데이터 과학자를 위한 AI 엔지니어 (어소시에이트)

파이썬의 scikit-learn으로 머신러닝 기술을 키워보세요. 이 대화형 강좌에서 실제 데이터셋을 활용하여 강력한 예측을 수행하는 방법을 배워보세요!

scikit-learn과 scipy를 사용하여 라벨이 없는 데이터셋을 클러스터링, 변환, 시각화하고 인사이트를 추출하는 방법을 배워보세요.

허깅 페이스 허브에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터셋 저장소를 탐색하고 활용하세요.

PyTorch를 사용하여 첫 번째 신경망을 구축하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 배워보세요.

Scikit-learn, SHAP 및 LIME을 활용하여 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 AI 시스템을 테스트하고 구축하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하세요.

이미지 및 순차적 데이터 모델링을 위한 CNN, RNN, LSTM, GRU와 같은 기본적인 딥러닝 아키텍처에 대해 알아보세요.

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

AI 프로젝트 전 과정에서 데이터를 책임 있게 관리하는 이론을 학습하세요. 시작부터 완료 후까지 전 단계와 사후 관리까지 다룹니다.

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

Llama LLM을 로컬에서 실행하고 스택에 통합하는 최신 기법을 살펴보세요.

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

모듈화, 문서화, 자동화된 테스트에 대해 알아보고 데이터 과학 문제를 더 빠르고 안정적으로 해결하는 데 활용하세요.

소프트웨어 및 데이터 프로젝트에서 버전 관리를 위한 Git의 기본 원리를 알아보세요.

pytest와 unittest로 Python 테스트를 마스터하세요. 다양한 기법을 배우고 체크를 작성해 오류 없는 코드를 보장합니다.