반 도구 활용법 익히기
• 소프트웨어 배포 과정을 최적화하기 위한 머신러닝 기술의 적용 방법 습득
• 문제 발생 전에 대비하고 시스템 운영을 향상시키는 AI 전략 설계 능력 함양
• DevOps 분야에서 AI 활용 시 반드시 고려해야 할 윤리적 사항들 숙지하기

대한민국에서 진행되는 본 강의에서는 참가자들이 빅데이터 기술에 접근하는 사고방식을 익히게 되며 기존 업무 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고, 범죄 활동 식별 및 예방 목적에 맞춰 이러한 기술들을 어떻게 도입할 수 있는지 배우게 됩니다. 전 세계 각국의 법 집행 기관 사례를 분석하여 기술 채택 방법, 겪었던 어려움과 그 결과에 대한 통찰도 얻게 됩니다.

이 교육을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 수사 과정에서 기존의 데이터 수집 절차와 빅데이터 기술을 결합하여 사건의 전말을 파악할 수 있음.
• 데이터 분석 목적에 적합한 산업용 빅데이터 저장 및 처리 솔루션을 도입할 수 있음.
• 데이터 기반 범죄 수사 체계를 구축하기 위해 가장 적절한 도구와 절차를 제안할 수 있음.