데이터 과학자를 위한 AI 엔지니어 보조

AI 엔지니어가 되세요: 데이터 과학에서 프로덕션 준비가 된 AI로

AI 엔지니어가 되기 위한 여정을 시작하고, AI 모델을 개발에서 배포까지 이끄는 데 필요한 핵심 역량을 쌓으세요. 이 트랙에서는 최신 AI 기술과 모범 사례를 직접 실습하며, 견고하고 프로덕션에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 만들 수 있게 됩니다.

AI 개발 라이프사이클 마스터하기

AI 개발 프로세스의 핵심 단계들을 다음과 같이 진행합니다:

• scikit-learn 및 PyTorch 같은 Python 라이브러리를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가하기
• 다양한 분야의 실질적인 문제를 해결하기 위해 실제 데이터세트로 작업하기
• Llama 3와 같은 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 자연어 작업에 맞게 튜닝하기
• LangChain과 같은 프레임워크를 사용하여 AI 모델을 애플리케이션에 통합하기
• 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 배포를 보장하기 위해 MLOps 원칙 적용

최첨단 AI 기술을 직접 경험하며 실무 역량을 키우세요

실습 경험을 통해 CNN, RNN, LSTM, GRU를 포함한 딥러닝 아키텍처로 AI 혁명을 이끄는 도구와 기법을 살펴보세요. 또한 트랜스포머 기반 모델과 그 자연어 처리 분야의 응용을 다루며, 현대 AI에 미치는 영향에 대한 통찰도 얻게 됩니다. 또한 설명 가능한 AI 방법을 학습하여 투명하고 책임 있는 AI 시스템을 구축하고, AI 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 책임 있는 AI 실습 문제를 적용하게 됩니다.

LLM에서 프로덕션까지: AI를 실습 문제에 적용하기

실제 AI 엔지니어가 직면하는 과제를 반영한 현실 세계 시나리오에 여러분의 기술을 적용하세요. Llama 3와 같은 LLM을 맞춤 데이터세트로 미세 조정하고, LangChain을 사용해 애플리케이션에 통합하며, 이러한 솔루션을 프로덕션 환경에 배포하는 방법을 배우게 됩니다. 테스트, 버전 관리, 지속적 통합 같은 MLOps 원칙이 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 시스템을 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

AI 엔지니어링으로 전환하는 데이터 과학자를 위해 설계됨

이 트랙은 기술 역량을 확장하고 AI 엔지니어링 역할에 도전하고자 하는 데이터 과학자에게 이상적입니다. 기존의 머신 러닝과 Python 지식을 바탕으로, 프로덕션 수준의 AI 솔루션을 설계, 개발, 배포하는 데 필요한 추가 기술을 습득하게 됩니다. AI 엔지니어링이나 MLOps에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다.

AI 엔지니어로서 커리어를 시작하세요

이 트랙을 완료하면, 다음을 수행할 수 있는 자신감과 포트폴리오를 갖추게 됩니다:

• 다양한 산업 분야의 AI 엔지니어 직무에 지원하기
• 교차 기능 팀과 협업하여 엔드투엔드 AI 솔루션을 제공하세요
• 책임 있는 AI 실습 문제를 구현하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하세요
• 빠르게 변화하는 AI 환경의 최전선에 머무르세요

AI 엔지니어가 되는 첫걸음을 내딛고, 이 흥미로운 분야에서 새로운 커리어 기회를 열어보세요.