- 접수기간 2025-11-25 (화) ~ 2025-12-09 (화)
- 학습기간 2025-12-15 (월) ~ 2026-01-14 (수)
- 강사김동길
- 총 학습시간16시간
- 복습시간30일
- 교재없음
- 학습난이도초급
- 강의 수16강
- 정원500명
- 정가189,000 원
- 지원금167,610 원
- 총 결제금액21,390 원
근로자카드 유의사항
- 근로자카드 과정 구매 시, 지원금은 근로자카드 한도 내에서 자동 차감됩니다.
- 근로자카드 과정 미수료 시, 고용노동부에서 규정한 패널티가 부여됨을 유의해주시기 바랍니다.
- 2019.11.01부터 일부 과정에 한해 자비부담금이 발생할 수 있습니다. (근로자 직업능력개발훈련 지원규정에 따름)
- 자비부담금이 발생한 경우 반드시 근로자카드로 결제하여 주시기 바랍니다.
- 근로자카드 수료기준은 진도율 80% 이상 / 평가(중간, 최종) 합산 점수 60점 이상입니다.
강의정보
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학습개요
머신러닝 모델을 보다 효과적으로 관리하기 위한 MLOps의 기초부터 파이프라인 구축까지,
MLOps 도입을 위한 내용을 담고 있습니다. -
학습목표
1) 쿠버네티스 기반 On-premise 환경에서 AI 워크플로우 구축부터 최적화까지 학습할 수 있다.
2) Kubeflow 최신 기술 스택을 통해 현업에서의 기술을 활용하고 향상시킬 수 있다,
3) AI 초보자부터 전문가까지 사용 가능한 데이터 전처리, 모델 구축, 배포 등 올인원(All-in-One) 서비스 운영할 수 있다. -
학습대상
1) AI(머신러닝. 딥러닝)에 대한 기본 지식 및 이해도를 가지는 학습자
2) 효율적인 AI 코드 아키텍처 구상 및 가독성이 좋은 코드를 작성하고 싶은 모든 학습자
3) 대용량 및 고가용성 시스템을 고려하여 AI 워크플로우 시스템을 설계하고 싶은 모든 학습자
강사이력
▶ 강원ICT융합연구원 : 데이터분석그룹 팀장
▶ 강릉원주대학교 산업공학 박사 학위 취득
▶ 머신러닝 개념 및 기초 오프라인 강의
▶ 파이썬, 정형 데이터 기반 머신/딥러닝 코딩 오프라인 강의
▶ 파이썬, 이미지 분류 및 객체 탐지 모델 코딩 오프라인 강의
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1강MLOps의 개념과 이해
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2강MLOps AI 도구와 기능
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3강MLOps 워크플로우 구성하기
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4강개발 환경 구성하기
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5강Kubeflow 설치하기
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6강Kubeflow 살펴보기
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7강Kubeflow 데이터 스토리지 설정하기
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8강Kubeflow 데이터 연동하기
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9강Kubeflow 데이터 전처리
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10강AI 학습 데이터 생성 및 훈련하기
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11강AI 학습 모델 검증 및 평가하기
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12강신규 데이터 예측 및 추론하기
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13강실무 Skill Up! AI 모델 배포 전략
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14강실무 Skill Up! AI 모델 최적화
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15강실무 Skill Up! AI 모델 버전 관리
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16강실무 Skill Up! AI 모델 모니터링
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강의계획서
강의목차
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| 과정명 | 그래머 게이트웨이 베이직 |
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| 근로자카드 판매가 | 49,010원 |
| 학습정원 | 500명 |
| 1일 수강 제한 | 1일 8차시만 수강 가능 |
| 학습기간 | 32H |
| 학습방법 | 이러닝 |
| 학습개요 | 실생활과 동떨어져 단지 시험을 위한 목적으로 문법용어를 익히는 것에 집중했던 기존의 영어문법강의를 벗어나 실생활에서 바로 사용할 수 있는 예문과 다양한 유형의 연습문제를 통해 말하기와 쓰기 능력을 기르는 것을 목적으로 한다. 본 강의를 통해 문법을 처음 시작하는 초보 학습자들이 영어의 기초를 탄탄하게 다질 수 있다. | ||||||||||||||||||||||||
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| 학습목표 | 일상생활과 관련된 쉬운 주제와 에피소드를 통해 기초문법을 쉽게 이해할 수 있다. 영어에 대한 자신감을 회복하여 기본적인 영어 문장을 만들어 말할 수 있다. 학습한 문법 지식을 일상생활에 바로 적용하여 말할 수 있다. | ||||||||||||||||||||||||
| 학습대상 | 수능, 토익 등 그 동안의 영어시험에서 문법문제는 무조건 감으로 찍던 학습자 영어로 비즈니스 메일을 쓸 때마다 문법책 찾는 직장인 영어 기초가 부족하여 해외출장에서의 대화와 발표가 고민이었던 학습자 | ||||||||||||||||||||||||
| 평가형식 | 진도율 80% 이상 / 평가(중간, 최종) 합산점수 60점 이상 | ||||||||||||||||||||||||
| 평가비율 |
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| 평가시작일 |
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