데이터 과학자를 위한 AI 엔지니어링: 프로덕션급 AI

모델 개발과 실제 애플리케이션 사이의 간극을 메울 준비가 된 데이터 과학자이신가요? 이 과정은 성공적인 AI 엔지니어 역할로 전환하는 데 필요한 기초 지식과 실무 기술을 제공합니다. 과정을 마치면 고급 대규모 언어 모델(LLMs)을 포함하여 강력하고 프로덕션 준비가 완료된 AI 시스템을 설계, 구축 및 배포할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 학습 내용: * 프로덕션 시스템을 위한 AI 엔지니어링의 핵심 원칙과 수명 주기를 이해합니다. * 모델 학습 및 평가를 위한 기본적인 머신러닝 프레임워크를 적용합니다. * 현대적인 패턴을 사용하여 대규모 언어 모델(LLMs)을 미세 조정하고 실용적인 애플리케이션에 통합합니다. * AI 모델의 안정적인 배포, 모니터링 및 버전 관리를 위한 필수 MLOps 관행을 구현합니다. * 윤리적이고 투명한 솔루션을 위한 설명 가능한 AI 방법과 책임 있는 AI 관행을 개발합니다. * 현대적인 도구와 아키텍처 패턴을 사용하여 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 연습을 합니다. 이 과정은 기초적인 AI 엔지니어링 개념으로 시작하여 실무적인 모델 개발 및 통합 기술을 거쳐, 프로덕션 환경에서 AI 시스템을 배포하고 관리하는 전략으로 마무리됩니다. 이 과정은 AI 엔지니어링과 MLOps를 처음 접하며 프로덕션급 AI 솔루션을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 머신러닝 실무자를 위해 설계되었습니다. 사전 AI 엔지니어링 또는 MLOps 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 AI 엔지니어가 되기 위한 여정을 시작하세요.