풀스택 AI 엔지니어링의 기초

AI 이론을 넘어 완전하고 작동하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 배울 준비가 되셨습니까? 이 과정은 첫 번째 코드를 작성하는 것부터 기능하는 모델을 배포하는 것까지 전체 프로세스를 안내합니다. AI 프로젝트의 전체 수명 주기를 관리하는 실용적인 기술을 습득하게 됩니다. 데이터를 처리하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축 및 훈련하며, 현대적인 MLOps 관행을 적용하여 애플리케이션을 배포하고 유지 관리함으로써 다재다능한 AI 실무자로서의 견고한 기반을 구축할 것입니다. 학습 내용: - 데이터 조작을 위해 NumPy 및 Pandas 작업을 포함하여 데이터 과학을 위한 Python 기본 사항을 마스터합니다. - Scikit-learn을 사용하여 회귀 및 분류를 위한 고전적인 머신러닝 모델을 구축합니다. - 신경망의 원리를 이해하고 TensorFlow 또는 PyTorch로 딥러닝 모델을 구성합니다. - Generative AI의 기본을 탐색하고 LangChain을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)로 기본 애플리케이션을 구축합니다. - Docker로 애플리케이션을 컨테이너화하고 실험을 추적하여 핵심 MLOps 원칙을 적용합니다. - FastAPI와 같은 웹 프레임워크를 사용하여 모델을 API로 제공하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 핵심 Python 및 데이터 분석 개념으로 시작하여 머신러닝, 딥러닝을 거쳐 최종적으로 AI 시스템 배포 및 관리 원칙으로 진행됩니다. 이 과정은 완전 초보자를 위해 설계되었습니다. 시작하는 데 프로그래밍이나 인공 지능에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘 바로 엔드투엔드 AI 애플리케이션 구축 여정을 시작하세요.